新时代 新机遇
- 发布时间:2015-12-21 00:32:30 来源:中国证券报 责任编辑:罗伯特
中国证券报:“量化”概念,在当前许多行业都炙手可热,A股也不例外。作为有着多年量化对冲投资经验的基金经理,你如何看待“量化投资”对未来A股投资模式的影响?
曲径:随着计算机运算速度的大幅提升,以及分布式计算的技术推广,使得基于量化模型的投资成为可能。具体而言,通过整合多元数据,包括网络用户行为数据、舆情信息的扩散与信息影响的追踪、零售消费的大数据整合等,都可以深入变革传统的股票投资行为。
举个例子,通过互联网用户的数据分析,消费者对特定网页的访问行为,可以预估某些消费板块的销售同比、环比趋势,这种通过量化数据得到的预测,要比事后官方披露的统计数据更有前瞻性和预测性。由于量化投资的基础是信息获取和信息处理,而通过这些有效信息的及时获取和快速处理,我们在股票投资决策上就可以领先一步。由此可见,在未来投资中,量化策略的作用将尤其重要。
观察A股市场的历史表现可以发现,A股的波动率远高于发达国家的股市,市场的非有效性颇为明显,这也有利于量化对冲产品的发展。尤其是在当前“资产荒”背景下,追求中低风险、收益稳定的资金激增,对于量化对冲产品的需求也会增加。这其中,伴随着大数据时代的来临,利用“机器选股”的策略将会更加有效,它会显著提升收益的稳定性。
中国证券报:在“量化选股”成为潮流的新时代里,中欧基金量化投资策略组会如何抓住其中的发展机遇?
曲径:早期的量化投资多为量化多因子模型和统计套利模型,这类模型在2007年达到了顶峰。当时,华尔街很多基金使用的量化模型高度相似。以2007年8月的“量化失效”为触发点,某只基金清仓时,触发了类似的基金大幅回撤,从而引发了量化踩踏事件。事实上,同质化的投资,由于有后续资金持续涌入,短期会产生看似很好的收益,但是一旦发生行情反转,类似于集体亏损的极端情况也时会发生,其结果与此前A股流动性危机颇为相似。
正是经历过美国量化投资的兴起和挤兑,所以我们对投资策略的差异性非常重视,只有选到独立研发的、与主流模型有差异的阿尔法,才能保证策略的可持续性。而基于量化投资的分析框架,使中欧的数据源更独特,策略体系更为稳健,与传统投资方式选出的股票相关度低。在中欧量化投资策略组,始终坚持追求“独立研发的、高胜率的”的投资方法。
“基于数据的科学化投资”,是中欧量化投资策略组的投资风格。首先,建立数学模型,判断市场非有效性;然后,将把握非理性价格偏差,追求无风险套利收益;再次,基于海量数据分析,精选优质股票;最后,还会运用优化模型,严格控制投资风险。而我们的优势则体现在四个方面:实现了对海量多维数据的挖掘,提升数据宽度及各类数据利用率;有利于在基于因果性指标之上的同时,获取相关性指标的支持,提升获取超额收益的空间和可能性;拥有更多选股指标,建立因子库,动态调整因子;关注弱特征因子,通过算法的整合,与其他因子互相弥补,有助于规避风险。
- 股票名称 最新价 涨跌幅