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来源:万家基金

2020年A股主要指数均以上涨圆满收官,创业板指更是大涨64.96%,涨幅位居全球主要指数第一,给投资者带来了可观的回报,越来越多的投资者也开始选择公募基金作为理财途径来掘金创业板。这一次,随着创业板制度改革以及科技、生物医药等成长股迎来高速发展期,创业板展现出更多的投资机会。(数据来源wind)

正在火热发售中的万家创业板指数增强基金,以创业板指数为标的指数,采用“多因子量化选股”模式,通过量化手段优化投资,力争获得超出指数本身的超额收益,值得投资者们多多关注!拟任基金经理乔亮,万家量化掌门人,美国斯坦福大学博士,拥有多年海外、国内量化投资经验,其管理的指数增强基金近一年整体实现超额回报近15%

万家基金乔亮,为你打开量化投资的黑箱!(建议收藏)

今天,乔亮就创业板指能否继续走牛,如何通过量化投资跑赢指数等问题,为大家打开量化投资的黑箱,解开你们心中的所有疑问。

一、能否介绍下创业板指数

乔亮:创业板指是深交所的核心指数,由最具有代表性的100家创业板上市公司组成,大家也可以简单理解为创业板市值最大的前100只股票。创业板指中医药生物占比接近30%,除了医药,占比较高的行业还包括电气设备、电子、计算机等,基本是紧贴科技兴国战略的新兴产业。

总的来说,创业板指是代表高科技、医药生物的龙头指数,代表了中国经济未来的发展方向

二、为何在当下发行万家创业板指数增强

乔亮:我们很看好创业板指未来的表现,

1. 十四五规划基本是把科技兴国作为一个长期的基本国策。创业板指中包括非常多科技行业的龙头企业,未来会有很好的发展势头;

2. 创业板指中有30%的医药,包括创新药等。2020年疫情突然来袭,全世界都加大了生物医药等方面的投入,这也是代表未来方向的优质赛道;

3. 注册制的推动下,创业板有望发展成为中国版的纳斯达克,有望走出一个长牛

4. 有人会问创业板指现在贵吗?虽然创业板指过去一年涨了超60%,但指数中公司的盈利涨了91%。换句话说就是,虽然创业板在过去的一年涨得非常多,但是因为盈利也在大幅上涨,所以它估值是相匹配的,背后有基本面支撑,而不是单纯的炒作。

三、如何对指数进行增强

乔亮首先我们做的组合本身要紧贴指数,不能偏差过大。其次通过我们的量化多因子选股模型来进行增强。我们的量化多因子选股模型大致分为四个部分,包括多因子选股、风险模型、组合优化、业绩归因。

1. 多因子选股:可以理解为有几百个小,每个机器人在它自己独特的范围内选股。比如说价值机器人只选便宜的股票,只在意市盈率,并不在意这个股票本身质地、盈利性。有的机器人去关注股票的资金流向,是否有机构资金在流入等。最后,我们用另外的模型把这几百个机器人拼成一个大的选股机器;

2. 风险模型:就是对于策略本身风险性的把控。这里所说的风险,主要指的是波动性,就是怎么去控制跟踪误差,要靠这个风险模型来控制;

3. 组合优化:尽量在事前控制组合风险的情况下,获得最大化的超额收益;

4. 业绩归因:这有点像体检,比如出现了超额收益,赚了钱或者亏了钱,要搞清楚赚钱、亏钱的原因到底是什么。本质上,任何主动性量化管理其实就是用风险换收益,比如说,产生了超额收益之后,必然是某一种原因产生的,原因肯定是超配了某些股票或行业,阶段性表现非常好,诸如此类。这个相当于让你明白为什么挣钱、亏钱,是简单的一个归因。

四、量化投资可以理解为机器选股吗

乔亮策略由投研人员来确定,确定好之后由机器来忠实的执行。防止出现因为投资经理情绪影响带来的策略偏差。在模型的设计过程中,包括前面讲的因子,比如说我们选用什么样的参数,怎么样对数据进行调整,这些里面都有非常大量的投资经理或者投研人员的判断。所以不是大家所想象的交给一台超级电脑,这台电脑能做所有的事情。未来N年之后,说不定能出现全智全能的AI做这件事情,但是现阶段还是依靠投资人员做大量细致性的工作。一旦这个模型做好之后,我们不会轻易去调整。我们在不断投研的过程中,会对现有的因子、模型进行改进,因为市场是不断在进化的,模型要跟着进化。但是我们在做这些进化的过程中,还是希望尽量减少人为的干预。一旦我们确定了用这个模型,在每天日常的运转过程中,这些因子基本上是一个比较自动化的过程。基金经理的判断更多在风控的层面,弥补模型不知道的信息差。

五、对于多因子选股,能否举些具体的例子

乔亮:我们现在用来选股的量化因子,整体来说有三百多个,包括如下三大类:

1. 基本面因子:跟公司自身的财务、盈利、经营相关的因子。例如:标准化预期外盈利(SUE),该因子基于盈余公告后的价格偏移现象,即对于盈利超预期的股票在公告后有持续正向异常收益,相反,低预期股票有持续负向异常收益;

2. 技术面因子:市场情绪类因子,包括资金流向,我们会有自己的因子去监控,例如分析师给的预期,年报里面的一些信息,还有例如股票本身成交量、价格各个维度的信息。例如:市值调整换手率,换手率一直以来被用于衡量股票的投机程度,但常规的日均换手与流通市值存在较高的负相关性,所以我们在传统换手率的基础上对股票的流通市值进行一个类中性化的操作,剔除了市值效应;

3. 另类因子、偏大数据的因子等:数据来源有别于传统财报、量价等信息,一般由专门数据提供商进行采集汇总,例如股票在一些平台上的搜索量,点击量,被加入自选等数据,或是一些电商平台的销售数据等,或是对于各家上市公司的相关专利的统计等。

六、因子是如何挖掘的

乔亮:有一个是我们做过的,现在一直也在用,基于文本挖掘的信息。大家可能都看过分析师的研报,一般来说,研报会提出来,比如这个股票是推荐买入,还是强烈推荐买入,会有一个目标价,比如它的现价是80块钱,目标价是100。同时还有其他的一些信息,比如说预测这个财年的EPS是多少,下一年是多少,诸如此类。这些是比较传统的量化会用到的一些信息,我们也在用。另外有一类,比如分析师要改变前面讲的那些硬性指标,比如说从推荐变成强烈推荐,或者从强烈推荐变回推荐,做一些比较大的变动时,一定要有非常强的理由,至少他能写下来的一些原因。但有的时候,可能分析师对公司做了很细的调研,或者通过专家了解到这个公司会更好,但有时这不是说一个非常具体的事情,他就是觉得公司在越来越好,还没有来得及去把这个东西形成一个硬性的指标,但是你通过他写这篇文章的情感、语意分析,能大概感受出来。

另外一个比较有意思的东西,就是资金流向。所谓资金流向,本身是一个数据商用底层数据来计算的。这种事情本身对投资的预见性来说,其实意义不大。因为某一只票今天流入了多少个亿,它今天大概率是大涨的,它的涨跌跟资金流入高度相关,明天就不知道了。但如果我们直接拿这些高频的数据,自己去算资金流向,里面其实有非常多的信息可以挖掘。包括到底是大单买还是小单买,是机构在买还是小户在买。如果持续有资金流入,有点像机构潜伏或者低吸,其实可以通过高频的数据,能够分析出来的,所以这也是个非常有用的因子。

七、如何保证模型的有效性

乔亮:我们会通过细化历史数据和持续归因分析来保证模型有效性并不断优化。

1. 细化历史数据:A股市场相对来说时间比较短,并没有经历过几个完整的周期,所以如果只是非常简单地回看历史,容易掉入一些误区。但是量化投资是数据驱动的,我们需要把历史数据拆得更细,再把它进行组合去应对新的情况。“历史不会简单重复”,但是历史会有相似的地方,其实我们现在看到的现象在过去某个时间点都曾经出现过;

2. 策略归因分析:我们做任何测试,包括因子、回测,除了看它的表现之外,更重要是我们会用强大归因分析系统去回测表现好或者不好的原因。例如,如果一个策略过去长时间表现很好的原因是超配了小盘股,我们就不会使用这个策略。在过去的2010到2016年,我们的策略表现较好,不是因为某一个风格或一个行业上有超配,而是因为在某一些行业里的选股优势。比如在电子、机械、建筑、汽车行业,长期来说我们的因子能把优质股票和劣质股票区分度做得非常好,如果是这样产生的收益,那么这种策略是可以用的。因此,我们需要去理解背后深刻的原因是什么,这个因素未来还会不会存在。

八、万家量化团队独特的优势是

乔亮:量化多因子的框架可能市场上不止一家,但其中差别还是不小的。跟大家分享一下,量化投资本身有点像是一个工程性的东西,每一步怎么走,每一个细节都很重要。只有在每个环节都花更多的功夫,思考更多,做地更细,才能积少成多。具体来说我认为我们有几个优势,首先是在因子方面,覆盖的信息量可能更全一些,包括盈利质量、估值、本身经营、分析师预期、管理层变更、任职期限、甚至包括薪酬体系等方方面面。除了基本面因子,还包括情绪层面的,比如资金流向、机构持仓等,还包括市场风格的变化等等。而且每一个因子,我们都会做的很细,对定期对因子表现进行回顾,不断对其进行更新,所以我们这个模式具有很强的自适应性。换句话来说就是会跟着市场的变化而变化。其次是风险模型,是我们自己定制化的,重新构建了行业分类,包括加了一些新的风格性因子,然后风险模型优化器,结合归因分析体系,能够很好地帮助我们控制回撤。

九、通过打新进行收益增强的效果如何

乔亮:我们一直积极参与打新,对于指数增强型基金来说,打新是很重要的收益增强策略之一。打新不影响量化多因子模型的增强效果,是做到了一个叠加,能够为组合带来不错的超额收益。

十、量化给投资者赚钱的核心能力是什么

乔亮:我认为包括纪律性、工具的多样性、对市场的适应能力、风险控制的能力等多方面。

万家创业板指数增强基金

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投资有风险,投资需谨慎。公开募集证券投资基金(以下简称“基金”)是一种长期投资工具,其主要功能是分散投资,降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具,当您购买基金产品时,既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益,也可能承担基金投资所带来的损失。

您在做出投资决策之前,请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书,充分认识本基金的风险收益特征和产品特性,认真考虑本基金存在的各项风险因素,并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力,在了解产品情况及销售适当性意见的基础上,理性判断并谨慎做出投资决策。

根据有关法律法规,基金管理人做出如下风险揭示:

一、依据投资对象的不同,基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型,您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期,也将承担不同程度的风险。一般来说,基金的收益预期越高,您承担的风险也越大。

二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险,既包括市场风险,也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险,即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例(开放式基金为百分之十,定期开放基金为百分之二十,中国证监会规定的特殊产品除外)时,您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额,或您赎回的款项可能延缓支付。

三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式,但并不能规避基金投资所固有的风险,不能保证投资者获得收益,也不是替代储蓄的等效理财方式。

四、本基金特有风险

(1)量化模型风险。本基金采用特定的量化投资模型进行个股超额收益的预测、组合构建和调整、交易成本和风险控制,因此本基金投资过程中的多个环节将依赖于投资模型,从而导致本基金所面临的模型风险高于传统股票型基金。本基金的量化模型是指采用特定的量化投资模型进行选股,并非程序化交易。由于模型测算结果是根据历史数据研究得出,如果历史情况与当前市场出现重大差异,不排除模型失效的可能。此外,在市场流动性不足、异常波动、以及市场风格急剧变化等极端事件出现的情况下,本量化模型有可能产生跟踪误差偏离过大的风险。

(2)主动增强投资的风险。根据本基金的投资策略,为了获得超越指数的投资回报,可以在被动跟踪指数的基础上进行一些优化调整,如在一定幅度内减少或增强成份股的权重、替换或者增加一些非成份股。调整投资组合的决策存在一定的不确定性,其投资收益率可能高于指数收益率但也有可能低于指数收益率。

除此之外,本基金的投资范围还包括股指期货、股票期权、国债期货、资产支持证券、证券公司短期公司债等品种,本基金还可参与融资和转融通证券出借业务,本基金或将面临投资于上述品种或参与相关证券业务而面临的各类特殊风险,详见基金招募说明书的“风险揭示”章节。

五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产,但不保证本基金一定盈利,也不保证最低收益。本基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对本基金业绩表现的保证。基金管理人提醒您基金投资的“买者自负”原则,在做出投资决策后,基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险,由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。

六、万家创业板指数增强型证券投资基金(以下简称“本基金”)由万家基金管理有限公司(以下简称“基金管理人”)依照有关法律法规及约定申请募集,并经中国证券监督管理委员会(以下简称“中国证监会”)许可注册。本基金的基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站www.csrc.gov.cn和基金管理人网站www.wjasset.com进行了公开披露。中国证监会对本基金的注册,并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证,也不表明投资于本基金没有风险。

风险提示:基金的过往业绩不预示其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩和其投资人员取得的过往业绩并不预示其未来表现,也不构成基金业绩表现的保证。本基金募集规模上限为30亿元,超过后采用“末日认购申请比例确认”原则给予部分确认。投资人购买基金时候应了解基金基本情况,关注本公司官网发布的产品风险等级及适当性匹配意见。由于各销售机构采取的风险评级方法不同,导致适当性匹配意见可能不一致,提请投资者在购买基金时要根据各销售机构的规则进行匹配检验。基金法律文件中关于基金风险收益特征与产品风险等级因参考因素不同而存在表述差异,风险评级行为不改变基金的实质性风险收益特征,投资者应结合自身投资目的、期限、风险偏好、风险承受能力审慎决策并承担相应投资风险。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产,但不保证基金一定盈利,也不保证最低收益。我国基金运营时间短,不能反映股市发展所有阶段。基金投资需谨慎。

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