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长信基金宋海岸:捕获量化因子 把握超额收益

《投资时报》记者 王悦 近年来,随着A股市场的定价体系不断成熟,ROE等量化因子在实盘中表现较好,成为量化投资…

《投资时报》记者 王悦

近年来,随着A股市场的定价体系不断成熟,ROE等量化因子在实盘中表现较好,成为量化投资中备受关注的因素之一。那么,量化因子到底是什么?在量化策略中又是如何发挥作用的呢?

筛选出稳定有效的量化因子是量化投资策略的第一步,而要想获得量化因子,首先要确定投资组合超额收益的来源。

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超额收益的来源之一

从价值投资的逻辑出发选股

秉承价值投资的理念,选择具有安全边际、基本面质地较好、具有明显竞争优势的股票,在财务因子上,偏好高ROE标的,关注公司的净利润增速、现金流与净利润的匹配度。整体的选股逻辑是,去发掘有护城河、盈利能力强、成长性较好的上市公司,同时考虑市场预期和估值,选择具有较好安全边际、较高性价比的一揽子股票。

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超额收益的来源之二

捕捉市场的交易性机会

除了专注于自己的投资策略,还要关注市场上其他投资者的动向,捕捉交易性的投资机会。比如,要想获得超额收益,可与市场的“噪声交易者”进行反向操作。当“噪声交易者”较多买入的时候,倾向于卖出,当“噪声交易者”卖出的时候,倾向于加仓。相反地,选择与“聪明钱”、“大单”保持相对一致的步调,比如跟随“北上资金”的操作方向。

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超额收益的来源之三

拥抱机器学习挖掘因子 以量取质

运用机器学习也可挖掘具有预测能力的因子。对不同因子赋权,将多个因子合成一个具有较强有效性的因子模型。这种通过海量数据捕获的因子,看起来似乎逻辑可解释性不强,但却常常能“以量取质”,选出优质的股票。

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用因子刻画超额收益 构建投资组合模型

在具备了以上三种超额收益来源之后,运用海量的财务、高频、事件数据,把影响超额收益的逻辑刻画出来,形成一个个指标,这些指标就是所谓的“量化因子”。接下来,要把因子进行分类。如果一个因子的长期超额收益较稳定、波动率小,则称之为“阿尔法因子”,反之,若稳健性较弱,则称为“风险因子”,常见的风险因子如市值、风格、大小盘、行业等。在构建投资组合时,将组合充分暴露在α因子上,规避风险因子的影响,可让超额收益更加平稳。

有了α因子之后,采用线性或非线性的方法将因子进行合成。将因子的得分输入模型,基于历史数据训练出最优的权重,输出汇总得分。随后,将模型得分、风险暴露情况等约束条件输入“优化器”便可得到定期的实盘投资组合。目前市场上已经有成熟的商业软件可以实现这一系列标准化的操作,包括Axioma的优化器和Barra的风险模型。

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流程优化 业绩归因 提高策略的有效性

在实盘操作中,组合调整过程、交易性因素也会影响模型收益率的实现,比如管理人会尝试不同的调仓频率,结合调仓比例,最终确定可达到最佳绩效的调仓频率。同时,通过业绩归因,观察实盘与模型的差距情况,识别波动和收益的来源,有的放矢,进一步提高策略的有效性。

风险提示:基金有风险 投资需谨慎

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作者: 伊好股票网

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