田汉卿:从华尔街到A股市场,专注量化投资
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时间:2020-07-06
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量化投资近几年在A股市场中快速发展,量化的投资方法被运用在标的选择、组合构建、配置比例以及投后管理等投资全流程的各个环节,随着投资理念的不断进步、投资方法的不断精进以及投资工具的不断完善,量化投资在A股投资者中的认知度不断提升,而关于量化投资完整的方法论却较少有详细的介绍。

为了丰富广大投资者对量化投资方法的了解,进一步帮助投资者强化投资风险意识,提高自身专业能力,今天产品君和大家一起了解一位曾经任职于华尔街顶级资产管理公司、擅长量化投资的基金经理——华泰柏瑞基金经理田汉卿。

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量化投资方法论-沉淀深厚 得心应手

量化投资的分类是怎样的?

田汉卿:我把量化投资分为两类:

第一类是基于算法的量化投资。

这种量化投资方法比较直接——从数据开始、抓因子、做样本外测试,之后就可以上线。其中一种是高频策略(High-frequency),A股市场没有T+0交易,这种策略基本不可行。股灾之前,有的管理人通过日内融券还券做过,股灾后A股市场就没有这类策略了。另外一种是短期策略(Short-horizon),就是跨天交易的策略,持仓通常最多不超过一星期,这种策略在过去两年有不错的发展,吸引了很多投资资金,但是策略容量相对比较受限,过多投资可能会导致收益下降。其他的比如CTA,套利和趋势的CTA也都可以归类到基于算法的分类里面来,也有包含基本面信息的CTA策略。

国内现在基于算法的多数是短期策略和CTA,套利策略比较少,因为容量有限。

第二类是基于基本面的量化投资。

基于基本面的量化投资是从投资逻辑开始。投资逻辑可以通过与研究员交流、自身总结、研读学术研究成果等方式获得。有了投资逻辑之后,用A股历史数据进行回测验证,能验证的投资逻辑就可以作为alpha因子来使用,还要通过一个测试,看这个因子加入到原有模型里面是否能降低风险或者提高alpha,以提高信息比率。在基于基本面的量化投资中还有以下几种分类:

第一种是基于宏观配置(Macro-allocation)。资产数量较少,波动比较大,海外做的好的话收益也很不错,但最近几年因为波动过大规模有所收缩,很多投资人容忍不了它的波动。

第二种是基于基本面选股(Stock Selection)。这是容量最大的一种量化投资方式,因为既可以做多头策略也可以做多空对冲的中性策略。

还有中期择时(Market Timing)。我们认为目前的技术还不足以支持这种择时策略,如果要做3到6个月周期的择时,则积累量化所需的数据样本需要很长时间,等待规律重现也需要很长时间,很可能一两年亏损就被市场淘汰了。

此外像事件套利这种做法单独应用的情形不多,一方面容量在大多情况下比较小,另一方面也需要等待事件机会。

我们华泰柏瑞当前专注于基于基本面的量化选股投资策略。

您刚刚提到了基于基本面的量化选股模型,请问这个投资架构是如何搭建的?

田汉卿:基本面量化目标是希望在控制风险和成本的前提下追求超额收益最大化。在这个目标的前提下,我们搭建了如下模型:

1、Alpha模型

目标在于寻找能够获得稳定alpha收益的量化因子。用多个因子的风险可以互相抵消,有些因子本身alpha并不高,但加进来可以降低风险,多个因子绑在一起长期来看会比较稳定。

2、风控模型

在风险控制上是比较严格的,各种暴露都有严格限制:在做指数增强和绝对收益时都追求beta中性、市值中性、风格中性和行业中性;主题的暴露也会考虑控制,如果一个主题在一定时间会有较好表现,而模型有负暴露,可以人工干预变为零暴露,但不会干预到正暴露。人工添加的约束基本上都是着眼于降风险而不是增加alpha。

3、交易模型

我们是程序化交易的,可以更好地控制冲击成本。

4、组合优化器

主要是解决组合里面不同股票的配置比例问题,因为用等权比例去配置组合,在短期内要求不高的话可以使用,但长期是不合适的。比如两个股票alpha相同的情况下,风险不一样那么持仓就应该不一样。另外,等权重只能产生唯一一个组合,相较之下通过组合优化器和风险模型,就可以根据不同目标跟踪误差等构建不同的投资组合、控制风险,满足投资人需要。这是等权重做不了的。

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选股范围-从沪深300到中证800 坚守基本面选股

华泰柏瑞量化绝对收益产品,属于公募的对冲产品。之前受股指期货交易的约束,持仓基本都是沪深300成分股,从2019年年报中披露的信息来看,组合开始买非沪深300的成分股,而且基本上都是相对比较低估的股票,所以想了解一下您这边如何持续选股?以及是不是很看重股票的估值水平?

田汉卿:挑选沪深300成分股是因为它是公募的对冲产品,公募的产品我们用股指期货对冲是受到中金所在选股范围上约束的,如果用沪深300股指期货对冲的话,之前要求必须在300成分股内选股。去年十二月,中金所对股指期货交易的限制进一步放松,不管用沪深300还是中证500股指期货对冲,选股范围可以是中证800成分股,所以基金3月份的持仓就有一部分变成了中证500的成分股了。从2017年四季度至2019年的区间中,在沪深300成分股内选股比全市场选股要更好,但我们认为今年全市场选股会更好。

这是我们基于投资逻辑的主观判断——2015年股灾之后基本上大盘是跑赢中小盘的,2017第四季度到2019年年中,国内外的影响因素,加上北上资金增持A股比较集中,市场表现为偏大盘的白马蓝筹股跑赢偏小盘的成长股,只有A股能买的与国内大消费相关的一些行业龙头股票涨幅较高。我们认为到2019年底,这种抱团“核心资产”的极端行情基本结束了,“核心资产”这个概念是很短期的。一些白马蓝筹的估值已经很贵了,相对来说可能不会有太多超额收益了,所以今年我们将控制白马蓝筹低配比例的风险指标逐步放开,倾向于由模型全市场自由选股。现在量化绝对收益和量化对冲两个公募对冲产品,选股范围扩大到中证800指数成分股,受相对于业绩基准的跟踪误差限制,持仓基本上70%在沪深300成分股上,30%在中证500成分股上。

关于选股中如何看待股票的估值水平,尽管近一年多估值因子超额收益的表现并不好,但我们的估值因子一直是有较多权重。无论如何,估值因子都有一定的相关性。因此,我们在barra风险模型的估值因子上一定是有正暴露的。过去一段时间,全球市场基本上都表现为不看估值,即“贵”的股票更贵,“便宜”的股票更便宜。我们认为未来估值一定会回归,但什么时间以什么方式回归是不确定的。

量化绝对收益基金和量化对冲基金在投资操作上是一样的吗?

田汉卿:是一样的,这两个产品当前都是在中证800成分股内选股,只不过可能由于申购赎回导致选股指标看起来有点区别,但业绩表现上基本一致,不会有太大差别。

但是看下来这两只产品成分股比例还是蛮高的。

田汉卿:那肯定的,因为之前都是在沪深300成分股内选股,现在在中证800成分股内选股,也有70%的权重在沪深300成分股内。如果我们全市场选股的话,大概50%-60%的股票持仓在沪深300成分股上,有时候我们可以配置45%在沪深300成分股中,跟踪误差也一样控制在目标范围之内,这主要得益于严谨的风险控制技术。

非结构化数据是如何使用的?

田汉卿:我们做了一些文本数据的处理;今年我们自己也做了一个文本数据处理的系统。之后,会做一些机器学习自然语言处理的工作。

今后非结构化数据会做为模型的一个补充,但近期也只是一个补充。我们不认为另类数据以及AI会很快成为模型的核心,但是未来的权重可能会增加很多,所以现在先做些准备,但不会现在就以它为重心。因为市场的主要驱动因素还是基本面信息,当前AI技术还不足以替代结构化基本面数据。

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期货品种的选择-立足市场 灵活判断

对冲品种上一直以来选用的都是沪深300股指期货,但是成分股有选择中证500,后面会用沪深300+中证500股指期货的对冲方式吗?

田汉卿:现在做的还是沪深300的增强,都是用沪深300的股指期货来做对冲的,现在会买中证500的成分股但是业绩基准依旧是沪深300。

这两个产品都是以沪深300股指期货对冲,这种产品的容量如何呢?

田汉卿:我们认为多因子选股容量有两个因素:1、指数增强容量;2、股指期货流动性。

目前来说,容量不受限,现在股指期货的流动性充足,沪深300指数增强的容量也可以是很大的。沪深300增强在所有指数增强策略里面的容量是最大的。目前,市场里所有公募量化加起来也就3000亿左右,与容量相比现在的规模是很小的。

期货合约方面主要是选择次近月和季月合约,和产品开放期有关系吗,是出于什么考虑呢?

田汉卿:如果基差不是很负的话,我们尽量拿季月合约,但是当出现基差负值较显著的情况,随时可能收敛,我们就会拿近月合约。如果是正基差的话,我们可能会拿更远,根据判断拿两三个季度都可以。

股票仓位的变化也是因为基差,如果负基差比较显著的话我们会减小股票仓位,然后做一部分现金管理,现金管理需要保证流动性和安全性,因为随时会需要把仓位加回来。




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