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发展量化多策略 捕捉全市场投资机会

2017-10-16来源:中国证券报

  今年上半年,A股市场在宏观面、政策面和资金面的多重影响下出现了“一九分化”的极端情况,量化选股难度加大。除部分基本面因子以外,绝大多数历史表现良好的量化因子表现不尽如人意。同时,市场波动率大幅降低到历史最低水平,也使得部分量化策略难以把握波动机会。为此,在前两年取得亮眼表现之后,量化产品今年整体表现一般。在当前的新环境下,量化投资应当如何克服面临的瓶颈和困局?笔者认为,扩充量化策略库,从单策略转向多策略,是目前国内量化投资的必行之路。

  扩充量化策略库

  与其他发达国家的成熟市场不同,国内权益市场发展时间较短,市场参与者仍以散户为主,因而,市场频频出现大幅波动,随之也造成市场机制和监管政策发生较大的变化。笔者认为,在这样的市场背景下,单一的量化策略很难长期保持稳定的收益,只有通过多种量化策略的组合才能积极应对。

  首先,国内量化投资应用范围较广,跟踪的资产种类包括股票、期货、基金、期权等,这些资产由于市场的过度炒作或忽视,经常出现阶段性的价格偏离,即高估或低估于合理价值。运用量化多策略,可以不囿于个别资产,从全市场的角度及时捕捉存在的均值回归机会,获取高的收益风险比。

  其次,对量化投资而言,量化策略的选择比量化策略的模型细节来得更为重要。以股指期货为例,在2015年A股出现大幅波动之前,股指期货长期保持较高的升水,运用量化对冲策略可以获取选股alpha和期货基差的双重收益,业绩表现抢眼。而在2015年6月之后,股指期货价格大幅低估,年化贴水幅度超过30%。此时在市场恐慌情绪得到释放后,控制仓位的期货多头策略,由于贴水提供的安全垫,实际的风险收益比反而高于量化对冲策略。而在今年,与低波动的股票市场相反,商品期货市场保持了高波动的态势,CTA策略也由此得益,表现相对占优。

  另外,由于量化多策略涉及不同的量化投资理念和模型,代表性的如量化对冲、量化多头、CTA、套利等各策略之间相关性较小。通过对各策略的合理配置组合,量化多策略与单策略相比,整体的收益风险比将会更高,回撤和波动更低。

  守住目标风险

  量化投资与主动投资相比,一个巨大的区别就是量化投资追求的不仅仅是高收益,更追求的是相对基准的低波动及相应的高收益风险比。以笔者多年的实践经验来看,先守住目标风险,之后再追求较高的回报是长期可持续的投资方式。这是因为量化投资模型通常是建立在对现实环境的诸多简化和假设的基础上,但实际投资中常常会遇到各种模型预期外的情形而失效。通过波动率控制、仓位调整等方法盯住目标风险,在模型预测正确的情况下能获得预期的收益,即使模型失效也不会出现大幅的回撤。这种看似保守的模式,就如足球比赛中的防守反击战术一样,总体大进小回,收益更为稳健。这一点在量化投资的顺风期可能会被忽视,但在间隔若干时间便会到来的逆风期中却显得尤其珍贵。

  基于量化策略可以通过历史数据和量化模型计算策略的预期收益、风险及相关性,因此可以较为精确进行风险管理。对于量化多策略,笔者建议首先结合历史数据和当前的市场环境,考察各策略的实际收益风险水平、相关性及市场容量。在此基础上,根据已确定的目标风险,将其作为总体的风险预算,参考资产配置的有关方法,将量化策略看作基础资产,进而通过优化的方法,实现风险预算在不同子策略上的分配。在实现精确控制整体波动率的前提下,把风险预算分配给当前最具性价比的策略,以力求最大化地获取收益。在确定各策略的权重之后,进一步根据各子策略的设计,确定整体投资组合的权重。

  展望未来,量化投资的市场环境向好。国内股票市场经历极度的分化之后,随着市场风险偏好的见底回升,下半年各类股票的表现更为均衡,量化因子选出超额收益股票的概率提高。另一方面,随着中金所在今年内第二次调整股指期货的交易保证金比例和平仓手续费,股指期货的交易量和价格将得到进一步的修复,也有利于提高各类量化策略的容量和收益表现。

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