近年,量化投资在国内发展方兴未艾。日前,创金合信基金量化投资总监、创金合信量化多因子股票型基金拟任基金经理程志田表示,量化投资与传统投资之间并无本质区别,只是在投资决策的实现手段上有差别。
金投基金网(http://fund.cngold.org/)12月23号讯,近年,量化投资在国内发展方兴未艾。日前,创金合信基金量化投资总监、创金合信量化多因子股票型基金拟任基金经理程志田表示,量化投资与传统投资之间并无本质区别,只是在投资决策的实现手段上有差别。程志田说,基于历年的统计数据判断,明年1、2月A股市场有较大的投资机会,特别是2月份,很可能出现全市场补涨的过程。
资料显示,程志田从业9年专注于量化投资,此前任泰康资产金融工程部量化投资总监。程志田曾担任大摩深证300指数增强基金经理,Wind数据显示,程志田管理期间(2011年11月15日至2013年4月15日),产品的超额收益率居同期20只同类增强指数型基金第二位。
中国证券报:如何看量化投资在国内的发展?
程志田:在国外成熟市场中,运用数量化技术和手段进行投资是较为普及的。国内的数量化投资起步较晚,但经过最近几年的发展和积累,已经有相当一批量化团队成熟起来了。Wind数据显示,截至2015年12月11日,剔除2015年新成立的16只产品,27只主动量化基金今年以来的平均收益率为36.72%,而同期上证综指和沪深300的涨幅分别为6.18%和2.10%。如果将区间拓展到最近3年,主动量化基金、上证综指和沪深300的涨幅分别为131.55%、64.83%和58.87%。可以看出,国内量化基金的业绩表现不俗,足以说明目前国内数量化投资条件已经成熟,且有一批优秀的量化投资团队可以为投资者提供优质产品。
中国证券报:量化产品的优势体现在哪些方面?
程志田:量化投资与传统投资之间并无本质区别,只是投资决策的实现手段上有差别。传统选股和选时的方法,通常是基于基金经理的经验总结和判断来作出决策,而量化投资则是基金经理在通过严格的测试和回溯后,寻找有效的规律,开发形成投资模型,根据模型的信号来进行投资。
量化投资相比传统投资而言,有两点优势:一是计算机的数据处理能力强,可以快速完成全市场两千多只股票的扫描和判断,并能深度挖掘投资数据背后隐藏的规律,而传统投资基于人脑处理信息,但人的精力相对有限,所以只能覆盖一部分股票;二是量化投资依据经过严谨测试的模型进行投资决策,规避了人为决策的情绪干扰,在投资中能坚守纪律性。
中国证券报:如何构建一个具相对优势的量化模型?
程志田:构建量化模型时需要有投资理念和投资逻辑的支撑,必须避免仅仅通过数据挖掘和优化;此外,构建量化模型时需要有一套严格的策略有效性检验标准,只有通过有效性检验后的策略才能进入模拟环境,并接受进一步的检验。当然,模型需要至少一年的模拟运行期,确保模型在模拟运行期间,业绩和风险指标没有明显异常。
中国证券报:近期公司拟发行的创金合信量化多因子股票基金会采取哪些模型?
程志田:于12月23日在中国工商银行、第一创业证券等渠道发行的创金合信量化多因子基金采用的是选股+择时的投资体系:选股模型决定股票组合的构成,择时模型决定仓位。选股模型采取的是以多因子模型为主,大数据选股模型和事件驱动选股模型为辅的综合选股体系;择时模型采用的是形态识别模型和大数据择时模型相结合的决策体系,其中形态识别模型侧重于从技术分析角度去预判市场的涨跌趋势,而大数据择时模型侧重于从投资者舆情角度去预判市场,两者结合可以得到较为稳健的效果。
中国证券报:与其他同类产品相比,创金合信量化多因子基金的优势主要有哪些?
程志田:我们的优势主要体现在三个方面:一是创金合信基金量化团队有9年的研究和投资经验,量化团队开发模型在细节方面更深刻更严谨;二是大数据模型的应用拓宽了传统量化模型的数据源,提供了更为广阔的决策依据,可以有效降低模型失效的概率,且大数据模型与多因子模型的选股相关性很低,有望使得整体股票组合表现更稳健;三是创金合信基金量化团队有独立研发的风控模型,可以监控和调节股票组合的风险暴露,防止股票组合在某些风险因子上过度暴露风险,以期获得稳健业绩。
中国证券报:创金合信量化多因子基金有无预期收益目标?如何判断未来行情?
程志田:创金合信量化多因子基金是一只股票型基金,其收益一定程度上与A股市场的走势相关,所以没有预期收益目标。从创金合信基金相关模型监测的情况看,当前市场情绪没有特别明显的狂热,也没有特别明显的低落,属于正常情绪范畴。基于历年统计数据的分析,创金合信基金量化团队预计明年1、2月的行情市场会有不错的表现,特别是2月份,很可能是全市场补涨过程。数据显示,2008年以来每年2月份全市场股票平均收益都是正的,没有例外。
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