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資訊中心/新聞觀點/曲徑:量化選股重在“勝率的穩定性”

曲徑:量化選股重在“勝率的穩定性”

時間:2015-12-16 來源:中國證券報

       在投資市場,“量化選股”早已不是新鮮詞,但并非每一只量化產品都能獲取滿意回報,原因何在?中歐基金量化投資策略組負責人曲徑一語道破:數據更新的“及時性”,以及不拘泥于數據模型的“一招鮮”,或是量化選股產品呈現優勢的根基。

       曲徑指出,在瞬息萬變的A股市場,數據推送的時效性至關重要,這直接影響到投資人做出的有效分析和投資決策。在此基礎上,通過量化投資模型得以提煉出大數據內核中非常重要的一部分,即通過主動擇時來進行倉位選擇。二者疊加,才能令“大數據”的優勢充分發揮。


       為了及時獲取第一手信息,曲徑掌舵的中歐基金量化投資策略組自建工程師團隊,將自建模型抓取數據與第三方數據獲取相結合,及時有效地進行數據處理。這種策略,與策略組堅持追求“獨立研發的、高勝率的”的投資方法一脈相承。正在發行中的中歐數據挖掘多因子基金正引入這種全新的量化投資模式,并擬任曲徑為基金經理。

新時代新機遇

中國證券報:“量化”概念,在當前許多行業都炙手可熱,A股也不例外。作為有著多年量化對沖投資經驗的基金經理,你如何看待“量化投資”對未來A股投資模式的影響?

      曲徑:隨著計算機運算速度的大幅提升,以及分布式計算的技術推廣,使得基于量化模型的投資成為可能。具體而言,通過整合多元數據,包括網絡用戶行為數據、輿情信息的擴散與信息影響的追蹤、零售消費的大數據整合等,都可以深入變革傳統的股票投資行為。

       舉個例子,通過互聯網用戶的數據分析,消費者對特定網頁的訪問行為,可以預估某些消費板塊的銷售同比、環比趨勢,這種通過量化數據得到的預測,要比事后官方披露的統計數據更有前瞻性和預測性。由于量化投資的基礎是信息獲取和信息處理,而通過這些有效信息的及時獲取和快速處理,我們在股票投資決策上就可以領先一步。由此可見,在未來投資中,量化策略的作用將尤其重要。

      觀察A股市場的歷史表現可以發現,A股的波動率遠高于發達國家的股市,市場的非有效性頗為明顯,這也有利于量化對沖產品的發展。尤其是在當前“資產荒”背景下,追求中低風險、收益穩定的資金激增,對于量化對沖產品的需求也會增加。這其中,伴隨著大數據時代的來臨,利用“機器選股”的策略將會更加有效,它會顯著提升收益的穩定性。

中國證券報:在“量化選股”成為潮流的新時代里,中歐基金量化投資策略組會如何抓住其中的發展機遇?

       曲徑:早期的量化投資多為量化多因子模型和統計套利模型,這類模型在2007年達到了頂峰。當時,華爾街很多基金使用的量化模型高度相似。以2007年8月的“量化失效”為觸發點,某只基金清倉時,觸發了類似的基金大幅回撤,從而引發了量化踩踏事件。事實上,同質化的投資,由于有后續資金持續涌入,短期會產生看似很好的收益,但是一旦發生行情反轉,類似于集體虧損的極端情況也時會發生,其結果與此前A股流動性危機頗為相似。

       正是經歷過美國量化投資的興起和擠兌,所以我們對投資策略的差異性非常重視,只有選到獨立研發的、與主流模型有差異的阿爾法,才能保證策略的可持續性。而基于量化投資的分析框架,使中歐的數據源更獨特,策略體系更為穩健,與傳統投資方式選出的股票相關度低。在中歐量化投資策略組,始終堅持追求“獨立研發的、高勝率的”的投資方法。

       “基于數據的科學化投資”,是中歐量化投資策略組的投資風格。首先,建立數學模型,判斷市場非有效性;然后,將把握非理性價格偏差,追求無風險套利收益;再次,基于海量數據分析,精選優質股票;最后,還會運用優化模型,嚴格控制投資風險。而我們的優勢則體現在四個方面:實現了對海量多維數據的挖掘,提升數據寬度及各類數據利用率;有利于在基于因果性指標之上的同時,獲取相關性指標的支持,提升獲取超額收益的空間和可能性;擁有更多選股指標,建立因子庫,動態調整因子;關注弱特征因子,通過算法的整合,與其他因子互相彌補,有助于規避風險。

打響“揭幕戰”

中國證券報:據了解,與市場中其他的大數據基金不同,中歐基金量化策略組在“量化選股”方面有一些獨特的設計,能否和我們分享一下?

       曲徑:對于量化投資來說,大數據無疑是一個重要的利器。但如何用好它,使其能為投資者提供穩定回報,卻并不是一件容易的事情。尤其是在當前瞬息萬變的信息時代,數據獲取的及時性至關重要,如果在數據獲取上落后于人,數據分析和處理的有效性就會大打折扣,對投資決策會造成重要的負面影響。


       投資的本質是“信息獲取”和“信息處理”。A股每天全市場數據和公告超過一萬條,僅閱讀標題的閱讀量就超過一萬字,僅憑人腦是無法搜集和處理龐大的數據的。如果把傳統股票投資比作武林高手“華山論劍”,那大數據投資方法則更像調兵遣將的集體作戰,可以提高分析的效率,增加選股的勝率,但并不保證每次都能獲勝。要想長期戰勝市場,就要在“信息處理”上下更多功夫,正如手握重兵,也要配合適當的戰略戰術,才能打勝仗。


       鑒于此,中歐基金量化投資策略組十分注重數據獲取的及時性,并選擇組建自己的工程師團隊,建立自己的數據抓取和分析處理模型,每天更新全網的數據信息,每天抓取前一天的交易量和交易價格變化,觀察個股之間的相關性,以此對模型及時進行數據內部的更新。這樣一來,團隊對最新數據的獲取速度明顯提升,據此進行的信息處理效率也自然上升。而這,也是中歐基金量化投資策略組在量化選股上的最大優勢所在。

中國證券報:中歐基金量化投資策略組旗下即將發行一只新的量化投資基金,這只產品是否就是基于你們在量化選股方面的優勢定制的?

       曲徑:中歐基金正在發行一只新基金,名稱為“中歐數據挖掘多因子靈活配置混合型基金”。這只基金的最大特色,就是引入了中歐“量化選股”方面的特色優勢。

       中歐數據挖掘多因子靈活配置混合型基金是一個倉位在0-95%之間調整的基金,將會通過挖掘市場上資金流、交易情緒、輿情監控等數據,計算股票倉位。而我們的模型在2015年的倉位預警上,有著非常好的表現:根據模型測試,2015年市場的幾次重大轉折,我們的模型都成功地進行了及時警示。例如6月上旬,中歐的模型就開始提示減倉,到6月底還沒有發生流動性危機的時候,模型就已經提示減倉到0,而這時候很多基金經理還認為市場只是一個回調,很快會再創新高。而到了9月底之后,模型的倉位信號開始轉強,直到11月下旬,倉位信號都維持在95%,直到11月30日,模型提示減倉到70%,最近的12月7日則提示減到50%。


       值得一提的是,中歐數據挖掘多因子基金還是市場上首批通過機器學習算法和多維海量因子選股的量化基金。利用機器學習算法,嚴格執行投資指令,剔除主觀非理性因素,快捷高效地處理海量信息,尋找全市場投資熱點;同時采用新型數據挖掘算法以及分層聚類手段,重新定義熱點主題并關注主題輪動,快速聚焦市場最新熱點,同時發掘其中的價值洼地,力爭獲取穩健的收益回報,是這只基金最大的亮點。

團隊是“核心”戰力

中國證券報:為什么選擇到中歐基金發展自己的事業?目前量化投資策略組的團隊構建情況如何?

       曲徑:我很喜歡中歐基金的合伙人文化。中歐基金平等、開放的風格,極大地提高了內部的協同效率,給傳統基金行業注入了創業的精神。作為量化投資團隊,我們的基礎工作依賴IT技術部門和產品設計部門的協同支持,而中歐基金效率之高,對我來說是個驚喜。從個人的角度來說,中歐基金一致的合伙人愿景,提升了團隊的效益;而市場化的激勵機制保證了投資團隊的穩定性,將投資團隊與客戶利益一致化,才能持續為投資人提供價值。


       具體到團隊方面,量化策略組和其他策略組不同,我們本質上是一個工程師團隊。每一個人都有數學建模能力,編程能力,對數字敏銳,熱愛數據分析。目前,團隊由三個小組構成,即大數據核心研究、投資組合構建、算法交易執行。這三大支柱是團隊構建量化模型的基礎。

中國證券報:由于量化投資主要由模型來完成,因此,會有投資者質疑,量化投資團隊存在的價值何在?

      曲徑:一般來說,模型上線后,投研人員并不對它做主動干擾,盡量避免人的情緒和判斷等非理性情況。但在模型的開發中,分析師和工程師都是基于對市場的理解和觀察,把對市場的各類影響因素,抽象為數學建模。因此,量化策略模型的成功,離不開投資團隊對市場的深刻理解,從實質上講,量化投資團隊的實力才是模型的核心競爭力。

       從這個角度出發,投資者選擇量化投資產品可以從兩個維度進行考量:第一,是團隊成員構架和信息處理能力,這決定了模型的可持續性和投資效果的穩定性,因為量化需要更多的協作和開發,團隊合力很重要;第二,應關注不同市場下收益表現的一致性,正如2015年,市場經歷了一輪牛熊,投資人可以關注備選基金收益的穩定性,以獲得長期回報。


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