华宝量化对冲 华宝兴业徐林明:量化对冲投资的三个关键点

2017-11-03 - 量化对冲

□华宝兴业基金量化投资部总经理 徐林明

从2011年8月华宝兴业基金量化投资部门开始管理量化对冲专户,到2014年9月成立量化对冲公募基金,转眼间我们正式开展量化对冲业务已经快6年了。随着中国市场的发展,投资者对于量化投资产品的兴趣日益增长;去年华宝兴业量化对冲基金表现较好,在同类产品中取得了领先的业绩,也有不少投资者想更多的了解我们基金管理人的投资策略和投资思路。

华宝量化对冲

华宝量化对冲基金产品设计的初衷其实很简单:追求绝对收益,这成为产品投资决策的基石。产品运作至今,期间经历了完整的牛熊更替、风格的极端轮动、股指期货持续大幅贴水、模型回撤等市场考验,而我们也通过坚持既定的投资策略,实现了与市场涨跌低相关的、稳定的绝对收益。

华宝量化对冲

量化对冲策略分为两个部分:量化和对冲。一方面利用量化方法进行选股,构建超越基准指数表现的股票组合,另一方面利用衍生金融工具(如股指期货空头头寸)对冲股票组合的系统性风险。对冲操作可以从数学减法的视角来理解:首先,对冲做了收益的减法,使股票组合减去市场基准指数收益,获取股票组合的超额收益;同时,对冲还做了风险的减法,剥离了市场系统性风险,仅体现了股票组合的非系统性风险。

华宝量化对冲

正是这样的策略逻辑,使得实现低风险、稳定收益的产品风险收益特征成为可能。

如何量化?这往往是量化对冲基金产品运作的关键点。量化的目标大家是一致的,即获取超越基准指数的超额收益,但不同的团队、不同的基金经理会有不同的解决方案,有基本面量化、统计量化、高频交易量化等,这些并没有高低好坏之分。

华宝量化对冲

在华宝兴业量化投资部,我们认为量化只是工具和技术,更为重要的是量化模型背后支撑的投资思想和投资逻辑,且单纯基于数据统计和挖掘的模型常会面临样本依赖的问题。因此,寻找和理解投资逻辑,实证分析和动态跟踪其有效性,是我们工作的重要部分,这是量化模型有效性和稳定性的关键,也是产品收益的主要来源。

华宝量化对冲

量化投资的另一个关键方面,就是投资组合构建过程中的风险控制,从技术的角度来说,投资组合的风险水平相对可度量和可控制,但收益水平有一定的难预测性,收益与市场和运气有一定关系。

投资组合承担多少风险、获得多少收益、风险收益的性价比如何,这些是我们组合构建中经常思考的重要问题,我们的目的是努力提高量化投资策略的性价比。

如何对冲?对于市场中性产品,对冲策略比较类似,一般采用股指期货近月主力合约进行对冲操作,并定期进行展期。结合对冲逻辑,我们采用市值对冲实现组合的市场中性。在2015年股市剧烈波动之前,沪深300股指期货基本处于正基差,利用其进行对冲操作还额外获得基差收益,属于性价比较高的对冲操作;但在那之后,股指期货受限,长期处于深度负基差状态,对冲操作需要负担较高的负基差成本,利用股指期货的对冲操作成为性价比较低的策略选择,需要综合考虑股票组合的超额收益预期水平和对冲成本来决定量化对冲的仓位。

当然今年2月股指期货松绑已初步启动,这将有利于提高期指市场的流动性,也有利于负基差的收敛。

如何应对回撤?从实践来看,任何策略和模型都会面临阶段性失效问题,如何面对和应对模型回撤是量化投资实践的日常环节。我们一般会从以下三个方面来应对:一是数据是否有问题?数据是量化模型的输入变量,数据质量会直接影响模型结果。

量化模型中可能会用到宏观数据、财务数据、行情数据、估值数据、预测数据等,在模型阶段性失效时,首先需要重新检查数据,尤其是盈利预测数据。如行业基本面出现拐点使得行业内公司的盈利出现趋势性改变,从而使以往的盈利趋势不能持续,而研究员可能并未及时更新盈利预测。

在这种情况下,如不做数据处理,结果自然不理想,但模型可能并没问题。二是模型背后的逻辑是否有问题?碰到模型阶段性失效时,需要思考模型背后的投资逻辑是否有问题,这是解释模型回撤的直接角度,找到模型回撤的原因,同时也是后期是否要坚持模型的主要决策依据。

三是市场的宏观政策环境是否发生变化?投资策略和模型有其适用的市场环境,投资界和学术界有众多成果和经验。对于市场运营环境的跟踪和分析是比较困难的事情,但在模型回撤的情况下,是需要考虑的方面。

笔者深知,投资运作过程中总是会碰到新的市场环境和挑战,但策略的性价比和产品的性价比终将是我们投资决策的标准。总体而言,为投资者提供高性价比的绝对收益产品是我们矢志不渝努力的方向。

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