收益一般發(fā)行回暖 主動量化基金前景如何？

王驊

2017年以來，主動量化基金的收益表現(xiàn)并不理想：據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年之前成立的量化基金在去年平均收益僅為2.92%，其中光大風(fēng)格輪動、華商動態(tài)阿爾法、大摩多因子策略跌幅都超過了18%。

而2017年在龍頭藍(lán)籌股支持的結(jié)構(gòu)化行情下，代表大盤藍(lán)籌的上證50、滬深300指數(shù)分別上漲25.1%和21.8%，主動量化基金中僅有部分價(jià)值風(fēng)格或者以指數(shù)增強(qiáng)為思路的產(chǎn)品獲得了風(fēng)格收益，大部分2016年表現(xiàn)優(yōu)異的主動量化基金在去年都發(fā)生了不同程度的回撤。

2018年以來，量化基金繼續(xù)表現(xiàn)疲軟，127只主動量化基金的平均收益率為0.07%，華商動態(tài)阿爾法、南方策略優(yōu)化、東吳安盈量化等基金凈值仍在繼續(xù)下滑。整體表現(xiàn)不佳也對基金規(guī)模產(chǎn)生了較大影響，2016年底主動量化基金的總規(guī)模約為746億，到了2017年末整體規(guī)?？s水了將近80億，其中明星產(chǎn)品長信量化先鋒的規(guī)模就從109.44億縮水至46.84億。

但與此同時(shí)，今年多家基金公司發(fā)力布局量化基金，根據(jù)wind資訊數(shù)據(jù)顯示，今年以來有18只主動量化基金發(fā)行（A、C份額合并統(tǒng)計(jì)）。另外，從證監(jiān)會基金募集申請表中可以看出，今年以來有14只量化基金獲批，還有8只待批，其中7只為主動量化。

主動量化特點(diǎn)和業(yè)績歸因

主動量化基金是以量化模型為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)對個(gè)股的廣泛篩選，而多因子選股模型又是最經(jīng)典的量化模型，主要因子的表現(xiàn)是影響整個(gè)模型表現(xiàn)的核心因素。我們通過以下4個(gè)主要因子簡單展開歸因，其中包括：

（1）反映上市公司的盈利能力、現(xiàn)金流情況、財(cái)務(wù)杠桿水平等的基本面因子;

（2）反映股票市值、絕對和相對估值水平的價(jià)值因子;

（3）反映股票價(jià)格的動量/反轉(zhuǎn)趨勢、股票所處風(fēng)格板塊的輪動、股票價(jià)格的歷史波動等的交易面因子;

（4）反映平均成交量、相對流通市值的流動性因子。

2016年幾乎所有的因子均獲得了正收益，其中受市值因子影響，價(jià)值因子的收益最為強(qiáng)勢，交易面因子與流動性因子表現(xiàn)其次，基本面類因子在2016年雖取得正收益，但是明顯遜色于其他因子。以2016年業(yè)績表現(xiàn)優(yōu)異的長信量化先鋒為例，從基金公布的半年報(bào)以及年報(bào)具體分析，該基金2016年市值、盈利能力、估值水平、股價(jià)波動這幾個(gè)因子暴露較多，配置的股票大多是估值偏高、交易活躍的小票，基金表現(xiàn)出來的超額收益很大一部分來自市值相關(guān)因子;行業(yè)集中度上，基金對機(jī)械、電子、化工的偏好較強(qiáng)，也側(cè)面印證了這一點(diǎn)。

2017年，各因子表現(xiàn)均發(fā)生了一定的變化，其中最為顯著的是A股長期強(qiáng)勢的市值因子發(fā)生了大逆轉(zhuǎn)，從2016年的極端正收益大幅逆轉(zhuǎn)為極端負(fù)收益。其次，交易面因子貢獻(xiàn)也有一定下降，其中以反轉(zhuǎn)趨勢因子的失效最為顯著。反差最為明顯的是2016年表現(xiàn)略差的基本面因子和市場因子，在2017年成為強(qiáng)勢因子，收益明顯提升。從具體基金來看，大盤風(fēng)格、關(guān)注基本面投資與價(jià)值投資、并適當(dāng)通過技術(shù)面因子增強(qiáng)的基金能取得出色的業(yè)績，例如景順長城量化新動力、華泰柏瑞量化增強(qiáng)等。以華泰柏瑞量化增強(qiáng)為例，基金偏好的因子為盈利能力、估值水平和市值，基金對中小市值股票有長期的暴露，但是主動暴露僅為0.7左右。與2016年相比，基金在2017年增加了對企業(yè)盈利和估值的暴露，更加偏向選取盈利能力強(qiáng)但是相對估值并不高的企業(yè);而在具體的行業(yè)和選股上，基金并沒有完全進(jìn)行行業(yè)“中性”，對行業(yè)內(nèi)強(qiáng)勢的股票作了超配，從結(jié)果看，這個(gè)操作給基金帶來了明顯的超額收益。

經(jīng)過去年“業(yè)績?yōu)橥酢钡臉O端行情，不少主動量化基金對選股模型進(jìn)行了適當(dāng)調(diào)整，逐步投向有業(yè)績支撐、低估值、有競爭力的公司個(gè)股，長信量化先鋒在2017年就調(diào)低了市值因子的暴露水平，從重倉股來看，不少中大型企業(yè)進(jìn)入了基金的選股范圍，因此基金凈值在大幅回調(diào)之后，在去年年底有所企穩(wěn)。而在新的形勢下，不同的因子暴露引起了今年基金業(yè)績的分化，部分量化基金沒能及時(shí)調(diào)整應(yīng)對，從而產(chǎn)生了持續(xù)回撤。

主動量化基金前景展望

從近兩年分化的市場環(huán)境下量化基金的表現(xiàn)以及相關(guān)因子暴露情況上看，2017年量化基金整體收益不佳是因?yàn)榍捌谪暙I(xiàn)超額收益的市值因子反轉(zhuǎn)，反而成為了虧損的主要來源。市場上也有一些聲音說量化策略在小盤較好的時(shí)候表現(xiàn)出色，現(xiàn)在量化產(chǎn)品不行了;也有不少資金在股市持續(xù)下跌或者長期震蕩橫盤時(shí)追捧量化投資。這可能都是基金公司前期投資教育不夠或者投資者對量化產(chǎn)品認(rèn)知有限的情況下形成的誤區(qū)。

目前市場上的主動量化產(chǎn)品，雖然名稱多樣或者直接為基金公司名稱加上“量化”兩字，但絕大多數(shù)是以滬深300或者中證500指數(shù)作為基準(zhǔn)的類指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品，或者產(chǎn)品的定位就是“價(jià)值”或者“成長”的固定風(fēng)格。因?yàn)锳股市場風(fēng)格每年差異較大，所以會形成有些年份滬深300增強(qiáng)的策略表現(xiàn)較好，有些年份中證500風(fēng)格的基金較強(qiáng)的情況。但是從今年新發(fā)的產(chǎn)品來看，基金公司也有意識更加清晰地傳遞基金的風(fēng)格定位，不少基金名稱中就包含了“價(jià)值”、“成長”的字眼。

量化基金本身相比傳統(tǒng)基金有諸多理論上的優(yōu)勢。例如，更全面的市場跟蹤能力、嚴(yán)格的投資紀(jì)律和風(fēng)險(xiǎn)控制紀(jì)律等等。然而，量化投資在中國的發(fā)展還是會面臨諸多問題，比如單純依靠模型進(jìn)行投資的風(fēng)險(xiǎn)較大;我國資本市場的數(shù)據(jù)期短，數(shù)據(jù)又是量化投資的核心，又有不少上市公司公布的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不符合實(shí)際，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會大大影響量化模型運(yùn)作的有效性;投資人和基金公司內(nèi)部對基金、基金經(jīng)理的考核周期普遍較短，而眾多模型依據(jù)的是長周期內(nèi)大概率上的勝利等。

當(dāng)然，量化投資策略不是一成不變的固定模式，量化策略作為投資決策工具還在不斷發(fā)展的過程中，因子模型本身也在不斷改進(jìn)：基金經(jīng)理會隨著市場環(huán)境和策略表現(xiàn)對其進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以適應(yīng)新的市場環(huán)境，從去年經(jīng)驗(yàn)看，不少量化基金引入了更多的基本面因子，配置了更多業(yè)績穩(wěn)健的公司;量化策略也是開放的體系，新挖掘的規(guī)律或因子都可以加入模型作為輔助;甚至也有策略能夠通過因子擇時(shí)動態(tài)調(diào)整基金風(fēng)格。