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年內(nèi)規(guī)模增長超500億元 小盤策略公募量化最“吃香”

2023-08-21 17:40:06 來源:證券時報

       今年以來,市場輪動加速,公募量化因亮眼的業(yè)績表現(xiàn),以及比私募更友好的參與門檻,獲得了大量投資者真金白銀的支持。

  據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計,截至8月18日,年內(nèi)業(yè)績最好的量化基金收益率已經(jīng)超20%,此外還有約10只基金年內(nèi)收益率超10%。在業(yè)績加持下,各路投資者也加大了對量化基金的關(guān)注,公募量化基金的整體規(guī)模在今年已增長了超500億元,一出由公募量化主演的“熱烈”戲正在火爆上映。

  對于公募基金的量化熱,受訪基金經(jīng)理普遍認(rèn)為,雖然量化基金在研究深度方面有所薄弱,但在研究廣度上相對高效,當(dāng)市場風(fēng)格偏向中小市值風(fēng)格且呈現(xiàn)熱點較快輪動的特征時,量化基金相對容易發(fā)揮自身優(yōu)勢。與此同時,公募量化也在積極擁抱市場變化而持續(xù)迭代,從傳統(tǒng)的基本面因子驅(qū)動逐漸走向成熟的多因子模型,甚至融入人工智能、深度學(xué)習(xí)等,不斷探索自己的差異化優(yōu)勢。

  年內(nèi)增長超500億元

  Wind數(shù)據(jù)顯示,截至8月18日,公募量化基金的規(guī)模合計約2793.57億元(存續(xù)基金按二季度末規(guī)模計算,新基金按成立規(guī)模計算),相比去年末的2283.14億元增加了510.43億元。

  具體來看,在指數(shù)增強、主動量化、量化對沖三大類型中,指數(shù)增強基金和主動量化基金貢獻(xiàn)了主要的增長,今年以來規(guī)模分別增長了290.74億元、251.16億元,而量化對沖基金則縮水了31.21億元。

  “今年以來,我們關(guān)注到,不管是專業(yè)機構(gòu)還是個人投資者,都加大了對量化選股類產(chǎn)品的關(guān)注。”博道基金量化投資部總經(jīng)理楊夢表示。定期報告數(shù)據(jù)顯示,她管理的博道成長智航在今年獲得了近10億元的凈申購。

  其實,許多量化基金的規(guī)模都在今年獲得了明顯的增長。其中,馬芳管理的國金量化精選、國金量化多因子兩只基金,規(guī)模均在今年增長了超40億元;緊隨其后,喬亮管理的萬家中證1000指數(shù)增強、孫蒙管理的華夏智勝先鋒均增長了超30億元。整體來看,14只量化基金都在今年獲得了超10億元的規(guī)模增長。

  與此同時,還有3位量化基金經(jīng)理的在管規(guī)模,在今年二季度首次突破百億大關(guān)。據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計,截至二季度末,華夏基金孫蒙的管理規(guī)模為125.43億元,較2022年底的62.99億元增長近一倍。此外,西部利得基金盛豐衍、招商基金王平的管理規(guī)模也分別在二季度末達(dá)到了114.98億元、101.43億元,較2022年末呈現(xiàn)大幅增長。

  中信保誠基金量化投資總監(jiān)提云濤指出,這可能和今年公募量化的表現(xiàn)有關(guān)。截至6月30日,Wind偏股混合基金指數(shù)下跌1.48%,滬深300指數(shù)下跌0.75%,而滬深300指數(shù)增強和增強ETF平均僅下跌0.5%左右,偏股混合基金戰(zhàn)勝滬深300指數(shù)的難度增加了,由此也導(dǎo)致了“量化熱、主觀冷”的現(xiàn)象。

  楊夢也表示,近幾年市場結(jié)構(gòu)分化非常明顯,行業(yè)輪動也比較快,一些基金的持倉如果階段性地不在市場風(fēng)格上,跑不贏指數(shù)的情況很常見。“當(dāng)市場中的板塊和個股表現(xiàn)分化程度大幅提升,市場風(fēng)格切換更加頻繁、劇烈的時候,量化投資的方式因為保持高度紀(jì)律性,同時寬度持股、行業(yè)分散,優(yōu)勢就會開始凸顯。”楊夢說。

  小盤策略最“吃香”

  除了市場輪動加速形成利好外,近兩年市值下沉的市場風(fēng)格也為量化投資的走紅提供了肥沃土壤。證券時報記者發(fā)現(xiàn),今年業(yè)績表現(xiàn)較好、規(guī)模增長較多的量化基金普遍為小盤策略的產(chǎn)品。

  例如,孫蒙管理的華夏智勝先鋒是今年表現(xiàn)最好的主動量化基金,截至8月18日,該基金年內(nèi)收益率為12.23%,年內(nèi)規(guī)模增長34.08億元。從二季報重倉股來看,該基金前十大重倉股中有6只市值不足百億的小盤股,此外還有2只中盤股、2只大盤股。

  而在指數(shù)增強基金中,獲得超額收益較多的產(chǎn)品也集中在中證1000指數(shù)增強基金上。其中,博時中證1000指增年內(nèi)凈值超越基準(zhǔn)收益率高達(dá)11.13%,太平中證1000指增、西部利得中證1000指增、長信中證1000指增的超額收益也均超過了5%。

  近期,楊夢正在發(fā)行博道中證1000指增基金,完善公司的指數(shù)增強產(chǎn)品線。她認(rèn)為,從去年和今年整個公募行業(yè)的平均情況來看,滬深300指增和中證500指增的超額收益相較于中證1000指增略有遜色,這主要與市場定價效應(yīng)更加成熟有關(guān)。

  “往后看,偏大盤的指數(shù)超額會越來越難做,因為這些指數(shù)的核心成份股會被緊密關(guān)注,定價效率會更高。任何一個指數(shù)的結(jié)構(gòu)中,它的關(guān)注度或是機構(gòu)持倉占比等持續(xù)拉高之后,可能都會進(jìn)入超額收益相對比較波折的階段。”楊夢表示,而中證1000指數(shù)在估值、成長性、資金關(guān)注度、超額收益獲取難度等多個維度具備優(yōu)勢,市值下沉環(huán)境也更有利于發(fā)揮量化選股的寬度優(yōu)勢。

  另一位量化基金經(jīng)理也表示,雖然量化基金在研究深度方面有所薄弱,但在研究廣度上相對高效,當(dāng)市場風(fēng)格階段性地偏向中小市值風(fēng)格并且呈現(xiàn)熱點較快輪動的特征時,量化基金可能相對容易發(fā)揮自身優(yōu)勢。

  “以前,核心資產(chǎn)主導(dǎo)市場,使公募基金的量化投資過于關(guān)注基本面因子,但量化基金持股分散,很難和持股集中的主動管理基金競爭。這兩年來,量化基金的多因子策略逐漸成熟,市場風(fēng)格也逐漸從核心資產(chǎn)向中小盤蔓延,大小盤風(fēng)格切換,分散選股的量化基金近幾年持續(xù)帶來超額收益,進(jìn)而獲得了較多資金關(guān)注。”該基金經(jīng)理表示。

  公募量化持續(xù)差異化

  隨著量化基金逐漸走紅,投資者接受度有所提升,基金公司和銷售渠道也紛紛發(fā)力量化,公募基金掀起了量化熱。

  有渠道銷售人士坦言,近兩年,主動權(quán)益基金普遍業(yè)績不佳,銀行、券商等代銷渠道更喜歡風(fēng)險收益特征清晰的指數(shù)增強產(chǎn)品,“相比主動權(quán)益基金的較高不確定性,指數(shù)增強基金風(fēng)格清晰穩(wěn)定,也沒有基金經(jīng)理更換、基金風(fēng)格漂移等風(fēng)險,適合普通投資者作為底倉配置”。

  越來越多公募基金公司也加快了布局量化產(chǎn)品的步伐。Wind數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)前,市場上有博道中證1000指增、工銀中證1000增強策略ETF、鵬華中證1000增強策略ETF等3只掛鉤中證1000的指增產(chǎn)品正在發(fā)行。而在未來一個月內(nèi),還有富國致弘量化選股、萬家國證2000增強、景順長城國證2000增強、華夏創(chuàng)業(yè)板指數(shù)增強等4只量化基金蓄勢待發(fā)。

  面對公募量化的大片藍(lán)海,各家基金公司也在積極探索自己的差異化優(yōu)勢。

  楊夢認(rèn)為,公募量化之間的差異,基本上從因子庫和因子配權(quán)兩個維度來做區(qū)分。“一方面,我們在探索差異化的超額來源,比如在300類指增模型里適當(dāng)引入行業(yè)配置模型的收益;另一方面,我們針對因子挖掘特別強調(diào)要做出差異化和豐富性,且引入AI(人工智能)模型來輔助這一過程。”楊夢表示。

  提云濤則沒有選擇成為不斷用新因子、新模型去追逐更高收益的“技術(shù)派”,而是期望結(jié)合中國市場與公募基金的特征,通過“主動+量化”的模式做出對標(biāo)寬基的底倉型產(chǎn)品、紅利產(chǎn)品等。“我沒有頻繁擇時的能力,也沒有捕捉行業(yè)輪動和大小盤風(fēng)格的能力,我更想通過尋求‘金融邏輯與統(tǒng)計規(guī)律的交集’,選出長期的好公司,來獲取超額收益。因子背后更深層的來源,應(yīng)該長期主要來自公司盈利增長和金融產(chǎn)品的合理定價。”提云濤說。

  而孫蒙還在量化多因子策略的基礎(chǔ)上,引入了AI,尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù),來提升模型的性能和效果。“我們可以把它理解成,希望通過算法來訓(xùn)練一個基金經(jīng)理。”孫蒙表示,通過AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的強化學(xué)習(xí)方法,模型能夠根據(jù)市場環(huán)境和自身表現(xiàn)不斷地進(jìn)行學(xué)習(xí)和進(jìn)化,從而提高模型對于市場變化和異常情況的適應(yīng)能力。

 
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