长信基金左金保:量化投资的机遇和挑战

  2019-10-29

导读:过去几年A股市场比较大的变化是量化投资的崛起,让投资变得更有科学性。相比于美国,中国量化投资的规模还非常小,也有比较大的增长空间。但是另一方面,量化投资的超额收益来自市场定价不那么有效,伴随着市场的有效性提高,量化投资的超额收益似乎也在衰减。

我们今天访谈了长信基金量化投资部总监左金保。左金保管理的长信量化先锋混合也是几年前A股市场最具代表性的量化基金,长期深耕量化研究和投资很多年。在今天的访谈中,他分享了几个重要的视角:

1. 多因子模型的量化投资,会比单因子模型风险更低,更加稳健。量化投资应该不断纳入新的有效因子,将因子权重分散在长期有效的因子上,而非通过因子择时,重配某一个单因子;

2. 量化投资是一种基于规则的投资,重要的是建立一个正确的规则,并且伴随着市场变化与时俱进,不断优化规则;

3. 伴随着机构投资者持仓和交易占比的提高,市场越来越有效,量化投资基金规模的增长也会降低超额收益的可得性,但量化投资在A股市场仍有巨大的发展空间;

我们也通过下面一个简单的视频访谈,回答投资者对于左金保最关心的三个问题:1.)从一个量化基金经理的眼中,你是如何看待投资的?2)如何优化你的量化模型,长期保持你的超额收益?3)怎么看待量化投资在中国未来的发展?

量化是一种基于规则的投资

1. 朱昂:作为一个量化投资的基金经理,能否说说你是如何看待投资的,以及你们量化投资的框架?

左金保:量化投资的框架比较宽泛,基于投资品种的不同,分析框架会截然不同。股票投资是一种框架,衍生品投资又是另一种框架。不同交易模式的量化投资,以及收益目标,投资的框架也会截然不同。比如说公募量化投资做财务因子为主的低换手多因子模型;私募目前比较流行的是做高换手率的高频量价模型的,还有人是做日内回转模型(也就是T+0),这些都会导致投资框架的不同。

我们公募基金的量化投资,在构建量化多因子模型时以财务因子和一些低频量价因子为主,规模较大的产品还会考虑交易的冲击和换手率的控制。私募目前流行的高频量价模型换手率很高,一年可能要达到100倍,对交易成本和交易执行效率的要求很高,不太适合公募基金的产品。

量化投资是基于规则的投资,我们的投资框架主要基于多因子模型,根据市场行情演绎,提炼出哪些是有效因子,哪些是无效因子。我们的模型也会伴随着市场的变化,与时俱进,剔除失效因子,加入新的有效因子。

理论上来说,完美的多因子模型应该纳入所有影响市场的因素,这个在实际操作中显然是不可能的。我们通过结构化和非结构化的数据分析,将多因子模型尽可能的丰富和扩充。

在构建模型的时候,难点并非数据的丰富度,而是提炼出能够持续有效解释超额收益的因子。我们需要分析和理解这些结构化和非结构化的数据,阐述了怎样的投资逻辑,这些信息能否刻画市场的运行规律。

有些数据是线性逻辑,比较容易理解,比如一些财务数据。但是有些数据是非线性的逻辑,我们就需要用模型算法去分析。当然,后者可能在私募基金中的高频交易和数据分析中用的比较多。

我们不敢说自己构建了什么投资框架,更多是站在巨人的肩膀上持续学习。量化投资本来就是基于大量前辈们的研究,实现持续的模型进化。从公募基金的角度出发,我们未来会持续丰富多因子模型,更好的刻画和预测市场。

2. 朱昂:说到多因子模型,虽然许多人在提,但是市场上也有不少人其实就是基于一两个因子的模型,是不是只有给予某些因子更高的权重,才能获得超额收益?

左金保:我并不是特别认同这种模型,这种思维更像目前的Smart Beta(聪明的因子)策略。Smart Beta产品会始终重配一两个因子,我们用的多因子模型在因子权重分配上会更均衡,更稳健。重配一个因子会牵涉到“因子择时”的难题。

“因子择时”的争议比较大。比如一个研究的方向是基于宏观经济的不同阶段,有效的因子会不一样。理论上,如果能做到正确的经济周期位置判断,就能选取这个阶段最有效的因子。然而在实践操作中,我们发现预断宏观经济所处的位置,不是一个具有高胜率的事情。

由于胜率比较低,我们不倾向通过择时来做因子的轮动。而是对长期高概率跑赢市场的因子都做一定的配置。

3. 朱昂:通过更均衡的因子模型,来获取更稳健的超额收益,而避免单一因子的过度依赖。但是历史上看,A股许多量化投资都是基于小市值的因子,你怎么看这个问题?

左金保:我们过去对海外量化投资做了很多研究,发现在海外量化投资中,市值因子是一个风险因子。风险因子意味着,长期看这个因子是没有稳健的超额收益。但是A股市场的确在2017年之前,市值因子的超额收益很高。

过去国内土生土长的量化投资者,都不太会去抗拒如此高的收益,在多因子模型中会赋予小市值因子更大权重。还有一个问题是,大市值和小市值是相对的,国内A股市场真正的大市值股票数量是偏少的。我们如果做一个分散的量化组合,最终结果还是会偏向小市值一些,因为“漂亮50”的大市值股票数量并不多。

小市值因子中还有一个特点,偏向交易的价量因子会比较有效。我们看到许多量化对冲私募基金,即使在有很高贴水的情况下,还是希望拿中证500,而不是沪深300来对冲。背后的原因就是高频的价量因子,在小股票会更加有效,对冲之后的风险暴露不大。

4. 朱昂:小市值因子在交易上的有效性更强,也和A股过去散户为主的投资者结构有关,也就是投资者结构变化,会影响模型中不同因子的有效性?

左金保:我们看到A股市场逐渐向成熟市场靠拢,这也是量化投资未来面临的长期挑战。

小市值因子的超额收益为什么这几年不太好?一个原因是,小市值的流动性在恶化。另一个原因是投资者结构发生变化,改变了市场的投资风格。过去大家比较喜欢买小股票,挖掘各种黑马,投资模式偏向交易和博弈。这两年市场向价值投资模式转变,给盈利的确定性很高的溢价。

既然市场告诉你规则在改变,那我们也相应会对多因子模型进行优化,给予基本面权重更大的配置。我们的多因子模型现在更加重视财务因子。但我们不会做过多的行业风格偏离。比如现在的“漂亮50”很多是消费股,但我们量化基金的行业配置不会和指数出现很大偏离,不会过多配置消费股。

投资者结构的变化,在改变不同因子的有效性,从过去的小市值因子带来巨大超额收益,到今天财务因子变得更加有效。在这个过程中,我们的多因子模型也会与时俱进。

五大新兴产业主题基金

5. 朱昂:我们说说产品吧,长信量化投资部除了量化基金外,也发行了一批行业主题的基金,能否说说这一批产品的特点吗?

左金保:我们在2015年的时候,选取了一批新兴成长的行业,发了五个量化主题基金:医药、消费、电子信息、国防军工和环保。这五个行业主题基金,都对应比较大的行业成长空间。比如医药和消费会受益于中国巨大的人口基数。电子信息受益于经济转型的技术升级。环保和国防军工也是顶层设计非常重视的。

这些产品都是主动量化,并非被动的行业指数。他们基于不同的行业属性,都有其专属的有效因子。比如电子信息看重的是一个企业研发能力和创新能力。在因子选择中,偏向研发、创新和业绩增长的因子表现会比较好。医药也是比较看重创新研发投入的因子,相反估值因子的有效性没有那么高。军工长期看,财务数据不是很理想,交易层面的因子有效性就比较大。消费看重的是稳健盈利能力,而不是短期的增长。类似于ROE这样的盈利可持续性因子就比较有效。

不同产品,我们也尽量去对应能客观呈现产品特征的基准。我们举一个例子,消费主题基金,消费不仅仅包含白酒、还有家电、汽车、娱乐等各种类型的消费。我们更多是去覆盖大消费这个概念,做到真正的消费主题基金,而不是一个食品饮料基金。

超额收益的源头

6. 朱昂:你如何看待超额收益这个问题?

左金保: 我认为能带来长期超额收益的因子,一定是从投资逻辑上能解释股价的驱动因素,但也会随着市场有效性的提升,管理规模的增加,慢慢衰减

投资中的Alpha,都是来自市场的非有效和不成熟。市场有效性提升后,任何投资方式任何投资策略的超额收益都难免会降低。我们前面提到的财务因子模型,目前还能提供比较好的Alpha。然而股价对于财务数据的反应已经变得更迅速和充分,可能在财报发布后的几天内,就很大程度体现了大部分的超额收益。

7. 朱昂:如何看待模型的风险,会不会一些模型有一天会变得无效?

左金保:量化投资是一种归纳法投资,通过模型提炼市场运行所表达的投资逻辑,只有不断学习进化才能保持长期的竞争力。我们会看很多海外量化研究的成果和文献,紧跟学术前沿的发展。一方面我们会进化模型和因子,另一方面,我也会做好各种细节工作,把交易成本控制好,把控模型测试的各种细节。

8. 朱昂:海外有许多不同风格的量化投资大师,你觉得哪个大师对你影响比较大?

左金保:在量化投资大师方面,国内投资者可能比较熟悉的是大奖章的西蒙斯。他的投资方法更加偏向高频交易的模式。对我们影响比较大的是AQR,他们会公开量化策略的研究成果,许多研究文献对我们量化投研团队的启发也比较大。