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量化基金遭遇“寒流” “聪明贝塔”策略初露锋芒

2017-08-17 10:47  来源:上海证券报 本篇文章有字,看完大约需要 分钟的时间

来源:上海证券报

  财经365讯,上半年,受限于市场风格单一化和对冲策略失效,多数量化基金业绩低迷。然而,弱市中也有亮点,有一类量化基金在单一市场风格中成功实现“穿越”,获得了良好业绩。业内人士表示,“聪明贝塔”开始发挥作用,并有可能代表着量化基金发展的未来。

  量化基金遭遇“寒流”

  谈到量化基金,策略是核心要素。上半年单一风格的“漂亮50”行情下,多数主动管理型量化基金策略失效,而股指期货仓位的限制,又让原本希望通过期指对冲来控制回撤的量化基金也部分失效。在多重原因共振下,量化基金上半年业绩表现低迷。Wind数据统计显示,一季度,在2017年前成立的68只量化基金中有42只取得正收益。然而进入二季度后,仅21只量化基金收益为正,47只收益告负。二季度量化基金的平均收益率为负,使得去年底对量化基金抱有高期望的投资者倍感失落。进入三季度,随着市场整体回暖,风格有所转换,量化基金业绩出现回升,平均收益率由负转正,上浮至2%左右。

  除了市场环境的因素,过于依赖算法、模型偏重小市值不能及时调整,也是量化基金业绩不佳的原因之一。新华恒益量化基金经理张永超表示,今年以来一些量化产品业绩表现不佳主要是因为策略错误。目前一些业绩靠后的量化产品,正是此前靠中小市值因子获取超额收益的绩优产品,在某一类因子上过度暴露从而导致样本外运行出现偏差。

  九泰久盛量化基金经理孟亚强表示,单一策略有表现好的时候,也有表现差的时候。比如事件驱动策略中的股权激励策略,一般来说,近几年推行股权激励的都是中小盘股,因此该策略下的组合多以中小盘股为主,在中小盘行情好的时候策略表现就特别好,但是遇到蓝筹行情时就表现不佳。事实上,量化策略本身没有对错好坏之分,对于追求绝对收益的基金经理来说,在合适的时点配上合适的策略,才是重中之重。

  低迷之中也有亮点,数只策略对标大盘股和沪深300的量化基金在上半年的行情中表现优异:截至7月31日,景顺长城量化新动力今年以来涨幅达24.51%,傲视群雄;华泰柏瑞多只量化产品上半年收益率超过20%;九泰久盛量化先锋在策略调整后反弹迅猛,6月以来涨幅达16.26%,排名主动管理的量化基金首位。

  另一方面,经过时间的洗练,基金对量化策略的制定也从之前的“追热点”转为追求有效性。“聪明贝塔”策略渐露头角,显示出穿越市场风格实现超额收益的优势。

  “聪明贝塔”顺应风格切换

  “聪明贝塔”是一种透明的指数化的选股策略,针对某种市场因子或某种风格进行风险暴露以获取相对于市值加权指数的主动偏差,从而实现对原市值加权指数风险收益比的提升。以“聪明贝塔”为策略的基金本质上追求的不再是对指数的紧密跟踪,而是希望通过在指数编制过程中对选股和权重安排的优化,获得跑赢传统市值加权指数的超额收益。

  广发基金霍华明表示,相比量化基金常用的多因子策略,“聪明贝塔”策略选择一两个因子进行风险暴露,这些因子一般是在学术界被发现并被证实能长期提供一定的超额收益的。如价值与红利因子,它们的超额收益来源于企业的盈利,在震荡市或者熊市中,其优势表现得尤为显著。

  据统计,截至6月共有20只“聪明贝塔”产品,规模在百亿元左右。无论从数量上还是从规模上看,国内的“聪明贝塔”基金产品仍处于前期起步阶段,后期发展空间巨大。

  嘉实基金表示,与市场上常见的主动量化选股策略相比,“聪明贝塔”优势在于透明度高,投资者可以了解到这种选股策略的逻辑。而且每个“聪明贝塔”指数一旦设计好,策略就固定下来了,投资者在不同的市场环境下使用不同的“聪明贝塔”指数,类似于淘金者选择用形状最合适的铲子去挖金子。嘉实目前管理两只“聪明贝塔”基金,分别是嘉实基本面50和嘉实深证基本面120ETF。其中,嘉实基本面50是国内首只“聪明贝塔”的公募指数基金,代表“蓝筹中的蓝筹,价值中的价值”,嘉实深证基本面120ETF则代表“中盘股中的价值股”。上述两只基金今年以来的收益率分别达16.94%和19.63%,规模呈现上升趋势。

  银华基金表示,“聪明贝塔”基金是对行业主题基金的精细化配置。也就是说,传统的被动指数化投资尽管获得了特定的平均收益暴露,却失去了选股带来的超额收益。而“聪明贝塔”产品通过在特定的范围内运用量化模型进行投资,让客户在获得平均收益的同时也获得超额收益,这种“鱼与熊掌兼得”的属性在机构投资者中获得了越来越多的认可。

  正是看好以上种种优势,一直积极布局量化投资的银华基金,在8月14日同时发行了3只Smart Beta策略产品,分别是银华新能源新材料股票发起式基金、银华智能汽车股票发起式基金和银华信息科技股票发起式基金。除了同具“聪明贝塔”气质之外,3只主题基金均以战略新兴产业为主要投资对象。

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