近期市场处于震荡时期,波动性加剧,股债的方向性机会具有不确定性。因此,与股债市场风险相关性较低、能抚平净值波动的量化基金配置正当时,获取超额收益成为可能。

  量化基金是指利用数据挖掘、机器学习、神经网络等前沿数学算法建立量化模型,进行数理统计分析,从而筛选出未来收益可能超过基准的一篮子股票,实现分散均衡投资。其目标是使投资者获得稳定且可持续的超额收益。量化基金主要采用量化选股、量化择时等量化投资策略进行投资组合管理,量化基金包括所有采用量化投资策略的产品,例如量化对冲基金、量化指数增强基金等。

  量化基金具有多方面的优势。首先,量化基金通过模型选股,扩大投资范围,持股数量多且分散,因此量化基金的净值波动小,往往不会因为特定行业或股票的剧烈震荡而出现大幅波动,有效分散投资风险,在动荡市场中也可能获得超额收益。其次,量化基金严格按照量化模型进行操作,强调纪律性。与传统基金相比不同的是,传统基金以人为主导,由人构建包含足够信息并能有效处理这些信息的投资决策系统,而量化基金根据量化模型做出选时选股等投资决策,极大程度上减少人为干预,有效避免人性弱点和情绪波动对投资决策造成干扰,有利于更彻底地贯彻和实施投资策略。另外,量化模型使用更全面、更精细的数据分析构建投资组合,可以更科学的认知、处理数据,有效拓宽研究广度并更好的搜寻、跟踪、掌握市场上大量人力不及的细微结构性投资机会,避免由于基金经理个人偏见或精力有限而使投资选择范围受限。此外,量化基金效率更高。助计算机强大的计算能力以及处理速度,可以更高效地对市场上海量的相关数据进行分析, 并提供更高质量的预测结果。同时,量化基金的及时性更高,可以快速抓住投资机会进行交易,享受领先于市场成交的巨大优势。

  主动量化基金往往不局限于标的指数,可选投资股票范围更大,操作更为灵活,但与之对应的就是跟踪误差(主动风险)也就更大。即相比而言,主动量化基金的投资范围要宽泛许多,没有限定在某只标的指数,股票投资组合的占比也没有严格限制,有些甚至拓宽为0-100%。这就意味着,主动量化基金的操作比较灵活,投资范围很大。

  然而,风险与收益是成正比的。量化基金在分散风险后,也分散了一部分收益。量化基金通常注重长期业绩,无法追求很高的回报,因此不能满足追求短期获得高收益投资者的需求。其次,量化基金主要根据历史数据构建量化模型,对于新信息的应变能力不足,反应较缓慢。当外部环境突然发生变化或一些重大事件发生时,需要一段时间优化和调整算法,这可能会影响信息处理的有效性。因此,需要有基金机构研究团队不断研究、挖掘新的信息以发展丰富量化模型。

  数据显示,截至8月14日,今年年初以来量化基金平均净值涨幅高达29.21%,虽落后于普通股票型基金年内39.72%的平均涨幅,此外,两类基金三年期平均回报分别为11.28%、19.30%,短期和中长期平均回报均跑赢上证指数

  把握市场机遇,参与市场最简单的方法就是选择优秀的基金,做好长期的投资安排,那么获得相对稳定的回报将是大概率的事件。

  目前股市震荡频繁,投资者可以考虑规划投资量化基金作为资产配置的一部分。若想选择投资一只优秀的量化基金,应该主要关注以下几个方面。首先,适合自己的才是最好的。目前市场上量化基金种类繁多,在净值波动、投资期限和风险收益等方面具有不同特点,投资者可以根据自己的风险偏好及投资风格,选择符合自己需求的产品进行投资。其次,应全方位考察,选择经验丰富、过往业绩良好的基金经理及公司。另外,要注意关注基金的长期业绩表现、波动性、回撤等,谨慎长期收益良好但不同时期超额收益波动较大的基金产品,因为这些产品在风险控制上可能不够严格。

  小贴士:

  量化基金最初起源于美国,在海外已有30多年的历史。随着量化基金产品的日益成熟,其市场规模和份额也不断扩大,得到了越来越多投资者的认可。近年来,量化基金也开始在中国崭露头角,不过数量和规模与国外市场相比要小很多。2004年12月,国内市场第一只量化基金成立发行。从2006年到2008年,市场都没有再出现新的量化基金。直到2008年的金融危机才为量化基金发展带来了转机,当时,大多数基金都遭受了严重的损失,但一些采用量化策略的基金取得了非常好的回报,因此开始真正受到国内投资者的关注,国内量化基金开始陆续推出并迅速发展。量化基金在我国还存在巨大发展空间,随着金融工具的创新、金融市场的改革以及大数据的发展,未来将会有更多更成熟、专业、高效的量化基金产生,进一步丰富资本市场投资品种。

 

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责任编辑:陶然

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