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一提及量化基金，总是给人一种“高大上”的感觉，因为量化产品采用量化投资策略来进行投资组合管理，背后是一堆复杂的参数、公式和数学模型，比较复杂难懂，无形之间增大了和投资者之间的距离。那么，主动量化产品到底靠不靠谱？在三季度疯涨之后还该不该继续买入量化产品？下面就来一一解答。
量化基金今年的表现
其实，主动管理量化产品优异的表现源于去年，大摩多因子、华商大盘等量化产品在13年就取得了将近20%的年化收益率，战胜股基平均水平。
量化投资型基金今年的业绩更是风生水起。据统计，截至10月10日，16只主动管理型的量化投资型基金今年以来的平均业绩达到23.2%，而同期股票基金平均只有12.57%，16只产品中有11只位列前二分之一位，量化投资成功逆袭传统投资。
在这16只量化基金中，有3只的表现特别引人注目，分别是股基前十强大摩多因子和长信量化先锋，今年以来业绩分别为48.17%和47.47%；还有一只混合型量化基金华商大盘，今年涨幅37.59%，稳居混基前三甲。
量化产品背后的模型——大概率、广覆盖、非主观
主动管理量化产品主要应用的是多因子选股模型，核心思想是通过捕捉不合理的定价获取价差收益。它背后的假设是市场并不是完全有效的，经常会呈现非随机的、有特定规律性的这种投资机会。(注意：非随机的，有超过60%甚至是70%可能会发生的这种投资规律！)
比如说我们可以发现大多数情况下长假前这种旅游相关的股票都会有一个超越大盘的表现，比如说我们看到小市值股票在中国市场已经连续几年跑赢大市值股票总体了，那么量化基金就可以通过数量化模型捕捉到这种机会，布局相关的一篮子股票，在控制风险的前提下获取收益。但是注意到上面举的例子都是建立在统计意义上的大概率事件上的，比如说历史上10年里面有8年小市值战胜大市值，但是量化模型并不能100%保证明年也出现这种情况。(这个也是模型的风险所在，世界上没有免费的午餐！)
所以主动管理类的量化投资型基金一般是多策略的，就是会挖掘很多个投资规律，将资金均衡地分配在不同的交易策略上面，分散持股，适时获利了结。这也就是为什么叫做多因子选股模型的原因，一定是多策略来保证大概率上的成功，比如说10个这种投资规律有7-8个应验了就算成功了。
具体操作上，一般来说选股模型因子库中会积累将近100多个量化因子，也就是100多个效果比较好的投资规律或市场机会，然后再根据市场监测模型选择20到30只适合市场风格的因子构建投资组合。随后数量化投资团队还会定期更新(一般来说一个月或者一季度)，根据市场情况调整组合(换股或加减仓)。
因子选择方面，这种因子既有可能是传统的财务或估值因子，比如市净率、市盈率、市现率、利润增长、现金流比率等等；也有可能是一些技术指标，比如MACD、布林轨道、连涨天数、换手率；也有可能是券商研报的关注度，比如最近三个月出了几篇关于这只股票数据的研报，观点是怎样的；搜索引擎的搜索量、大额资金进出情况等等。所以只要有可追溯、有质量的数据，量化分析可以覆盖的细节是很广泛的，毕竟市场中有很多股票数据还有待挖掘。
所以说，多因子模型赋予了主动量化投资型产品以下特点：
1. 以价差收入为主，反应也比较灵敏，相对而言不会像传统投资方式那样固守着一只股票很长时间，见好就收；
2. 覆盖面广，全面捕捉市场机会，持股分散。我们从半年报可以看到大摩多因子总共持有242只股票，而对于一个主动管理型股票基金而言研究力量覆盖将近300只股票是很难做到的。
3. 最大化克服人性弱点，投资纪律好。量化投资型基金能最大化地减少人的情绪对投资产生的影响，但是这个也是相对而言的，因为模型毕竟也是人设计的。现实情况看，基金经理能最大化地遵循模型给出的配置建议。即使输了错了，也能知道哪个因子出了问题或者行业权重是否有正向贡献，相应也能进行调整。
除了多因子模型外，行业配置模型和量化择时模型也是主动量化产品经常使用的武器，但它对超额收益的贡献没有个股选择来的重要。
比较著名的行业配置模型有Black-Litterman模型，它采用更先进、更稳健的方法估计预期收益率(预期回报)和方差-协方差矩阵(风险系数)，再通过组合优化器输出最优的行业配置结果，在国外成熟市场已运用多年，效果显著。
今年量化基金崛起的主要原因
外因：市场环境催生超水平发挥
今年市场行情的特征是市值小且有并购重组预期的50亿元市值以下的小股票大涨，而量化模型中，量化基金布局分散，投资灵活，逮住一个是一个，能最大化享受这种并购重组所带来的超额收益。
热点分散的慢牛行情也是一大因素。具体到28个申万一级行业前三个季度的月度表现来看，一月份传媒、计算机表现活跃；而二月份电气设备、休闲服务这类制造业和消费类股票开始表现；到了三月份银行房地产体现出一定的抗跌性；四月份“沪港通”的政策推升券商板块；五月份TMT带动下创业板又开始反弹；六月份国防军工一枝独秀；七月份煤飞色舞、汽车等二线蓝筹也有所表现；八月份电子板块又开始发力；而九月份国防军工又大涨20.65%，农业股表现也不错。所以说，市场行业切换还是比较明显的，即使是近期炙手可热的国防军工板块在上半年也表现平平。
量化基金最怕遇见某个板块一枝独秀的同质化行情(比如12年的医药)，因为一般来说它配置一个行业最大不超过其总的权益类投资的15%。
内因：数据量提升+规模普遍不大
基金经理认为一般需要5年左右有质量的股票数据才能建立起相对有效的投资预测模型，往前回溯5年09年开始整体维持一个震荡的格局，那么应用到今年也是比较合适的；况且像创业板股票数据10年才开始有，积累到现在有将近4年，也增加了量化基金投资创业板股票的获利能力。
14年初主动管理型量化产品的规模普遍不大。即使13年业绩良好但大多数量化基金并没有获得资金的追捧，在这种关注度不高的情况下量化产品获取超额收益的能力至少没有被虚弱。
比如说，一只100亿的量化基金，投1亿的钱在一只被低估的小市值股票上，这就需要它分批建仓，并对市场价格产生较大影响，影响超额收益的空间；而一只不足10亿的基金，1%最多1000万，那么在小市值股票上你对于价格的影响就不大。这点主动管理型量化基金和股票基金是一样的，因为中短线的价差收入是业绩的主要贡献点。
那么，半年报数据显示，现在大摩多因子5.42亿、长信量化1.53亿元，所以说规模增长的空间还是很大的。
主动管理型量化产品还能投资吗？
不要对量化抱有不必要的恐惧，因为不管是多复杂的数据模型最终总是反映到业绩数据来。量化模型在稳定性体现在它对市场变化的敏锐把握(用行话说是一定的自适应性)，所以如果说模型构建大方向是对的、那么即使有小修小补其超额收益捕获能力也是稳健的。所以，投资主动管理型量化基金主要关注一下两点即可：
(1) 选择规模适中的量化产品，尽量减少冲击成本对量化交易策略实施效果的影响。
(2) 关注长期超额收益的稳定性和信息比率，选择能持续获取超额收益的产品(就是选择背后模型稳健的产品)；关注投研团队核心成员的变动情况，因为量化投资型基金是一个体系，一两个研究员的出走对基金业绩的影响不大，但是若核心成员出走则势必削弱模型后续的更新与改良。
我们认为，三季度量化基金虽然有“超水平发挥”的嫌疑，但长期看，量化基金总体有能力稳定地战胜基准、战胜股基平均水平；况且从市场环境来看，这种凌乱的、热点分散的行情仍会延续，有利于主动管理型量化基金延续良好表现。
建议谨慎一点的投资者关注三季报披露的几只量化基金的规模增长情况(如：大摩多因子、长信量化和华商大盘量化)，因为业绩暴涨必然吸引资金申购。如果规模迅速扩充至20亿至30亿水平那么投资者大可不必“凑热闹”。
投资者可寻找同一基金管理人旗下的其他量化产品，如大摩量化、华商新量化等。此外，投资者还可参考目前受关注度较低、但历史业绩较好的主动管理型量化投资型基金，如：申万量化、诺安多策略等。
本文标签： 量化投资 选股模型 股票数
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