九泰基金张鹏程：基本面量化投资可能更喜欢震荡和回调市

来源：广东广播电台

采访人：关珊

所谓量化投资，是指依靠计算机技术从大量历史数据寻找能够预测未来股票走势的可重复的规律，总结可盈利的交易方式，并依次为指导在未来的投资过程中自动和系统的生成交易指令。相比于传统的投资方式，量化投资有很多优于人为主动投资特点和优势。

量化在国外是非常主流的一种策略性投资，像大家比较熟悉的索罗斯、西蒙斯等都是这方面的代表性人物。今天我们对话九泰盈华量化基金经理张鹏程，为大家做一个基本面量化投资的详细分析。

初识基本面量化投资

主持人：张总，您能否给我们科普一下，什么是基本面量化投资？
张鹏程：基本面量化指的是基本面多因子量化选股，顾名思义，就是使用公司的一些基本面数据来构建多因子，或者是运用一些预测公司基本面的信息构建因子，目的是使量化投资充分享受公司发展的基本面红利。 我们的基本面量化模型，包含多个因子，这些因子通过不同的角度对公司进行打分，利用模型争取选择好的公司加大配置。其中有我们量化投资中比较熟悉的价值类因子，还有动量类因子等等。 为什么要做基本面量化？国内的基本面量化是传承于美国巴克莱的一个成熟框架，它也是国内外量化市场使用规模较大，较为通用的量化策略之一。它的风险收益比和风险控制能力或许是长期投资的合适之选，资金体量较大的机构投资者，可能会比较喜欢基本面量化策略。 其实大家总说的主动量化，是市场上的一个误解。主动量化其实是指有风险敞口的一种量化投资，并不是说有人为主动去干预的量化投资，这是两回事。因为传统的多因子量化，一般会严格控制行业和风险因子敞口，它一般跟踪指数会比较紧密，超额收益的波动也较小，最终基金能够获得的超额收益可能也比较小。 而九泰基金的量化策略，有一个基于大数据的行业轮动模型，所以在行业上是有一个主动的风险暴露，这个暴露是由量化模型来决定的，而不是人为干预，因此市场上对我们这些相对传统量化来说统称为主动量化。但无论怎样，不管是主动还是量化投资，都还是有很大人为参与的成分。但量化投资更强调纪律性一些。

基本面量化投资容量较大

主持人：刚才张总大致科普了一下基本面量化，包括主动量化的基本原理，刚才您提到一个点我比较关注，就是有关管理规模。因为过往的一些量化，特别是高频投资策略，往往都有容量的限制，那么基本面量化是否也存在一个容量天花板？
张鹏程：一般高频策略，它存在市场容量是因为它的预测收益区间比较短，市场提供的流动性很有限，因此该策略只能“吃”到一个时间段的流动性，会导致容量受限。基本面量化一般预测周期都是月度甚至是季度，时间跨度比较长，给予交易的时间也会比较长，这个时间段市场能提供的流动性是相对比较宽裕的。
但这个宽裕也不代表基本面量化的容量可以无限放大，基本面量化也会存在规模限制，但它会比高频策略要大很多，这也具体取决于各家策略类型的不同。我们策略的容量一般较大，尤其是我们现在的特色是做一些行业轮动，行业轮动它本身是一种配置类的策略，本身的容量较大，因此较大规模不会对交易的流动性造成较大影响。

努力开发新策略

是提高量化投资收益的主要方法

主持人：您刚才提到基本面量化中会有主动的成分，能否展开说一下这个主动的成分主要体现在哪些方面，以及它在量化选股的作用是怎样？ 张鹏程：与主动量化相对的是传统的量化，传统量化和主动量化区别在于，传统量化会严格控制行业和风险敞口，因此传统量化的超额收益波动会较小，一般跟踪指数也会比较紧。我们的主动量化会做一些大数据的行业轮动，在行业上有主动的风险暴露。还比如市场上有一些基金经理会做风格的轮动，甚至是仓位的控制，这种策略相当于对市场行业因子、风险因子、贝塔存在一定风险敞口，我们会把这些叫做主动量化，这个称谓是对比传统量化中较小的一个跟踪误差还有波动来定义的。但这个风险暴露，背后都是由量化模型来决定。一旦模型确定之后，由模型产生交易清单，量化投资会强调这样一个纪律。 主持人：无论被动还是主动，技术型的还是基本面的量化，背后的主要目标都是追求超额收益，那么您认为通过基本面量化这种新兴的量化策略，是否能够获取到高阿尔法的收益？ 张鹏程：这些年确实高阿尔法收益越来越难以获得，因为大家都在追求高阿尔法收益，做的资金太多了，会相互蚕食收益，这样高阿尔法收益可能会逐步收敛。解决方案之一是努力开发新的策略，争取维持高阿尔法收益的获取，以区分市场策略的同质性。 我个人明显的感受就是这几年，很多开发的策略，它持续的有效期越来越短，有些策略甚至于半年到一年，就接近于失效，而之前的周期大概在3-5年。为了维持策略的有效性，我们一般会加大对策略的改进和调整频率，希望帮助高阿尔法收益的获取。现在基本上如果想获取高阿尔法收益，大部分的方式可能是通过拓展阿尔法收益的获取路径，包括像大数据这样的一些方式。

A股机构化趋势加强

量化超额收益来源将转变

主持人：这种高阿尔法收益越来越难获取，策略有效期越来越短，也反映出市场的机构化。最近A股机构化趋势非常明显，意味着聪明资金在逐步的增多，基本上投资思路在大方向上也是比较趋同的。这种机构化的程度越来越高，对于基本面量化策略的推广会不会有一些影响？比如影响它有效性和超额收益水平。 张鹏程：这个问题很专业。确实随着机构占比逐步提升，整个市场专业度提升较快，会较大程度影响超额收益的获取，这个不光量化投资，主动投资也如此。我们可以反观美国资本市场机构投资者超额收益水平，其实已经长期收敛到个位数，中国市场我们也能看到超额收益在逐步收敛，最明显就是沪深300策略，2016年之后，超额收益大幅萎缩。因为沪深300基本上已经完成了一个机构化的步骤。 但我们可能也不需要太过担心，我们可以看看美国像文艺复兴这样的机构投资者业绩，随着机构化程度加深，超额收益没有消失，但是进行了转变。比如说之前的超额收益可能大部分来源于对散户非理性交易的捕捉，之后可能将会逐步转变为配置型的超额收益，超额收益虽然更难获取，但其实仍然可能是存在的，但对基金经理和策略的要求会更高。 九泰基金的量化特色在于行业轮动策略、交易策略。因为我们觉得机构化提升，代表着市场资金体量增大，这时候或许更应该做配置型策略，比如像行业和市场的波段。因为个股可能无法容纳机构这样大资金的，所以这些年像行业轮动、交易性、波段这样的策略，超额收益可能相对来说较为明显。这里也不是说未来这些策略就长期不变，基金经理会不断去开发应景市场的策略来争取维持超额收益水平。 主持人：刚才您提到机构越来越多之后，超额收益会不断收敛。目前国内很多量化策略都是借鉴了海外市场的成熟经验，并在国内成功运用，而海外资金也在不断进入国内资本市场，您是怎样看待整个市场交易体系的改革，以及它对量化带来的影响。 张鹏程：这两年，金融体制改革和对外开放，对量化投资的影响非常大。我们市场有了国外的竞争对手，对国内量化投资者其实是一个挑战，但国外资金进来，它也有一个适应期，对国内量化投资者来说是一个循序渐进的过程，有一个过渡时间，从而帮助大家适应市场结构的变化。最近几年对量化来讲，有一些较大的利好，比如交易体制改革，我们监管的市场化以及一些交易工具的开放，像融券做空、未来的T+0等，都给量化投资带来了历史性的红利。突发事件是做量化投资的软肋，随着这几年显著减少的干预，量化投资中的黑天鹅在逐步减少。创新金融工具开放给量化投资也带来一些改善，比如像股票多空，会改变传统的只有多头或者股指期货做空头的方式，量化也可能获取一些空头的阿尔法收益。我们认为，未来几年或许是量化发展的黄金时期。 主持人：在更多外部资金进入之后，国内的量化投资者的竞争力该如何去构建？ 张鹏程：最近几年量化投资还是普遍被大家看好的。像去年整个量化投资规模都有了大幅的增加，导致市场过于拥挤，使量化策略效果减弱。所以国内各家机构都在搭建一些策略的护城河，这个护城河一般来说是硬件上的投入，前两年像比较出名的大数据实验室，包括大数据和投资的结合应用，甚至于我们量化投资的行业都有了一些国家级专利，这都说明大家在搭建一些技术上、硬件、数据上的护城河。比较确定的是大数据革命带来的投资方法的护城河，这里包括了新的数据带来的信息，比如我们做的行业轮动，它本质上就是有一些行业的大数据；也包括强大、快速的分析工具带来的红利。越来越多的机构都认识到，未来大数据在投资上的重要性和创新性，都开始积极布局。九泰基金这方面也进行了投入，也是希望通过自己的努力和付出，能够一直走在市场策略研发的前列。

量化投资更喜欢震荡或回调市

主持人：对于投资人来说，基本面量化能带来怎样的优势，这主要是看收益上的一个体现。过往两年牛市的情况下，权益类基金表现相当亮眼，相对比之下，量化基金的收益似乎并没有特别显山露水，如果是在震荡市或者熊市中，量化基金会有更好的表现吗？
张鹏程：一般情况下，基本面量化可能更喜欢震荡市或回调市，因为这时候市场更加注重个股基本面的质地，会给予这类股票一定溢价，尤其是当市场处于回调之中。所以基本面量化投资适合长期持有，因为它可能本身帮大家做了一个风险控制。确实多因子量化在牛市中表现一般，因为它注重基本面的质地，股票的贝塔或许会比较小，但是叠加我们新开发的大数据轮动和交易型策略，有利于量化投资适应不同的市场环境。

尤其是这一两年中，市场对量化投资还是比较认可的，一些具有交易型策略和大数据策略的基金的规模出现了增长，也获取了一定的超额收益，但由于量化策略持仓本身比较分散，不追求很极致的收益，因此它的业绩不是很显眼。

但整体来讲，它可能更加稳定，有很大的一个对口的客户群体。再加上它可能在震荡市或熊市中能够获取阿尔法收益，可以考虑作为长期持有品种之一。 主持人：这其中也传递出一个投资的思路，不光要看收益率，也要兼顾收益的持续性，因为投资是一个长期的事，因此持续性也更加关键。那么目前来看，符合基本面量化投资的一些标的，都有什么特征？ 张鹏程：因为整个中国资本市场，在经历资金配置的转移和机构化，策略的定价权在一定程度上是由资金的配置路线决定的，所以我们未来可能更看好配置型的量化策略或者指标。简单来说就是资产的大类配置的策略，比如大数据行业轮动策略，属于行业的一个大类配置策略。像基本面的一些动量策略、资金面的一个动量的策略，这类型的策略一般来说符合大资金追逐的路线，长期来看可能会有一定溢价，这也是近几年的一些基金指标中会选择出的牛股，这也是基本面量化所投资标的所具有的特征吧。 主持人：具体在行业方面，哪些更亮眼一些？ 张鹏程：这个是由量化模型决定的，而且我们换仓一般会较为频繁。因为每一个阶段，基本面以及市场在追逐的热点可能有所变化，我们重点也会观察一些资金方面的动量，因此很难说是某几个行业。从大方向来看，市场是在追逐基本面、资金面动量的因素，紧随这两个因素去做，这个行业未来有望产生一定溢价。

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