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風物長宜放眼「量」,2018會是量化投資大年嗎?

今年以來A股震蕩劇烈,依靠數量模型選股的量化基金展現出選股優勢,一季度平均回報跑贏大盤。加上今年中美貿易爭端,世界格局充滿不確定性,2018年會是量化投資的大年嗎?

私募排排網對國內私募機構展開調研,數據顯示8成私募認為今年將再度迎來量化投資機會,近兩成私募則持觀望態度。

就2017年量化投資業績遭遇滑鐵盧原因、2018年量化投資機遇與私募如何應對,私募排排網採訪了雙隆投資總經理馬俊、厚石天成總經理侯延軍、雷根資產總經理李金龍與千波資產總經理束其全。

多因素影響,量化投資2017遭遇滑鐵盧

雙隆投資總經理馬俊認為,2017年量化投資業績遭遇滑鐵盧從經濟基本面上看,2017年量化投資的主要標的,包括股票和期貨均受到較為嚴重的政策衝擊,股票市場方面,去槓桿政策使得金融領域面臨強監管,表現為股票市場風險偏好極低、波動率低、資金報團取暖、市場嚴重分化,以分散投資為主要目標的量化投資以己之短搏人之長。從資金方面來看,由於2014-2016年量化投資策略表現優異,大量資金湧入量化類策略,使得較多類型的策略均面臨策略容量達到上限,拉低了整體收益率。

雷根資產總經理李金龍分析,2017年股票市場多數時間呈現二八甚至一九分化,消費類白馬龍頭股領漲,銀行保險類橫盤至5月後也開始上漲,其餘股票在大多數時間內都呈下跌趨勢。量化模型為了控制風險,往往選擇持有一籃子股票,因此當市場呈現一九分化情況下,量化模型挑選出來的股票組合可能也呈現出三七分化,即30%的股票上漲,但不足以抵消70%的股票下跌。

厚石天成總經理侯延軍認為,沒有一種策略能夠永遠適合所有市場,即使是穩健的量化策略。2016年商品大年結束,資金博弈增強,基本面不明確等原因造成2017全年商品期貨波動率下降,期貨CTA 遭遇了多年不遇的行業整體虧損。量化投資的另一大體系——商品期貨量化CTA 策略在2017年也遭遇了艱難期。

千波資產總經理束其全表示,量化投資在投資決策中依賴對「大量股票」的基本面或技術面的分析,這就決定了量化投資的業績表現更多是受到股價平均漲跌水平,而不是大盤指數的影響。2017年市場體現為績優藍籌股行情,中小創股票普遍產生了腰斬式的雪崩行情。嚴重依賴「大量股票」基本面分析或技術面分析的量化投資策略,自然難以避免業績滑鐵盧的宿命。

2018年量化投資機會可期

侯延軍認為2018年初,商品期貨市場波動率明顯增加,經歷了去年的艱難期,今年商品期貨量化策略大概率會迎來黃金期。做出這樣的判斷有四方面原因:

第一、2018開年股票市場整體不確定性增大,尤其是美股高位站崗和貿易摩擦及國際局勢波動。第二、股指期貨經歷了幾輪放開後貼水逐漸消失,量化對沖的對沖端成本減少,利潤增大。第三、市場風格走出了一九、二八,風格輪動開始體現,量化選股彈性增強。第四、就像沒有一個策略能包打天下一樣,理論和邏輯堅實的量化策略也不會長期失效,所以2018年大概率是量化投資的黃金期。

雙隆投資認為今年量化投資整體業績會出現改善,但反轉概率不大,更多會呈現分化的特徵。理由是,宏觀上國內金融監管由原來的運動式監管向制度化建設轉化,市場預期的穩定性要好於去年,股票併購重組、IPO等監管政策邊際影響減弱,股票市場風險偏好回升、波動率增大,市場定價效率提高,有利於量化投資等理性定價策略;雖然商品市場仍面臨較多事件性衝擊,同樣邊際影響減弱,波動率有一定增加。

千波資產分析稱,2018年難以成為量化投資的反轉「大年」,但也不會像去年那樣不堪。因為儘管今年不會誕生類似於去年績優成長大盤股的趨勢性行情,而且政府監管部門的引導行為也會有很大的弱化,但機構投資者這兩年發展壯大的速度非常快,市場越來越進入到深度挖掘投資階段,不會形成大範圍的趨勢性行情,更多地體現為某一行業某一板塊的結構性行情,同時創藍籌的行情也會不斷閃爍其間,在這樣的背景下,量化投資很難有「反轉」的機會。束其全還表示,量化投資也不會像去年表現那樣不堪,更不排除一些側重基本面分析尋找創藍籌股票的量化投資策略會有非常靚麗表現的機會。

李金龍認為2018年是量化投資不錯的一年,但可能稱不上大年。原因是量化投資適合的市場是股票間有輪動行情,不能長期太過兩級分化。去年的大白馬行情過後,白馬股估值相對偏貴,並不具備一枝獨秀於全市場的基礎,而其他任何一個單獨行業或概念不可能完全容納從大白馬股中出來的資金。因此判斷2018年不具備個股長期嚴重分化的基礎,所以2018年整體量化投資的環境不錯。

私募發力以機器學習為代表的無參數類策略

如何把握2018年量化投資的機會呢?對此李金龍表示量化投資本質上是從過去的行情經驗中學習和提煉,無論今年是突發的貿易摩擦,還是預期中的A股加入MSCI指數,都會對運行在過去經驗中的量化模型產生潛在影響,雷根資產會做的是控制風險,及時預測和觀測A股環境變化,做相應的倉位調整和模型調整。

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