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浙江大学资本市场研究中心“紫金港资本”系列讲座NO. 31

发布时间:2021-05-24 来源:管理学院 浏览次数:0

2021522日上午,浙江大学资本市场研究中心“紫金港资本”系列讲座NO.31以线上讲座的形式进行。美国VCM资产管理公司新兴市场量化研究主管和高级股票分析师陈铁先生为观众们分享了主题为“量化股票投资在全球新兴市场的应用”的精彩讲座。此次讲座由浙江大学资本市场研究中心主任黄英教授主持。会计学、经济学、计算机等专业的国内外高校师生,以及银行、证券、投资、电子商务等行业人士,合计130余名参与了本次讲座。


一、量化投资实例与风险管理的重要性

Sophus Capital采用自下而上的投资方式,以标的成长性为重要选择指标,并以信息比率IR作为业绩目标的衡量基准。采用以量化研究、基本面研究与风险管理相结合的投资策略,追求稳定的超额回报和可持续的盈利,而非短期内的高利润。

量化投资阶段采用包括增长率、可持续性等在内的多因子模型,进一步利用分析师预测和公司报告等基本面研究,减少人为错误和个人选择偏见。基本面投资以数据推动的结构化研究为基础,分析师利用可视化工具,直接有效地对标的股票进行全景化的分析。

风险管理阶段,基金关注国家风险、因子风险、行业风险和市场环境等,利用国家风险管理模型和市场动荡指数等工具,将量化基金的投资风险保持在适当水平,使投资组合的风险暴露达到预期值。最终通过每周的风险管理评估,控制基金的风险暴露水平。

Sophus Capital将量化投资与基本面投资结合的原因在于:目前来自于市场基准、宏观因素、行业因素和量化因素的回报构成了整个市场收益水平的基本盘。只有综合量化投资和基本面投资,基金才能实现长期稳定、可持续的盈利。

一般而言,投资回报由基准收益和主动投资回报组成,而主动投资回报则涉及Alpha与来自常规因子的Smart BetaSophus Capital的投资中,量化投资和基本面投资的贡献基本对等,这也使基金获取了长期可持续的回报。


二、量化股票投资的理论框架与建模实际问题

信息比率是量化投资中一个重要的理论指标,具体而言,信息比率IRIC(投资的精确度)和BR(投资广度)决定,表现了投资的预测能力、分散度和效率。在选股能力(投资精确度)难以较大提升的情况下,扩展投资宽度、构建有效分散的投资组合是极为重要的。量化投资机构也利用多因子模型等量化工具,实现了投资覆盖面的扩展和投资效率的提升。

在实际操作中,因子的选择通常会考虑稳健性、有效性、持续性、适用性和市场表现等因素。量化投资不是单纯对数据的挖掘,更多地是基于市场的判断。这也为量化投资的建模带来了挑战,数据质量、因子权重的判断、长期与短期因素的综合分析等都是建模中必须考虑的因素。

关于因子择时问题,一方面它是量化投资中不可避免、必须考虑的因素,另一方面也必须看到因子择时的局限性,数据节点的数量等问题使因子择时的有效性受到了限制。

 

三、全球量化投资的挑战

近年来,量化投资似乎进入了寒冬,超低利率的市场环境、地缘政治等的影响使量化基金战胜市场的比例大大降低。当市场处于动荡、波动率极高的环境下,多数因子的有效性均出现了不同程度的下降。

一方面,均值回归的正确性受到了挑战,美国十年期国债利率的持续下降等现象都对量化投资产生了影响。另一方面,窄市场(市场回报高度集中于特定版块股票的现象)的出现也使得传统量化投资打败市场的能力降低。

2021年,量化基金的表现在宏观经济恢复、价值股回归和市场回报分散化的背景下持续回暖,但它依旧面临着结构性挑战。


四、量化投资的新机遇——大数据和机器学习

大数据、AI和机器学习等新技术的应用使得数据处理的速度大大加快,非结构化数据的量化处理也在新技术的支持下成为了可能,这也为量化投资的变革带来了新机遇。AI基金的出现也是这股浪潮中的亮色,以Cerebellum Capital为例,基金管理人仅需要制定投资目标和问题等,机器学习方法的选择和再评价等均由人工智能完成。但大数据等带来的新策略依然面临着覆盖面较窄、历史较短和数据挖掘陷阱等问题。


五、中国量化投资发展前景

中国市场是未来量化投资潜在的沃土,市值高、流动性大、市场有效性低和与其他市场相关性低等因素,都使得中国吸引了全球量化投资者的关注。由于量化投资历史较短、散户比例较高,大量因子在中国A股市场的表现均优于其他市场。

最后,在嘉宾与观众互动的环节中,观众踊跃发言,提出了量化投资机构如何盈利、中国股市中量化投资方法的选择与效果等问题。陈铁先生针对这些问题进行了详细解答。本期讲座使观众们对量化股票投资在全球新兴市场的应用状况有了更全面的了解。讲座在观众们的掌声中圆满结束。

 

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