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陈曦:未来量化策略将回归基本面多因子选股

2019-12-09 14:08:07 和讯网 

  12月7日,由华泰期货携华泰长城资本,联合华泰证券(601688,股吧)、南方基金华泰柏瑞基金,在各交易所的支持下,倾力打造的“2020年衍生品市场年会”在上海隆重举行。

  本届年会邀请了国内政治经济专家学者、衍生品市场领军人物、大宗商品研究与实践专家、场外衍生品领域资深人士等齐聚一堂,展望2020年投资之道及中国衍生品市场发展之未来。和讯期货作为媒体支持全程参与图文直播。

  上海凯纳璞淳资产管理有限公司创始合伙人陈曦出席【分论坛一】财富管理专题论坛上并发表主题演讲量化投资新时代。

陈曦:未来量化策略将回归基本面多因子选股

  陈曦在发言时表示未来的量化策略,一是高频次下量化越来越拥挤,不管是量化选股和ATA上,未来的量化会回到基本面多因子选股;二是多空策略。

  以下为演文字实录:

  我今天讲一下量化投资新的方向。量化投资3.0时代的到来,我的核心观点就是在未来的量化策略,我在年初有这样一个判断,高频价量选股策略越来越拥挤,未来的量化除了会回到基本面多因子选股为主的选股模式上,二是投资方式上以多空策略为主。

  整个时代的变迁,从1.0-3.0,中间有一夹了2.5时代的变化。下面讲一下多空策略怎么做,以及我们怎么做基本面选股。

  先讲一下量化对冲1.0-3.0演变的过程。从两个维度来分析。一是跟对冲工具有关,在1.0时代只有一个对冲工具,沪深300股指期货,大部分人选股比较粗暴,用简单财务的数据,做比较粗矿的对冲。特别在风险暴露上,大家没有做到中性,比如说市值的中性,行业的中性,贝塔的中性都没有做到。到了2.0时代诞生了以高频价量为主的高频的策略,而对冲时采取做空中证500的合约,在风险暴露上更小,所以选股的数量和规模可以做的更大。最近半年,高频价量策略表现平平。同行都开始写文章什么“盼春天”,“悠着点”。我个人认为2.0时代高潮已经过去,高频策略从各个角度上来看,容量瓶颈比较明显,而且未来会是一个规模和收益率持续收缩的过程。而2.5时代是说很多从期货高频转到股票市场的同行,他们在交易速度和低延时的策略上有极大的优势,也在瓜分原来量化2.0同行的市场,导致市场竞争更加激烈。

  未来的方向是什么呢?我认为应该是真正的股票多空策略,而不是传统用股指期货对冲的市场中性策略。

  我接下来展开来跟大家讲讲。1.0是躺赢的时代,大家暴露了很多的风险,所以有2014年黑天鹅,2014年12月份量化黑天鹅,沪深300指数涨20%多,主要是中国平安(601318),中信证券(600030,股吧)几支大盘股暴涨,全市场做市场中性的人都亏的很惨。图中红色的线是非常优秀的量化对冲的私募,后面业绩一直很好。但是在2014年也经历过比较粗矿的对冲的方式,就是买了一堆小盘股,暴露很多的市值风险。当年因为是暴露小市值很好赚钱,暴露反转很好赚钱,但是躺赢的时代,在2015年就过去了,因为股指期货受限。

  2.0时代,四大天王的时代,目前过百亿的量化对冲私募有六七家公司。大家做什么策略呢?对外都是说机器学习、人工智能各种各样的,投资策略是黑盒子,没有基本面逻辑支撑。因子权重怎么配,因子怎么定,全都是机器定。它的特点可能用到分钟级甚至Tick级的数据做模型,1.0时代都是用日级别的价格数据做模型。2.0的策略换手率很高,它是靠波动率赚钱。最近为什么很难赚钱,因为市场没有波动,韭菜不够了。2.0时代的私募可以当做是割韭菜的机器,而且是高频的割韭菜。韭菜生长的速度和割韭菜机器的性能的之间有很大的矛盾,所以韭菜不够用,所以2.0时代大家都在做二件事情,一是提费率,提封闭期,费率25%,管理费2%。二是自己加杠杆,帮客户赚业绩报酬,远远不如自己加杠杆赚的多。投资中有个不可能三角形。就是不会同时实现这个三个目标:收益高,容量大,风险低。

  最近半年大部分高频价量策略都不太好。主要是因为涌进来的钱太多,导致僧多粥少。

  我们来看看整个市场换手率的变化,对比成熟市场,港股是非常成熟的,香港市场95%都是机构客户,它近三年换手率只有54%,中证500是300%。我认为A股会像美股、港股靠拢,中证500会向沪深300靠拢,沪深300是100%的换手率。

  其次,金融衍生品带来波动率的下降。跟进中金所的数据,股指期货上市以后,沪深300年化波动率下降20%,日内波幅下降32%。沪深300五年前换手率是457%,现在是130%多,沪深300期指上市6年后沪深300指数的年均换手率下降了70%。随着金融衍生品越来越多的,整个市场的波动率是会下降的,这是不可逆转的趋势,也是市场向成熟市场发展的趋势。最近几个月,整个市场平均90天波动率下降非常快。也是市场成熟的一种表现。

  我们看看A股和港股换手率22年的变迁,2.0有一个时代的背景,刚好从2015年后整个市场,包括去年换手率都比较高给价量策略较大的发展空间。如果换手率低于150%,那价量策略在市场上能赚钱就会很少。

  我们直观的感受到价量因子已经很拥挤,我们用量化的角度来看,价量策略喜欢买高β的股票,高波动的股票。我们做个评估因子拥挤度的指标,当我们分析贝塔因子的时候,发现这些高β的股票只用了半年时间从极度不拥挤到极度的拥挤,说明最近涌进来的钱太多,而这些钱都在买高β的股票,或者高波动的股票,赚波动的钱。今年价量私募起码新增一千个亿。很多从50亿到200亿的量化高频策略特别多。我们看了很多的基本面因子没有什么问题,但是跟波动有关的因子就会变得非常的拥挤。根据我们的研究,如果因子很拥挤,代表策略其实很难赚钱。

  那么量化对冲策略未来的方向在哪里?我们认为是公募基金转融通业务造成新的机会。转融通真正让A股变成熟的标准,A股过去30年只能做多,不能做空,所以不像期货市场是非常成熟的市场,中国股票市场是非常不成熟的市场。楼继伟上个月说到,希望中国推出更多的做空机制,让好的公司更好,让差的公司受到惩罚,只有差的公司股价跌到很低,才能受到惩罚,否则这个A股市场的定价永远是高估的。

  多空策略最大的问题在于券源。最近有几家主观的私募赚了很多,收益来自融券做空科创板。同样的行业,同样的营收的类似公司,科创板的股价可能是主板估值可能是一倍或者两倍。如果我是研究基本面的研究员,我们应该干什么?我应该在主板买一个做芯片的,做空科创版的芯片股,凭什么是类似的公司仅仅上了科创板就比主板估值高很多倍呢?这给了多空策略一个非常好的机会,中国A股还有大量的股票,大概两千支股票,都很高估。真正可能低估的只有前一千支股票,后面的股票大部分都被高估了。多空策略会给整个A股市场未来的玩法带来一个巨大的变化,无论是量化投资,还是主观投资。传统做多头私募也可以做空行业最好的股票,做空这个行业最差的股票构建一个低风险的多空组合。

  券从哪里来?根据华泰证券最新给我发的券单,券标的有1600-1700支股票可以借,具体借多少,还需要看大家的实际的情况。明年3月份以后,转融通批量借券系统的上线,让多空策略更容易。那么券从哪里来呢?主要是公募ETF基金。华泰证券的优势是两个最大的指数基金的股东,一是南方基金,南方中证500ETF接近500亿,华泰柏瑞的沪深300ETF也超过300亿,这两个加起来接近一千亿的规模。华泰在融券上肯定会非常有优势。

  融券的标的也在扩大,今年刚刚在8月份,证监会把融券标的从800支放宽到1600支,融券几乎可以覆盖市场主流的股票,这是一个中国股票巨大的进步!

  目前两融市场极度不平衡,融资大概加起来9500亿,整个融券才一百多亿。我估计到2020年底,融券的规模会最少有3-5倍的增长,至少可以去到300-500亿的级别。三年以后千亿的级别。美国纽交所有2500支股票,2400支可以做空。美国融券的数量占自由流通股的5.8%,这个已经很大。中国50多万亿市值,如果的1%股票融出来很吓人了。所以融券的市场,三年到一千亿是很容易的事情。港股市场融券卖出的成交额占到整个市场的16%,这个数据已经非常大了。我们市场几乎就是0,我们可以从0起步。未来多空策略容量会非常的大。

  未来的对冲基金发展方向,如果像美国市场一样发展下去,多空策略一定是最大的蛋糕。对冲基金的鼻祖是阿尔弗雷德,他是最早做多一篮子行业最好的股票,做空行业最差的股票。而在美国多空策略是对冲基金最喜欢的策略,在整个对冲基金策略中占比达到25%,而采取期货对冲的市场中性策略在对冲基金中只有2%左右的市场份额。

  场中性策略做空的股指期货是获得市场平均的水平的空头,做空股指期货不会获得超额收益,而且还有非常大的贴水,今年到做空中证500指数期货,起码要承担10个点以上的成本,这个是非常高的成本,一年10%,10年就是100%,所以说这个贴水成本我认为非常的不划算。最近很多私募都在发指数增强,不要对冲了,因为对冲成本太高了。传统的市场中性策略,不但要扛很高的对冲成本,空头还没有超额收益。多空策略通过融资融券,一个亿现金,可以做多一个亿股票,做空一个亿股票,就可以获得双倍的超额收益,减去融券成本,融券成本大概标准就是8.35%,融券卖出之后,还可以再买一个货币基金,大概2%,大概在6.35%左右的成本,远远比今年贴水要低,同时获得一倍的阿尔法。多空从逻辑上来讲是一个非常划算的东西,只要你能借到券,而且阿尔法是确定的,多头和空头的超额能够跑出来。

  多头的超额收益大家很容易理解,空头的超额收益比较少听说。空头的超额是指有一些因子是会选出来一些一直能够跑输市场的股票,比如说丑闻、财务造假等因子,找到差的公司,做空差的公司会获得超额收益。如果一年前我能做空康美药业和康得新这样的公司,今年可以赚很多钱。财务有问题的公司非常多。我们可以通过在在一些社交媒体上抓取这些公司负面的评价来打分,也能找到负阿尔法的公司。

  比如丑闻因子,它是一个比较偏负向的阿尔法。就是做多没有丑闻的公司是没有超额收益,但是做空丑闻的公司是可以获得很高的负超额收益,从回测曲线来看是可以做到一直跑输指数的。看蓝色的线就是,中间这张图可以看到丑闻因子的十分位的分布,做空是有很强的超额收益。我相信在中国越来越多这样的因子,目前我们用的这样的因子还不多,只有四五个,但是大部分的基本面因子是双向和线性分布的,最好的分位应该涨的最多,最差的跌最多。根据我们回测的结果多空策略里面,多头和空头的收益贡献基本是一样的,为1比1左右。

  举个例子,传统市场中性策略:如果11月份我的股票多头指数跑赢3%,是3个点超额收益,减掉每个月1个点的贴水成本,我的净收益就是两个点。而多空策略呢?如果多头部分跑赢三个点,空头又跑输三个点,这个时候就有六个点超额收益。六个点减去融券,年化6%的成本,一个月千分之五不到,有五点几的收益。同样的东西从2%的收益变成5%的收益,大家选择哪个?肯定会选择多空的策略组合,这样会更划算一些。

  多空策略中,做空股票必须在两融标的内,我们做了中证800成分股且是两融标的内的回测,每14天换一次仓,融券有一个特别大的特点,不能天天换仓,至少是7天、14天、28天,目前主流的券商基本上最短融券期限是14天。所以当前高频价量策略很难做这种多空策略,因为融券要求你持一个空头很长的时间。对于价量策略,一个股票三天不卖掉很可能就是负的阿尔法。所以多空策略比较适合低频的价量和低频基本面的因子。我们凯纳是市场上为数很少专注在低频基本面因子选股的私募。我们做下来多空各50支,每14天换仓,可以做到理论42%的年化收益,夏普4.7,回撤在8个点以内。虽然双倍阿尔法的问题就是在于风险变大,接近是双倍的回撤。但是在资产配置里面,收益和风险都会比传统期货对冲高一点,它不影响大家做资产配置,会提供一个新的,在量化里面中等风险,中等收益的产品类型给到大家。

  我们的模型在港股如此成熟的市场也同样有效。而且在港股很稳定的回报,从2010到现在,年化在19%左右,港股有一个好处,融券成本非常低。香港的融券成本介于0.5%-1%之间,大概率只要流动性好的票,随便都可以融到。港股市场的融券交易额也非常大。香港券商可以把客户的券借给我们,不需要从公募基金借。这说明一个特点,这种基本面的选股策略在成熟市场比较有效,港股是非常成熟的市场。如果中国市场越来越成熟,这一套选股的逻辑会一直有效下去。因为我们选出来的做多的是一篮子基本面好且低估的股票,做空的是一篮子基本面差且高估的股票。

  最后再跟大家讲一下我们怎么做基本面选股的。基本面选股跟价量的区别,就是我们输入的不一样,价量策略最大的竞争在于,所有人输入选股模型的数据都一样,所有人拿到Tick级别的做分析研究。做基本面,输入模型的信息是可以无穷无尽,过去主要用的是财务数据,而我们目前财务数据占到60%左右,40%是非财务数据,由于大数据和互联网时代产生的海量数据(603138,股吧),我们会用到很多另类的数据。这些数据可以给你贡献超额收益,而且是比较高频的。比如可以我们情绪的因子可以用雪球的数据。海外甚至用卫星照片监控沃尔玛的停车场停车数量每天的变化来预测沃尔玛的收入增长情况。

  基本面的选股的容量特别大,比如说AQR美国最大的基本面量化公司,管两千两百亿美金。基本面选股赚的是错误定价的钱,这个钱可以长期赚下去,因为市场永远有错误定价,只要你能发现就能赚钱。同时我们的风险很低,我们会控所有的风格风险,我们从Barra模型来看所有常见风格暴露都不显著。

  那么超额收益从哪来?过去大家会觉得基本面因子的量化选股觉得很难做,量化选股的核心是信息论。我觉得要在基本面选股上做出超额收益有三点,一是更多的数据来源,我们会用很多另类数据,如果你有别人没有的信息,你可以有优势。其次,如何比别人更快的获取这些数据,比别人更快的获得信息也同样带来优势。三是同样的信息下如何处理的比别人处理更深一些。

  基本面多因子选股赚的是什么钱呢?价量赚的是散户冲动交易的钱。而巴菲特赚的从企业从低估到回归内在价值的钱,这个钱可以一直赚下去,直到这个市场变成有效市场。如果这个市场变成有效市场,大家投资就简单了,都买ETF就行了。连美国都没有到成熟市场,中国A股的成熟度还有很长时间会给你提供这样的机会,去赚取股票内在价值和价格之间波动带来的收益。。

  我们今年的策略的超额收益还是挺稳的,6月份以后,大部分高频价量都不大好。而我们基本面选股最近最近半年中除了8月份比较差,其他月份都是跑赢中证500指数,在一个点以上。它跟价量策略的相关性非常低,因为赚钱逻辑不一样。所以非常适合资产配置的客户长期持有。最后,以上说的只是我个人一些的观点,可能有所偏颇,欢迎大家指正!

  

(责任编辑:陈状 )
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