量化的逆袭

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2021年市场分歧较大,量化类基金整体表现较好。
本文来自格隆汇专栏: 华泰金工林晓明,作者:林晓明、何康、王晨宇

摘要


量化基金今年以来表现整体优于非量化基金,绩优基金整体规模较小

2021年以来,市场整体风格转换较为明显,不同市值风格的宽基指数表现出分歧,部分风格因子表现出现较明显的拐点。在该市场环境下,今年以来量化类基金整体表现较好,主动型量化基金收益中位数为5.81%,指数增强型量化基金收益中位数达到6.27%,明显超过权益类基金3.30%的整体水平;在2019年以来的近三个年份中,多头量化策略基金整体业绩首次优于非量化基金。截至2021Q2,业绩靠前的量化类基金的整体规模较小,业绩靠前的量化基金规模大多在10亿元以下。

代表性量化基金风险调整收益突出,风格鲜明且稳中有变

我们选取规模较大且表现靠前的代表性量化基金为例,进行业绩分析和基于Barra风格因子模型的持仓分析。今年以来,代表性指数增强基金均对基准指数有明显且较稳定的增强,均体现出更好的回撤控制水平;基金的整体暴露控制合理且风格较为稳定,同时以Alpha收益为主导。代表性主动型量化基金均呈现出高收益高波动的特征,且风险调整收益较理想;风格暴露相对更大且特征较为鲜明。

国内量化基金保持发展,宜根据市场环境与投资需求合理配置

量化基金近年来呈现较快的发行趋势,目前既存产品数量已超过350只。但从规模来看,量化基金的总规模和个体规模均相对较小,仍具备较理想的增长空间,且需要促进投资者进一步了解量化基金的特征和优势。整体来看,量化基金具有决策客观和高分散化的特征,在个股收益分散的环境下能基于统计特征披量优选组合,而在市场风格切换时能够通过因子监控和暴露调整平稳过度;同时,部分量化基金具有明确的风险收益特征与基准Beta,可供投资者按需选择。

风险提示:本文旨在回顾量化基金的业绩表现与发展现状,业绩相关数据均为历史信息,无法保证在未来复现;持仓分析展示的截面特征和历史规律未必会在未来延续。报告不涉及证券投资基金评价业务和具体基金产品的投资建议;报告内容仅供参考,请投资者充分考虑各种因素对基金产品可能产生的影响;投资者需特别关注基金公司等官方披露的信息。


正文


2021年市场分歧较大,量化类基金整体表现较好


今年以来,市场整体风格转换较为明显;在该环境下,量化类基金整体表现较好。截至2021年10月8日,主动型量化基金收益中位数为5.81%,指数增强型量化基金收益中位数达到6.27%,明显超过权益类基金3.30%的整体水平;在近三年以来,多头量化策略基金的整体业绩首次优于非量化基金,成功实现逆袭。藉此时机,本文对公募量化基金的整体业绩进行梳理,并针对代表性量化基金的收益风险水平和风格暴露进行分析,以反映量化基金的整体特征,并给出一些对量化类基金投资与配置的思路。

2021年以来市场整体表现回顾:市场分歧较大,因子呈现差异化

2021年以来,A股市场整体呈现震荡上行的行情,但波动幅度较大。截至10月8日,从不同市值风格的宽基指数表现来看,年后各个指数出现较明显的拐点;上半年以来,代表大市值风格的沪深300指数出现明显颓势,中证500和中证1000指数则呈现波动上行的趋势。从因子层面来看,去年表现较好的市值因子出现大幅回撤,成长因子也呈现出下行趋势;Beta和动量因子延续了较好的表现,而近两年来表现不佳的价值因子则在年后迎来拐点,尤其在下半年表现较为理想。

宽基指数表现:今年以来指数分化明显,中小盘整体表现更好

我们首先借由宽基指数的表现,回顾今年以来的市场表现、整体环境和趋势。我们选取沪深300、中证500、中证1000等代表不同市值风格的宽基指数以及表征全A股的中证全指指数,基于年初点位对今年以来的收盘价序列进行归一化,绘制指数的单位净值曲线并统计其收益风险情况。

可以看到,不同宽基指数间表现差距较为明显。截至今年10月8日,中证500和中证1000指数涨幅均接近10%,表现相对领先;去年表现突出的沪深300指数则在2月份大幅回撤,截至10月份仍呈现负收益;同时,作为大盘股组合的代表,沪深300在波动性上超过其余指数。整体来看,今年中小盘风格整体更具优势;但9月下旬以来,中证500和中证1000指数都出现较大幅度的回撤,相较沪深300的优势收窄。

风格因子表现:市值因子回撤较大,Beta、价值、动量等因子表现较好

我们进一步从多因子的视角分析市场特征,基于Barra多因子体系计算并统计2021年以来各个风格因子的收益率。为提升直观度,我们进一步计算因子的累计收益率,并划分至两张图表呈现;因子的划分与数值无关。

可以看到,今年以来市值因子表现出现较大波动,自2月份以来持续回撤,风格转换较为明显;非线性市值因子收益率呈现一定下滑,但相比市值因子仍存在优势;Beta和动量因子今年以来呈现较明显的正收益;近年来相对低迷的价值因子今年整体表现回升,尤其在2月份和8月份出现明显的拐点,而成长因子则相对走弱。

2021年以来基金业绩盘点:量化基金逆袭,整体优于非量化基金

我们根据Wind基金的分类标准,将量化类基金分为主动型、指数型和对冲型基金。其中,指数型产品对应量化指数增强基金,以特定指数作为跟踪基准,在控制跟踪误差的前提下,采用量化策略追求高相对收益;对冲型基金产品则采用衍生工具对冲组合的风险敞口,在严格控制绝对风险的前提下最大化的绝对收益;主动量化基金则相对较为灵活,往往不具有严格的业绩基准,因此我们更多关注绝对收益层面的表现。

基于上述分类,我们选取所有非被动的公募量化基金,取每类基金区间收益率的中位数,代表公募该类基金的整体收益表现;作为对照,我们同样统计普通股票型与偏股混合型基金,以反映权益类基金的整体表现。其结果如下:

观察近三年的基金业绩,在2019-2020年间,量化基金较权益类基金呈现较大的劣势,在收益性上相对落后;但2021年以来,除去低风险水平的对冲型基金,主动型和指数型量化基金的收益均超过权益类基金的整体水平,实现了近三年来公募量化基金的首次逆袭。

量化指数增强基金相对收益

沪深300和中证500指数是目前指数增强基金的主要赛道,跟踪两只指数的产品总数量和总规模均占量化指数增强基金的70%以上。从相对收益产品的角度来看,两大赛道的指数增强基金在2021年以来整体获得较高的超额收益。截至10月8日,沪深300指数增强基金的超额收益中位数达到5.89%;中证500指数增强基金超额中位数超过7%。两类指数增强基金的正向超额比例均接近90%。

整体来看,尽管市场行情出现较大波动和风格切换,量化指数增强策略在今年的行情中整体表现出色,体现出较稳定的超额收益能力。

2021年以来绩优量化基金一览

对于今年以来表现突出的绩优产品,主动型量化产品中,长信低碳环保行业量化基金和银华新能源新材料量化基金分别位列前二,两只产品收益均超过40%。量化指数增强基金收益前五的产品全部实现25%以上的收益,而具体产品来看,业绩前五的产品全部跟踪中证500指数,量化指数增强策略的表现对赛道呈现出一定的依赖性。

从产品总规模来看,上述业绩靠前的基金截至Q2的规模均未超过20亿元,靠前的主动型产品规模均不足10亿元,整体规模偏小。一方面,量化基金调仓频率相对较高,策略容量受限,规模过大可能不利于策略发挥;但另一方面,投资者对于量化类产品的接受度可能仍旧有限,量化基金仍有较大的成长空间。


代表性量化基金特征与风格分析


下文中,我们进一步选取具有代表性的量化基金,基于复权单位净值观察基金的风险收益特征与长期市场表现。其中,量化指数增强基金以跟踪沪深300和中证500指数为主,我们分部选取其中规模超过10亿元,且今年以来业绩靠前的基金进行分析;对于主动型量化基金,今年以来业绩前十的基金规模均未超过10亿元,因此我们仅根据2021年的业绩表现进行选择。另外,由于对冲型基金对风险敞口控制严格,性质与其余量化基金差异较大,我们不针对该类基金分析。

进一步的,我们基于Barra因子模型,从截面和时序两个维度考察代表性量化基金的风格特征。指数增强基金拥有明确的跟踪基准和较严格的跟踪误差控制,因此我们用相对基准的因子超额暴露表征基金的风格倾向;而主动量化基金的参照基准并不明确,因此我们仅选取中证全指作为基准,以参考基金相对于全市场的风格倾向。

沪深300量化指数增强基金

天弘沪深300指数增强基金

天弘沪深300指数增强基金(008592.OF)是跟踪沪深300指数并采用量化策略进行增强的指数增强型基金,今年以来收益为6.97%,超额收益12.37%,排在沪深300指数增强基金的首位。截至2021Q2,基金合计规模为10.30亿元。基金成立于2019年12月27日,我们针对基金成立后的2020和2021年业绩进行统计分析。

从历史业绩分析可以看到,基金在保持波动率水平和基准指数接近的同时,大幅提高了收益水平,风险调整收益理想;同时,基金成立以来的回撤水平远小于基准指数,可以看出基金在回撤控制方面较为严格,对极端风险有较理想的防御能力;年化跟踪误差在40%左右,对基准指数跟踪紧密,Beta属性突出。

从风格因子超额暴露的视角来看,在成立以来的三个报告期间,基金的持仓风格整体较为稳定,持续超配动量、非线性市值、成长等因子,相对低配市值、流动性和杠杆因子同时对Beta、估值和盈利因子有一定的动态调整。

为更直观地体现因子暴露配置的效果,我们根据基金报告期持仓和因子收益率,统计各个风格因子对基金持仓组合的收益贡献。由于组合存在动态调仓的可能,我们设定观测期为报告期前后各一个月,兼顾短期行情与中期调仓造成的扰动。因子收益情况如下。

从因子收益贡献来看,近三个半年期因子整体收益贡献均为正向,表现出良好的因子暴露控制效果,其中保持调整暴露的估值和Beta因子整体收益表现良好。同时,基金的残差收益整体理想,体现出较强的Alpha捕捉能力。

富荣沪深300指数增强基金

富荣沪深300指数增强基金(004788.OF)同样为跟踪沪深300指数的指数增强型基金,今年以来收益为6%,超额收益11.40%,排在沪深300指数增强基金第二。截至2021Q2,基金合计规模为16.41亿元。基金成立于2018年2月11日,我们针对基金2018年以来的业绩进行统计分析。

富荣沪深300指数增强基金在取得较高超额收益的同时,较基准指数在波动性上有较明显的降低,波动风险的控制较好;但同时,基金的回撤水平略高于基准指数,策略风格相对较为激进;年化跟踪误差在10%左右,在常规指数增强基金中处于相对偏高的水平。

从风格因子暴露的视角来看,富荣沪深300指数增强基金的相对风格暴露较为稳定,有较明显的中小市值、高动量、高估值特征,持续高配成长、低配盈利因子;同时,基金整体高配Beta、流动性和杠杆因子,仅在少数年间出现反转。整体来看,富荣沪深300指数增强基金的风格明确且整体稳定。

从因子收益贡献来看,在所选观察期内,风格因子贡献的收益稳定为正,主要由市值、Beta、动量、价值等因子贡献;残差收益仅在2021Q2呈现一定回撤,在之前的观测期中均稳定为正,呈现出较高的残差收益。可以认为基金在因子收益和Alpha收益上并重。

华夏沪深300指数增强基金

华夏沪深300指数增强基金(001015.OF)跟踪沪深300指数,今年以来收益为2.54%,超额收益7.94%,在规模超过10亿的沪深300指数增强基金中位列第三,在全部产品中位列第十一。截至2021Q2,基金合计规模为16.41亿元。基金成立于2015年2月10日,拥有较长的存续期,因此我们从2018年起对基金的业绩进行统计分析。

在跟踪指数整体回撤的情况下,华夏沪深300指数增强基金整体拥有较好的超额收益;同时,基金的波动率较基准指数有所降低,基金的回撤水平明显低于基准指数,整体组合风险控制理想,策略风格相对文件;年化跟踪误差仅在3%左右,对指数的跟踪紧密,从而获得较高的信息比率。

从因子暴露来看, 华夏沪深300指数增强基金的风格相对稳定,偏好低配市值、非线性市值,在跟踪大盘指数的同时更倾向于小市值股;高配Beta、流动性、成长因子,同时近期高配动量、残差波动率等因子。盈利、价值和杠杆因子是基金主要调整暴露的维度。

从因子收益贡献来看,基金的风格因子贡献存在一定波动,其中市值、Beta、动量等因子是主要影响维度;残差收益在所有观察期内均为正,且贡献比重明显大于因子收益。整体来看,基金对因子风险敞口的控制较为严格,同时拥有稳定的Alpha收益能力。

中证500量化指数增强基金

博道中证500指数增强基金

博道中证500指数增强基金(006593.OF)是跟踪中证500指数的指数增强型基金,今年以来收益为32.48%,超额收益21.11%,位列指数增强类产品首位。截至2021Q2,基金合计规模为14.60亿元。基金成立于2019年1月3日,由于基金开放日前净值按周频披露,为避免对统计产生干扰,我们选取开放日后的区间进行统计。

可以看到,博道中证500指数增强基金在收益和风险端均表现出色,在区间年化超额收益超过20%的同时,进一步降低了波动性;同时,基金的回撤水平明显小于基准指数。从分年份的统计来看,基金在发行后的三个年份内均取得显著的超额收益,收益增强效果稳定。整体来看,博道中证500指数增强基金风险收益兼顾,表现较为出色。此外,基金的跟踪误差控制严格,信息比率出色。

从Barra多因子拆解的角度来看,博道中证500指数增强基金在非线性市值、盈利和成长因子上长期超配,相对基准倾向中等市值、高盈利、高成长的股票。同时,基金对市值、Beta残差波动率、估值、流动性等因子上的暴露有较明显的变动。2021年以前,基金组合在市值和Beta因子上均呈现低配,但在2021Q2转为高配。残差波动率在2019年间明显低配,但在2020年以来转为高配;估值因子则是在2020年由高配转向低配,呈现出对高估值股的相对倾斜。流动性因子在2019Q2深度低配,但随后偏离度控制在较小的水平。

整体来看,博道中证500指数增强基金组合长期具有高成长、高盈利的特征,同时能够根据市场情况动态调整在市值、估值、动量等因子层面的暴露。

从因子收益拆解结果来看,博道中证500指数增强基金的因子贡献有所波动,但回撤控制严格;残差收益稳定为正且比重明显更高,体现出出色的Alpha收益。从细分因子的角度来看,市值、动量、价值和流动性等因子的影响比重偏大。整体而言,博道中证500指数增强基金同样呈现控制风格、注重Alpha的特征。

华夏中证500指数增强基金

华夏中证500指数增强基金(007994.OF)同属跟踪中证500指数的量化指数增强基金,今年以来收益为28.22%,超额收益16.84%,位列指数增强类产品第二。截至2021Q2,基金合计规模为19.31亿元。基金成立于2020年3月25日,4月13日基金开放后日频披露净值,我们从开放日起对基金截至2021年的表现进行统计。

可以看到,华夏中证500指数增强基金在成立以来收益增强效果明显,取得了较高的超额收益,且波动性小于基准指数;同时可以看到,基金的回撤水平明显低于基准指数。整体来看,基金成立以来在收益和风险端均有出色的表现;年化跟踪误差小于6%,对基准有理想的跟踪度,能够在明确锚定Beta的基础上创造超额收益。分年度来看,基金在近两年以来均取得明显的超额收益,体现出较好的策略稳定性。

从近三个半年期截面来看,华夏中证500指数增强基金的风格暴露整体较为稳定,保持高配动量、非线性市值和成长因子,同时低配市值、流动性、杠杆等因子;同时,基金在估值与盈利因子的暴露上有较为明显的调整,今年上半年已切换为偏价值和高盈利的风格,与因子的优势表现有所契合。我们进一步基于截面持仓对基金的因子收益贡献进行分析。

在近三个观察期内,华夏中证500指数增强基金的因子收益贡献存在波动,主要由持续明显暴露的市值、动量与流动性等因子影响;但同时,残差收益占据绝对的主导地位,在三个观察期内均获得明显的超额收益,且比重明显超过因子收益。基金整体呈现风格稳定的特征,同时以Alpha收益为主导。

西部利得中证500指数增强基金

博道中证500指数增强基金(502000.OF)同样为跟踪中证500指数的量化指数增强基金,今年以来收益为35.10%,超额收益19.19%,位列指数增强类产品第二。截至2021Q2,基金合计规模为11.87亿元。下文中,我们从基金成立日2020年2月19日起始,对基金截至2021年的表现进行统计。

西部利得中证500指数增强基金同样表现出理想的超额收益能力,区间年化超额收益达到35.81%;波动率略高于基准指数,但整体可控;回撤水平较基准指数有所降低。从分年份的统计来看,基金近两年的超额收益均较为出色。整体而言,基金在风险水平控制合理的情况下,有效提升了收益水平。

从因子暴露的层面来看,西部利得中证500指数增强基金近三期以来风格稳定,且相对偏离水平控制合理,绝大部分因子的相对暴露控制在0.6以内。基金在多个因子上持续超配,其中2020年以来在动量、成长、非线性市值等因子上暴露水平较高,同时较明显低配了估值和杠杆因子。整体来看,基金呈现出高动量、高成长、高估值的特点,风格较为稳定。

同样的,我们基于截面持仓对西部利得中证500指数增强基金的因子收益贡献进行分析,测试结果如下。

从结果可以看到,基金在成立以来的三个观测期表现出色,因子与残差部分均呈现持续的正收益;基金在因子的暴露方向上延续性较强,同时对暴露的绝对水平有所微调,2021Q2暴露较高的Beta与动量因子均提供较好的收益。同时,残差收益仍是超额收益的主要部分,基金在控制风格暴露外表现出不俗的超额收益能力。

主动量化型基金

长信低碳环保行业量化基金

长信低碳环保行业量化基金(004925.OF)成立于2017年11月,2021年以来收益率达到47.68%,位居主动型量化基金首位;截至2021Q2,基金总规模为6.87亿元。基金自2018年以来的业绩表现如下:

可以看到,长信低碳环保行业量化基金在区间内表现出远超宽基指数的收益能力,尽管波动性有所提升,但风险调整后的收益仍旧突出;而基金的最大回撤水平明显低于主流指数,在回撤风险上有较好的控制效果。分年份来看,基金在2019年未能跑赢主流指数,但在随后两年中均大幅跑赢所有指数;尤其面临2021年风格切换时,基金给出较为理想的成绩。

由上图所示,长信低碳环保行业基金在成长和杠杆因子上相对市场长期暴露更大,但两者的暴露水平均在2021年减小,与市场风格的转换较为契合;基金在非线性市值上暴露较高,更倾向于中等市值的企业;此外,2019Q4以来,部分因子的相对暴露发生转向,Beta、动量、残差波动率与流动性因子由小幅低配转为长期高配,而估值因子则转为持续低配。

银华新能源新材料量化基金

银华新能源新材料量化基金(005037.OF)成立于2017年9月,2021年以来收益率为43.67%,排在主动型量化基金第二;截至2021Q2,基金总规模为2.47亿元。基金自2018年以来的业绩表现如下:

与长信低碳环保行业量化基金相似,银华新能源新材料量化基金同样呈现出高收益、高波动的特征;同时在回撤水平上,银华新能源新材料量化基金的最大回撤相对较高。综合来看,基金拥有相对偏高的风险水平,但风险调整收益仍旧较为理想。基金其半年度截面持仓相对中证全指的因子暴露如下:

可以看到,银华新能源新材料量化基金在市值层面暴露较为稳定,相对中证全指市值风格偏大;同时,基金长期在残差波动率、流动性、成长和杠杆因子上高配,而在估值因子上的暴露持续下滑。在2019Q2截面上,基金在Beta和动量因子上相对低配,但随后明显增大暴露,而盈利因子的暴露则在2020年底开始大幅下降。可以认为基金能够随市场风格的变换进行暴露的调整。

中欧量化驱动基金

中欧量化驱动基金(001980.OF)成立于2018年5月,2021年以来收益率为34.11%,排在主动型量化基金第三;截至2021Q2,基金总规模为6.34亿元。我们从2018年6月基金稳定披露净值后统计业绩表现,其结果如下:

从长期来看,中欧量化驱动基金取得了较高的收益水平;基金波动性略低于各个主流宽基指数,风险控制较为合理;回撤水平低于中证500指数。综合来看,基金在合理的风险水平下能够取得相对理想的收益,其中今年的表现尤为突出。

可以看到,中欧量化驱动基金在因子暴露上较为灵活,在不同的市场行情下保持因子的动态调整;就近三个半年期截面来看,相对中证全指,基金在动量、残差波动率、流动性等因子上有所高配,在估值、盈利等因子上相对低配;同时,基金对市值因子的调整较为频繁,推测对市值风格有持续的监控和研判。


量化基金的发展趋势与投资优势分析


量化基金发行与规模趋势:近年来持续增长,上升空间仍较大

就长期的变化趋势来看,A股市场的量化基金呈现持续发展趋势,新产品发行量在2014年后快速增长,2017年以来维持发行量高峰,新产品的落地速度较快;目前市场既存的非被动公募量化基金已经超过350只。

但由前文可以看出,即使是表现最佳的绩优量化产品,整体规模仍相对偏小。从总规模上看,量化基金总规模在2018年后迅速增长,但目前尚未超过2500亿元,对于权益类公募基金市场占比较小,今年以来规模也出现一定震荡。整体来看,量化基金的未来增长空间仍然较大。

如何投资量化基金:波动行情下稳中求胜,根据风险特征合理配置

相比通常形象鲜明、立足特定主题行业或风格的主动基金,量化类基金往往有种“神秘感”,对于大众投资者而言整体接受度可能有限。因此,如何发挥量化基金的优势是值得探讨的问题。

量化策略基于相对后验的信息,且具有高度的分散化水平,整体业绩弹性相对不及普通主动基金,其优势见于长期而非快速创造爆炸性业绩,因而对部分投资者可能缺乏吸引力。但另一方面,作为模型驱动的投资策略,相对稳定客观和量化基金的一大特点,其决策方式能够较好地避免主观判断的不确定性和情绪影响,在市场特征变换时平滑地实现过渡。基于以上特点,我们提出部分参考性观点:

1. 在个股收益水平较分散的情况下,主动策略集中选取绩优股的难度较大;而量化基金由于模型的客观性与高度分散化,在特异性风险上暴露较小,同时在统计层面上批量选取表现较好的个股,从而获取相对稳定的收益。

2.大部分量化体系会对主流因子和风格进行监控,因而在风格可能发生转换时逐步进行调整;分散化的投资策略则相对减少了在局部因子上的风险暴露。因此在面对市场风格发生明显变化时,量化类产品的适应性会更强。

3. 量化基金可作为资产配置工具,根据风险偏好特征和配置需求进行投资。典型的,对冲型产品具有风险敞口极小,收益平稳的明确特征;指数增强型产品拥有明确的基准Beta,同时兼具Alpha收益的强化。根据不同的需求,投资者可以较为精准地定位适宜的产品。

风险提示

本文旨在回顾量化基金的业绩表现与发展现状,业绩相关数据均为历史信息,无法保证在未来复现;持仓分析展示的截面特征和历史规律未必会在未来延续。报告不涉及证券投资基金评价业务和具体基金产品的投资建议;报告内容仅供参考,请投资者充分考虑各种因素对基金产品可能产生的影响;投资者需特别关注基金公司等官方披露的信息。

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