A股年内巨震72% 私募量化产品逆市平均涨三成
业内人士预测,未来5年至10年,绝大部分个人高净值客户将配置更高比例的量化产品,以期实现资产稳定增值的目标
经历5天深跌22.85%后,上证指数在8月27日、28日分别大涨5.34%、4.82%,随后3个交易日累计下跌2.23%。截至9月2日,上证指数年内微跌2.30%,期间振幅却高达71.95%。剧烈震荡行情下普通投资者面临着巨大的不确定性。
《证券日报》基金新闻部记者注意到,6月15日以来A股市场在极短的时间内完成近40%的剧烈调整,期间逆势创新高的量化对冲基金成为各方瞩目的焦点。数据显示,截至9月2日,股票型量化私募产品年内平均回报率为27.56%,作为中国第一批真正意义上的对冲基金,北京尊嘉资产旗下产品年内平均回报率高达84.51%。
“这得益于我们的量化投资核心——多因子选股模型,测试过去10年的A股历史数据,这一选股模型在95%的置信水平下战胜市场的概率高达80%。”尊嘉资产总经理胡涛在接受《证券日报》基金新闻部记者采访时表示,6月份以来公司量化模型持续预警,而直到8月25日,旗下部分产品的多头投资策略才正式打开,严格遵照这一模型,尊嘉资产旗下的各只产品净值在近两个月暴跌行情中竟持续创出新高。“国内投资者对量化投资有一个逐步认识和接受的过程,而本轮行情无异于注入了催化剂。”胡涛预测,未来5至10年,绝大部分个人高净值客户将会配置更高比例的量化产品,以期实现资产稳定增值的目标。
一招鲜:
多因子选股模型
今年上半年,A股市场的牛市效应响彻全国,掀起了全民炒股的热潮,截至6月12日,上证指数年内大涨59.72%;但当牛市进入五千点以后,股市开始变幻莫测,6月份中旬大盘更是在4800点急跌,至9月2日收盘,上证指数两个半月累计下跌38.83%,年内该指数累计微跌2.30%。数据显示,截至9月2日,尊嘉资产旗下产品年内平均回报率达84.51%,逆市跑赢大盘,并且在607只同类私募产品中排名第30名。就拿尊嘉ALPHA举例,在6月中旬到7月底的这次下跌当中沪深300累计跌幅为28.46%,尊嘉ALPHA累计上涨了6.86%。如此稳健的业绩,靠的是什么呢?
“我们的股票池专门有一个选股模型,通常叫它多因子选股模型。这个选股模型的因子,我测试了过去10年的历史数据,显示出这个选股模型可以在95%的置信水平下,有80%的概率能战胜市场。我不敢保证它一定胜出,我们追求的是长期投资下的大概率目标。”尊嘉资产总经理胡涛对《证券日报》基金新闻部记者表示,尊嘉资产的产品最初从8000万元起步,五年下来一直做到目前的40亿元规模。私募产品不同于公募,首先确认两大目标:绝对收益和差异化。尤其要注意客户的体验,不要亏钱是根本,所以尊嘉资产的模型风控一直比较严格,对净值回撤幅度和回撤周期的控制非常有力。
据《证券日报》基金新闻部记者了解,与大多数公募基金不同,尊嘉资产30多人的投资团队绝大部分并非金融、投资专业的科班出身,而是来自数学、物理、化工等理工专业,专注于量化策略研究,他们严格执行既定的算法模型,通过期货、期权等衍生品,来对冲投资组合的系统性风险,从而将选股模型获取的相对收益转化为绝对收益。
量化投资:
“土豪”未来首选
“虽然近年来量化投资开始崛起,但依然属于方兴未艾,国内相应的资产管理规模、水平以及公司数量都很少。”胡涛表示,“未来5到10年,银行私人银行部的高净值客户,必然要将相当一部分个人资产转为配置量化产品,或者说绝对收益产品。而在绝对收益领域量化策略占据核心地位。”2011年下半年,招商银行在全国范围内筛选私募基金,尊嘉资产成为首家进入其产品白名单的私募基金。量化投资的自身发展和整个财富管理产业发展逐步产生共振。量化投资在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到越来越多投资方认可。作为一个概念,量化投资并不算新鲜事物,国内投资者早有耳闻,尤其是以2010年股指期货上市为转折点,目前在相应领域已经比较成熟。
胡涛对《证券日报》基金新闻部记者介绍道,高净值客户对稳定回报的要求很高,绝对收益产品在全球看来,采用量化策略的占比能有50%左右亦或更高,并且一直呈现增长的趋势。对市场要常怀敬畏之心,每经历一轮市场周期的震荡变化,投资者对量化投资的认识也就更为深刻。“我的感受是,最近几年包括银行的私人银行部和资金管理池对量化的认识一直在提高,但跟国外行业成熟度相比我们还差得很远,未来的话还应该有更多公司来专注于量化投资。有统计数据显示,目前全球主要市场的成交量中大概80%来自于量化交易。”他说。
谈到量化产品的风险,胡涛直言,风控制度的缺乏是普通私募的一个痛点,但尊嘉资产做的全部是量化投资,只要在系统中设定了所有风险阀值,比如股票持仓比例、ST股禁入、成交量数据等等,这个系统是100%执行的,不存在主观问题。所以,整个系统设计要尽可能的完备,其算法、策略、模型都要考虑周全,同时,一旦发现问题需要及时补救。