量化模型須與投資理念匹配

「量化投資策略的核心在於建立具有核心競爭力的模型。」雷俊認為,好的模型必須花時間進行本土化創新和改造以適應市場價值的挖掘。同時,還需要將對市場的「敏感」植入模型當中,關注更加新穎、更加廣泛的數據來源。

談到模型在量化投資中的作用,雷俊說:「量化模型的採用必須與投資理念密切結合,並不是越複雜的模型越好,與投資理念相匹配的模型才是最好的模型。」

眾所周知,投資中積少成多的複利效應是巨大的,同樣的選股策略,複利效應可能帶來更多的收益。為此,雷俊舉了一個「總市值因子選股」簡單例子:它的核心在於選取全市場可交易最小的10%股票,分別在每月初第一個交易日和每年財報季後5月的第一個交易日換倉。南方基金提供的數據顯示,自2008年1月至2017年1月底,考慮雙邊千分之三的交易費用,使用同樣的市值因子,月度換倉累計收益為16.44倍,年化收益37.09%;年度換倉累計收益8.23倍,年化收益27.79%。可見,增加換倉頻率後確實存在「複利」效應,大幅提高了收益。不僅如此,雷俊還透露說,如果按年度劃分,月度換倉策略也能每年穩定跑贏年度換倉策略。

雷俊表示,量化投資發展到今天,除了因子建模,已經逐步呈現出多元化的投資思路,比如事件投資和衍生品投資等。

事件投資通常是通過觀測某一類重複發生的事件,分析其發生時間點前後是否存在明顯的相對(或者絕對收益)投資機會。雷俊表示,「指數成分股調整」是個極具代表性的例子。每年的6月和12月,中證指數公司會對重要A股指數的成分股進行調整,包括滬深300指數、上證180等。隨著指數成分股的調入調出,跟蹤該指數的基金包括ETF基金、LOF基金等也會對基金的持倉做出相應的調整,從而有可能會對即將調入調出的股票價格產生重要影響。

據測算顯示,在2010年6月至2016年12月間,滬深300指數成分股共進行過14次成分股的跟蹤和調整。以中證指數公司公布成分股調整公告日為T日,計算T+1日到指數調整日最後一日的區間內,成分股調入組合、調出組合與滬深300指數漲跌幅。從回測結果來看,調入的成分股共12次優於調出的成分股,佔比為85.7%,平均每次實現的超額收益達到3.47%。

在談及衍生品工具的運用時,雷俊認為量化有著天然的優勢。一方面,量化投資人員對於金融衍生品比較熟悉,大部分衍生品研究均在數量化投資團隊;另一方面,國內股指期貨的升貼水過去幾年變化較大,存在相當多的投資機會。雷俊認為,從目前看,股指期貨仍舊處在深度貼水中。由於期貨會在交割日收斂到現貨的水平,因此,買入股指期貨就可以獲得確定性的超額基準指數收益。公開數據顯示,其管理的南方量化成長基金一直都投資股指期貨,並且獲得了大幅度的超額基準收益。

對於量化基金,另一個重要方面則是在風控把握上。如何加強風險控制的把握,盡量避免基金在投資中的大起大落是量化投資能否成功的關鍵。雷俊表示:「在量化模型測試中,通常會得到很多結果和數據,但最後我們不僅要看最好的結果,同時也要看最壞的結果。實際投資中,多個量化模型的疊加通常會有助於降低最壞結果出現的概率。通過觀察模型與模型之間的特性與聯繫,構建互補、低相關的策略組合,有助於規避極端相對風險。」