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胡斌:立足于基本面的量化投资并非“黑匣子”
来源 证券时报 发布时间 2012年09月17日 06:11 作者 胡斌
本文章来源于2012年09月17日证券时报第观点版点击查看该版PDF版本
    胡斌
  量化投资并非“黑匣子”,我对量化投资的理解是,用数学去归纳投资的规律,用投资者的语言去解释数学模型。
  当真正用人脑去理解市场之间的关系,把模型和电脑只当做工具使用时,这是思想的一个提高。这个行业做得好的人,能够很简单地把一些道理讲清楚,而不是说一些很深奥的东西。
  随着股指期货的推出,量化投资的概念在国内资本市场得到越来越广泛的认知。定量分析,与基本面分析一样,是一种投资工具。量化基金,可以是公募基金(或者说共同基金),也可以是私募基金(如对冲基金),可以是主动型投资风格,也可以是被动型投资风格(如指数基金)。
  1971年,世界上第一只被动量化基金由巴克莱国际投资公司(BGI)发行;1977年,世界上第一只主动量化基金也由BGI发行。从此,量化基金取得了长足的发展,成为国际投资业举足轻重的一部分。截至2009年,定量投资在全部投资产品中已占到三成以上,主动投资产品中大约有20%到30%使用定量技术,全球采用量化方法管理的基金(包括共有基金和对冲基金)中,投资于美国股票的有1062只,管理资产6740亿美元,其中最大的10家基金管理公司掌握约40%的资产;投资于非美国股票的,有415只主动量化基金,管理资产约4810亿美元,其中最大的10家基金管理公司掌握61%的资产。
  量化基金增长迅速,2000年以后,美国共同基金行业增长了1.5倍,其中定量规模增加多达4倍。根据Ludwig2001年的研究报告显示,从上世纪90年代初至今,量化基金的管理资产增长率始终高于非量化基金。
  量化基金尤其是对冲基金在危机时的表现较为出色。2007年到2009年金融危机期间,量化对冲基金获得了3.29%的平均回报率,非量化对冲基金则有4.77%的亏损。长期表现来看,在1970年-2009年期间,相比于非量化对冲基金,量化对冲基金的整体平均收益率更高,标准差更小。
  量化基金的投资策略除了我们熟悉的股票型外,套利、宏观经济趋势等都是其常见的应用领域。在对冲基金方面,按照彭博划分的七个类型的对冲基金,如股票导向及市场中立、混合策略、管理期货、债券导向及相对估值、宏观市场、事件驱动、新兴市场等,很多都应用或部分应用定量策略。
  说到量化投资,一般人总会对此产生一种神秘感,认为它不如基本面投资直观易懂,只有理解复杂数学公式和掌握超级计算机语言的人才懂。其实量化投资并非“黑匣子”,掌握数学和统计模型,只是量化投资的第一个阶段。我对量化投资的理解是,用数学去归纳投资的规律,用投资者的语言去解释数学模型。以量化投资中的多因子分析为例,要想真正成功,至少要经历三个阶段。
  第一阶段,即是按照教科书所说,做一个回归分析,拿一些历史数据做回归,哪些有效,就将其作为因子抓进来;如此抓到A因子、B因子、C因子,然后看这些因子对历史结论有无贡献,如果有就抓进来。很多人现在基本上这样去做,但这只是做数学。
  到了第二阶段,模型是用过去来预测将来,过去的哪部分能预测将来?然后把过去跟将来相似的那一段时间数据拿出来作模型预测,这种方法好一些,因为其中加入了人为的判断。
  到了第三阶段,投资成为一个定量的主观判断。量化基金经理从理论和经验判断各因素的关系是什么,前因后果是什么,然后用数学的方法验证这些逻辑的量化关系,并进行预测。相对来说,到这个层面,就是对于自己积累的一些基本面经验,用数学将这些关系精确描述出来。这个阶段,基本上就没有人可以复制。
  每个人对每个因素的理解不同,比如,我认为股市的三大驱动力是流动性、估值和市场情绪。对于估值,大家可能采取P/E、P/B来表示估值,但P/E和P/B对市场波动的具体贡献是多少?这需要看对市场的领悟力,这跟基本面的研究、基金经理想法差不多,但更加有依据,更加系统。我们也会考虑一些战略性的改变,例如为什么需要配置某一类资产,实际上并不一定是因为过去的因素。比如说大宗商品,有时候就需要战略性配置,需要把新兴国家兴起这些过去没有发生作用的因子加入。
  一个好的量化基金经理,需要在多年的实践中不断分析、思考和总结,对于其他人好的经验也要吸收和学习。当真正用人脑去理解市场之间的关系,把模型和电脑只当做工具使用时,这是思想的一个提高。这个行业做得好的人,能够很简单地把一些道理讲清楚,而不是说一些很深奥的东西。为什么金融危机会发生,就是金融产品越搞越复杂,复杂了,自己都搞不懂了。
  概括而言,我把自己所做的量化投资定义为立足于基本面的量化投资。 (作者系纽银梅隆西部基金管理有限公司总经理)
 
 
 
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