小博说

 

如果要说今年关注度较高的公募产品,就不得不再次提到量化类基金。

 

在之前的月谈中,我们请博道基金量化投资部总经理、博道“指数+”系列产品基金经理杨梦从量化基金的角度和大家分享过,这类产品应该怎么选、怎么投?

 

也正是随着大家对于公募量化基金的关注度日益提升,因子、模型、超额收益等字眼似乎变得“耳熟能详”。

 

如今,如果我们再谈量化,就不能只谈量化,产品层面之外,不如谈一谈量化的底层,比如量化和主观那些事儿。

 

量化跟主观其实从来就不对立,特别是对于公募量化来说,还会有不少融合。

 

本期博道月谈,我们请杨梦和大家再来聊一聊。

 


杨梦

博道基金量化投资部总经理

专注量化领域12年,其中4年量化研究、8年投资管理经验,历经公私募实盘淬炼,融合主动与量化双重优势。

 

 作为深度访谈栏目,博道月谈每月邀请一位资深投研大咖和大家深度交流,说投资、聊心得、谈感悟。老问题,希望能为大家提供一些新认知。

 

 

理解主观 基本面与量价并重

 

小博:主观和量化,往往会被拿出来比较和讨论,您怎么来看这个问题?

 

杨梦:还是那句话,我一直认为,主动和量化从来就不是对立的。

 

如果我们从产品层面去看,主动管理类的产品和量化的产品只是背后捕捉收益的方法不同,各自有适应的市场风格和环境,但都是为了去获取超额收益。

 

从方法本身来看,我们回到股票价格的底层逻辑:P=EPS*PE(即股价=每股盈利*市盈率 ),想要获得超额收益,核心是你要能更精准的去预测价格。

 

一方面,要针对EPS,也就是对公司基本面趋势的预测,这里面又涵盖不同的维度,比如上市公司的成长性、盈利能力、盈利质量、分析师预期等等,其实要求一定的研究深度,需要具备逻辑性,在这个层面,主观研究在深度上可能相对会更有优势。在这个角度,虽然我们是用量化的方式来做投资,但是我们也会去借鉴以及融合主观的逻辑。

 

另一方面,也要能够预测中短期的基于行为金融学的估值(PE)波动,比如大家会经常发现可能上市公司的基本面没有发生变化,但股价还是会起起落落,主要就是估值波动带来的。

 

对估值波动的预测,分好几个预测周期。

 

如果是去预测1天-20天以内的估值波动,也就是俗称的量价类因子,量化的方式可能会更有优势。比如我们在量价因子的挖掘上面已经完全借助于机器学习的算法,我们相信只要得到合适的指导,机器在这方面能比人脑更有效率。如果是去预测1个月-6个月左右的估值波动,也就是价值类因子,主动和量化都可以做,我们对它的挖掘也会融合不同行业的主观逻辑。

 

在我看来,EPS的趋势和估值的波动都是股票定价中不可或缺的要素,基于这样的认知,我们的量化模型中,底层的因子库也是涵盖这两大类:偏动量的基本面因子和偏反转的均值回归因子(去预测估值的波动),从这两个维度出发,来进行因子的挖掘、定义和描述。

 

我们内部一直倡导一个理念:在日常工作中尊重第一性原理。

 

其实这个道理对于主动研究和量化研究都是通用的,量化的研究课题乍一看非常纷繁复杂,其中可能涉及到很多数学的推导、模型的构建,但是在做这些事情之前,最先要理清为什么要做,如何能以最高效的方式达到自己的目的。

 

从某种程度上来讲,量化作为一种方法,我认为背后也体现了基金经理思考后的一些主动选择。

 

 

融合主观 主动研究赋能基本面因子构建

 

小博:能否再具体分享一下,在具体的模型构建中,量化如何融合主观研究的优势?

 

杨梦:比如对基本面因子的挖掘就包括不同的维度,像上市公司的成长性、盈利能力、盈利质量、分析师预期等等,对于这类因子,我们会比较侧重深度逻辑,在这个深度挖掘的过程中,我们也会依托于博道基金的大研究平台基础,同我们的主动团队做大量交互,从中获得很多比较有深度的思路。

 

但是,这里的交互并不是指我们与主动团队选择的股票一致,而是更看重其背后研究的逻辑,具体包括两个方面:

 

第一,交流选股逻辑,感知市场每个阶段相对比较核心的定价要素。

 

比如在2017年之前,业内对于成长因子的定义相对简单,净利润增速可能直接就可以描述成长性 ,但随着时代的发展,大家都在沿用这套逻辑后,会导致这种超额收益来源逐渐由α变为β,此时你就需要一些更高阶而隐性的办法去描述成长性。2017年之后,像SUE这样的因子会慢慢进入大家的视野,纷纷去做替换,所以,要能够持续找到新的超额收益获取来源。

 

第二,对基本面因子的纠偏。

 

任何一个因子都会出现阶段性失效或负贡献的时期,这种情况下,我们会把负面绩效下沉到行业和个股,针对一些明显负贡献的行业或个股去和主动投研团队沟通,通过这种沟通去探索主观的视角,汲取一些我们原来可能没有考虑到的逻辑,如果经过我们的测试,里面的部分逻辑是可以进行泛化的,全样本适用的,我们会把这些逻辑加入到原本的基本面因子构建流程当中,这个过程其实也是我们对基本面因子升级迭代的一个手段。

 

我们团队日常花费最多精力的工作是不断地提升底层大类因子的有效性,对模型进行迭代升级,保持其生命力。

 

 

利用主观 市场风格依然指向偏中小市值

 

小博:从量化基金经理的角度,如何看待后续市场?特别是当前大家对于买“大”还是买“小”的问题,您怎么看?

 

杨梦:首先,我们对权益市场是比较乐观的。

 

在我看来,基本面的中期趋势是影响市场的核心矛盾。可能有部分人会反对这个观点,因为历史上曾经出现过两者互相背离的阶段。比如2014年,大家普遍感觉那时的经济相对较差,但是股市的表现很好,股市与经济基本面似乎产生了很大的背离。

 

但是我们进行过详细的数据测算,其实没有产生背离:误解的原因是对基本面的描述错误,因为基本面不仅仅只是宏观经济。我们定义的“基本面”是说,如果我们去看某指数,比如沪深300指数,那我应该去观察它内部成分股净利润的增速趋势性来判断沪深300的走势。

 

如果按照这个方式定义“基本面”,2014-2015年基本面也是回升的,至少报表表观上是在扩张的,上市公司有较好的净利润向上的增速趋势。

 

站在当前,我们所跟踪的量化指标显示,我们基本面的拐点已经越来越近,虽然谁也无法预测准确的时间,但起码我们面临的胜率和赔率也是进入越来越高的阶段,所以我们相对乐观。

 

那么,在这种情况下,我们看好什么?

 

从前年底到现在,市场整体呈现出比较强势的中小市值的风格,不少投资者也担心会不会追高,我们的答案是大概率不会,在一年以及一年半左右的维度,我们认为市值风格依然指向偏中小市值,核心观点有以下五个:

 

1)估值,中小市值的分位数其实并没有那么高,尽管它已经强势了一年多,但估值上涨是比较有限的,不必太担心泡沫化的风险;

 

2)周期的位置,复盘历史上大小市值的风格轮动,大致呈现4-5年的周期趋势,单从时间维度出发,目前是处于一个中段位置,并没有展现出很明显的尾部特征;

 

3)机构关注度指标,统计专业机构一段时间内对大股票的调研次数减去对小股票的调研次数,这个指标历史上是相对领先的。比如2017年开始由小转大的行情,这个指标在2016年就开始上升,但行情的真正拐点在2017年发生;又如2021年开始的反转行情,该指标从2020年就开始显著向下。当前,机构关注依然持续下沉,且公募持仓分散度越来越高,并且暂无转变趋势。

 

4)宏观环境,历史上“宏观相对较弱加流动性相对充裕”的组合大致上均有利于中小市值;

 

5)资金效应,行情切换的第一波通常由外生变量触发,但是在偏中段行情时资金效应的存在会进一步促进其发生,一方面过去两年的赚钱效应均集中于中小市值,个人和机构的资金会有所流入,另一方面,中国的部分投资者对于股票交易热情很高,也使得中小市值交易比较活跃,仍旧存在一定的阿尔法。

 

 

风险提示: 本文内容仅供参考,不构成任何投资建议及承诺,非基金宣传推介材料。如需购买相关基金产品,请您关注投资者适当性管理相关规定、提前做好风险评测,并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。请在进行投资决策前,务必仔细阅读基金的法律文件(招募说明书、基金合同、基金产品资料概要等),充分考虑自身的风险承受能力。基金有风险,投资须谨慎。