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景顺长城基金黎海威:量化交易降低净值波动 基本面策略迎新机遇

来源:中国证券报·中证网      日期:2024-04-22


近期,针对程序化交易的一系列新规成为行业内关注的热点话题。新规实施后,量化交易将出现哪些新变化?未来量化交易将何去何从?针对上述问题,景顺长城基金副总经理、量化及指数投资部总经理黎海威在接受中国证券报记者采访时表示,强监管的环境有利于公募量化和各类量化投资机构站在更公平的起跑线上。展望后市,在流动性宽松,经济稳中向好和市场风险偏好逐渐恢复的背景下,基本面量化为导向的策略可能迎来新机遇。

尝试用量化提升投资体验

黎海威曾担任美国穆迪KMV公司研究员,美国贝莱德集团(原巴克莱国际投资管理有限公司)基金经理、主动股票部副总裁,香港海通国际资产管理有限公司量化总监。20128月加入景顺长城基金,现任公司副总经理、量化及指数投资部总经理、基金经理。在管产品包括景顺长城沪深300指数增强、景顺长城量化新动力等多只基金。

黎海威认为,程序化交易涉及范围很广,俗称的量化交易、算法交易、高频交易其实都属于程序化交易范畴。此次新规对程序化交易监管作出的规定,特别是针对高频交易提出的更严格的差异化监管要求,对高频交易的量化机构影响较大。

对于公募量化交易而言,由于一向在交易换手率和市值偏离方面的约束较严,小微盘风格暴露有限,投资策略相对均衡,更多运行基本面量化模式,情况会有所不同。因此,此次系列新规的出台对公募基金量化交易影响并不大。强监管的环境反而有利于公募量化和各类量化投资机构站在更公平的起跑线上。

他认为,随着市场不断成熟,高频交易获取超额收益的难度会加大。无论是公募量化还是私募量化,都需要通过策略创新,拓展更丰富的超额收益来源,提升投资者的获得感。

就景顺长城基金而言,黎海威介绍,未来的一大规划是希望能借助量化手段提升投资者体验,主要是控制基金净值回撤和波动。“面对30%以上回撤,很难保持好心情。在最近几年的市场波动下,大家越来越意识到,如何给投资者提供性价比相对高的解决方案,让投资者能够安心地投资,最后赚到钱,这很重要。”他强调,还是希望能够尽量把净值回撤幅度压低一点,即使收益没那么高,把夏普比率提高才是王道。

构建更细维度的量化模型

黎海威表示,为了更好地控制产品波动,其所在团队在坚持基本面量化为主的基础上,也对投资框架做了一些调整和延伸。例如,引入长中短多个周期的模型,既做些自上而下的宏观研究,也对中观的行业景气度轮动、微观的交易和市场情绪等方面展开研究。

在量化模型的构建上,黎海威团队目前已经纳入了超过300个因子,包含基本面、市场价量等多个细分类别。他认为,只用单一因子,或许阶段性能取得不错的效果,但是容易带来产品净值的较大波动。而将因子维度划分得更细,在风格配置或者轮动的时候,可以有更多的空间。

在具体发展路径上,他表示,一方面,希望能用量化方式提供更多配置型工具,例如指数增强产品、量化多头策略产品等性价比较好的投资工具;另一方面,在绝对收益方面开展探索,包括对冲型的绝对收益产品等;另外,希望借助量化工具,尝试将传统的“买入后长期持有”的选股型策略,与风格行业轮动策略、宏观周期相结合,减缓选股型策略面临阶段性挑战时可能给投资者带来的净值冲击。

此外,黎海威认为,主动投资和量化投资应互相借鉴。主动投资可以参考量化投资的数据处理和文本分析方式。“有的主动团队重点覆盖几百只股票,每到财报季,要忙到很晚去交易所翻公告。但现在,这种事情可以让量化工具帮忙,还可以借助大语言模型提高主动投资的决策效率。”黎海威说,量化投资也可以引入更多主动投资的思维和决策逻辑,用于提高模型对基本面深度的挖掘、对行业景气度的跟踪和产业链上下游传导机制的理解。

AI量化投资时代开启

在多位业内人士看来,量化投资的一大发展趋势在于和新技术的紧密结合。对此,黎海威直言,AI对包括量化投资在内的投资领域的触动非常大,有可能开启一个新的阶段。景顺长城基金上上下下近年来正在运用机器学习、大数据、大模型等技术,对量化投资全链条业务进行迭代,提高各个环节的效率。

黎海威认为,机器学习相关理论其实已经存在至少几十年的时间,但是直到近年随着硬件和软件算法的突破,才真正应用到投资中来。例如,以算力芯片为代表的硬件设备是保证量化投资决策和交易效率的重要砝码。再以现在和量化结合较为紧密的机器学习为例,机器学习的迭代离不开硬件的突破。大量的矩阵运算是基础,但传统CPU(中央处理器)很难高效完成海量计算,而现在应用新的GPU(图形处理器),比较有效地突破了计算瓶颈,大幅提高了计算效率。这带来了机器学习能力的巨大跃升。

就量化投资的整体环境而言,黎海威判断,随着宏观和市场的变化,近两年“哑铃化”策略席卷市场的情况可能会有所缓解,基本面量化为导向的策略可能迎来阶段性的修复行情。

黎海威表示,回顾近些年的量化投资,量价策略受到市场更多的关注,这主要是因为这类策略较好地利用了投资宽度与降息环境下的小市值效应共振,表现出较好的赚钱效应。但是,“做的人多了,自然容易越来越拥挤,一旦出现某种突发事件,波动必然会被放大,尤其是在流动性较差的小微盘股里”。展望后市,在流动性宽松,经济稳中向好和市场风险偏好逐渐恢复的环境下,基本面策略有望逐渐取得较好的表现。“在定价方面,今年的市场会比较均衡,基本面因素会比前几年起到更大的作用。”他预测。

 


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