投资 都在说量化投资 可是你知道基金的量化怎么玩吗

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　　 　　上半年以来，A股的“漂亮50”行情持续走强，这与中小创形成了冰火两重天的景象。极端分化的市场风格对基金的业绩影响尤为明显。特别是去年业绩表现较好的基金，在小市值股票上的投资比例过高，难免会在市场风格转换时策略失效。 　　不过，随着下半年行情的企稳，不少量化基金业绩开始回暖。根据私募排排网数据中心统计，今年以来，目前市场上221只股票策略量化基金的平均收益率为0.4%，领先同期全部A股平均收益率0.75%。其中有111只股票策略量化基金取得正收益,占比50.23%,其中112只跑赢上证A股平均收益率,占比50.68%。上半年以来，a股“美丽50”市场持续走强，与中小公司形成了冰与火的景象。极度差异化的市场风格对基金业绩的影响尤为明显。尤其是去年业绩好的基金，对小盘股的投资比例过高，必然导致市场风格变化时策略失效。但随着下半年市场企稳，很多量化基金的业绩开始回升。据私募网络数据中心统计，今年以来，市场上221只股票型战略量化基金的平均收益率为0.4%，比同期所有a股的平均收益率高0.75%。其中，111只股票型战略量化基金实现正回报，占比50.23%，112只跑赢上交所a股平均收益率，占比50.68%。

市场风险不确定，基金回报令人困惑

今年以来，货币政策和财政政策都收紧了，金融监管更加严格。此外，美联储收缩预期和外部地缘政治风险等因素对国内资本和股市产生了不利影响，a股交易量在第一季度和第二季度出现萎缩。上半年，部分超大盘股蓝筹股大幅上涨，股票策略量化基金收益率屡创新高。

　　都在说量化投资，可是你知道基金的量化怎么玩吗？都是讲量化投资，但是你知道怎么玩资金量化吗？

但进入年中后，一线蓝筹股开始扩散。一些上半年表现较好的政策板块，如雄安概念股、概念股、京津冀概念股、沪深港概念股、粤港澳概念股，近期均有所回落。行业轮换将更加频繁，回报的不确定性将逐渐增加。主观投入的可操作性降低，量化投入来了。

目前量化投资的几大趋势1。小市值因素失效

特别是2016年底和2017年以来，市值因素的方向发生了逆转，从小市值到大市值。简单来说，2016年底大、中、小盘股走势基本一致，小盘股波动大于大盘股。但2017年后，指数走势开始明显偏离，超大型和大盘股指数获得正回报，中盘和小盘股指数大幅下跌。

　　大中小盘指数走势 图片来源：Wind　　1 动量因子发生扭转大、中、小盘股指数走势来源:Wind 1动量因子反转

2014年以来，持有的股票如果大幅上涨就会卖出，下跌就会买入持有，会带来非常好的超额收益。但从今年3月开始，出现了明显的反转，即强者永远是强者，弱者永远是弱者。

3价值因素在上升

2017年后超额收益表现明显，价值因素凸显。关注低市盈率的股票以及低市盈率的股票，比如茅台(600519)、美的、格力等白马龙头股票，都取得了不错的回报。

4获取超额收益越来越难

一方面，价值股“美丽50”表现出色，另一方面，“绝望3000”大盘下跌，挑战量化投资多元化原则，降低个股风险。较大的分散仓位会增加选择下跌股票的概率。

量化投资正在进行

过去由于体制不完善，信息流通不畅，信息优先的优势明显，也是当时主要的盈利手段。但是现在，获取信息的渠道越来越多，信息也逐渐变得透明。识别有用的信息越来越重要。另一方面，随着金融监管的加强，对内幕交易和操纵市场的打击力度越来越大，大大增加了获取所有信息的难度和风险。如何解决这个难题？即使得到海量数据(603138)，我们真的能利用数据的优势获取利润吗？量化投资似乎给出了答案。所谓量化投资，就是从海量的数据中找出规律，然后制定有效的投资策略，把策略变成一系列清晰的投资规则，由计算机自动地、有条不紊地执行。

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量化投资的主要目标是获取超额收益。一般来说，股票策略量化基金的收益主要来自股票的超额收益，股票收益的来源分为两部分:一部分是市场收益，我们称之为β；第二，个股超额收益称为α。

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中国市场具有牛短熊长的特点，经历了大起大落。以沈虎300为例，其10年年化收益率为3.9%。所以要想获得更高的收益，就必须在个股超额收益上下功夫。

目前，基金的量化投资参与者逐渐增多，策略同质化越来越严重。为了获得长期更好的回报，如何拓展数据源，获得独特的超额回报，是每个量化投资团队获取竞争优势的方向。

基金量化投资:完善的数据来源是基础，风险分散是前提

说到基金的量化投资，除了超额收益和程序化高频交易，你还想到了什么？是的，还有大数据。是量化投资的基础，本质上其实是系统性投资。这种系统性是建立在完善的数据源基础上的。

容止数据中心的数据已经被业界和媒体广泛引用，是业内数据收集和数量最全面的机构之一。截至2017年7月，投资组合主数据库覆盖近15万只私募股权基金，不包括单个账户、海外基金等，基金经理近1万人，对冲基金公司近2万家(不包括审计机构等公司)。

银行、券商、信托、公募基金、保险等机构投资者作为私募股权投资者的大数据智能投资软件，可以在私募网络“组合大师”的数据库中分析和探索私募股权市场。找出收益与风险、财务智能评价、价值增长仓位偏好、选股择时能力、行业配置特征等市场非常有效的因素，然后通过因素组合选股，形成选股模型，弥补传统投资的不足。

在风险分散和控制方面，私募网络的“投资组合大师”可以跟踪投资组合业绩，分解投资组合业绩来源，分析投资组合风格和投资组合构建等。，进行有效的资产配置，建立FOF投资组合并进行组合管理，有效分散和控制风险，实现收益最大化。

结论

李开复曾公开表示，未来十年，80%的金融从业者将被人工智能(ai)取代，纯数字金融是AI最好的应用领域之一。

实际上，严格意义上的量化投资，从数据库的建立，到因子挖掘，到Alpha选股策略的形成，到风险分解与控制，到模拟交易与业绩归因，到持仓与自动交易，量化大数据贯穿于整个过程，是一种系统化的投资方法。基金的量化投资是基于完善的数据来源，利用科学技术对冲分散投资风险，实现收益最大化。

市场是不断变化和波动的，大多数投资者既没有敏锐的市场洞察力，也没有根据市场变化调整资产配置的能力。随着未来科技水平的进步和量化投资的普及，将会出现更多投资组合大师这样的“金融+技术”创新产品，为基金量化投资者提供更多优质的私人理财服务。

文章来源:微信微信官方账号牌牌网络研究所

(:Jiliya HN003)