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穿越波動的超能力?量化對沖公募基金投資“避坑”指南
2024年以來A股市場持續(xù)的調(diào)整,令傳統(tǒng)的主動權(quán)益公募基金獲取正回報面臨著相當?shù)碾y度。就在大家慨嘆“穿越波動”之難時,原本只是小眾類別的量化對沖公募基金卻因為相對領(lǐng)先的業(yè)績回報引來越來越多投資人的關(guān)注。雖然目前市場上的量化對沖公募基金數(shù)量已然不在少數(shù),但很多基民對其認知仍然相對很有限。
量化對沖基金就是“絕對收益”產(chǎn)品嗎?量化對沖基金的業(yè)績和股指期貨的基差是什么關(guān)系?量化對沖基金業(yè)績回報中的Alpha高低差別來源是什么?如何選擇能力出色的量化對沖基金經(jīng)理?……這些問題之中隱藏著選擇量化對沖基金的各種“風(fēng)險之坑”。正如巴菲特所說,“投資的成功在于管理風(fēng)險,而不在于預(yù)測市場”。我們今天就來梳理一下量化對沖基金投資的“風(fēng)險避坑”指南。
No.1量化對沖基金就是“絕對收益”產(chǎn)品嗎?
量化對沖公募基金并不是近期才出現(xiàn)的新基金品種。早在2013年至2014年期間,市場上就發(fā)行了首批量化對沖公募基金。量化對沖公募基金從誕生一開始就獲得了“絕對收益”的標簽,這是因為這類公募基金采用的多空對沖策略可以簡單理解為“指數(shù)增強多頭+股指期貨空頭套?!?,從海外成熟市場的歷史經(jīng)驗來看理論上是可以獲取絕對收益的。也就是說,量化對沖公募基金的表現(xiàn)和股票市場行情的相關(guān)性較低,其收益來源主要是指數(shù)增強多頭Alpha超額回報和股指期貨基差。
但實際上,由于國內(nèi)A股市場和股指期貨市場發(fā)展尚處于不完全成熟的階段,加之基金經(jīng)理能力水平參差不齊,隨后國內(nèi)的量化對沖公募基金實際運作中并無法每年持續(xù)實現(xiàn)正回報。根據(jù)銀河證券最新統(tǒng)計,即使在近期股指期貨基差明顯提升的情況下,在全部23只對沖策略絕對收益目標基金中,最近一年表現(xiàn)最好的基金凈值增長率達4.14%,表現(xiàn)最差的基金同期凈值增長率為-6.48%(截至2024年8月末),這意味著該類基金最近一年業(yè)績首尾分化差距高達近10%,也再次驗證了投資量化對沖基金時“精挑細選”的必要性。
就量化對沖公募基金和“絕對收益”之間的關(guān)系,正確的表述應(yīng)該是“量化對沖公募基金是通過股指期貨完全對沖市場系統(tǒng)性風(fēng)險,同時通過指數(shù)增強策略力爭獲取低波動、低回撤的絕對收益”。也就是說,量化對沖公募基金的投資目標是爭取實現(xiàn)絕對收益,但并不能保證在各種市場情形下均能實現(xiàn)絕對收益。與此同時,由于國內(nèi)A股的白酒、醫(yī)藥、芯片等諸多行業(yè)此前一度出現(xiàn)高成長帶來的火爆大漲走勢,這更使得量化對沖公募基金的投資回報顯得相對“不夠給力”,令該類基金長期處在一個小眾認知的范圍。
需要強調(diào)的是,量化對沖公募基金的投資策略與目前市場上流行的“固收+”公募基金產(chǎn)品有著本質(zhì)不同。所謂“固收+”基金產(chǎn)品一般是指通過主投債券類等固定收益資產(chǎn)追求基礎(chǔ)收益,同時精選股票類資產(chǎn)以增厚收益的基金產(chǎn)品。這類基金產(chǎn)品因為配置債券類等固定收益資產(chǎn)為底倉,債市波動的風(fēng)險對其收益影響很大,而量化對沖公募基金的投資收益則基本上不受債市波動影響。
No.2量化對沖基金的業(yè)績和股指期貨的基差是什么關(guān)系?
正如此前所說,量化對沖公募基金是通過股指期貨空頭套保策略完全對沖市場系統(tǒng)性風(fēng)險。一般而言,量化對沖公募基金會選擇滬深300、中證500股指期貨來進行空頭套保,因此股指期貨的基差就成為這一空頭套保策略最重要的成本和收益來源之一。
那么,什么是基差?通常將股指期貨合約與指數(shù)現(xiàn)貨點位之差稱為基差。股指期貨合約會隨著交割日的臨近向指數(shù)現(xiàn)貨點位靠近,即基差會收斂于0,因而在構(gòu)建空頭套保對沖頭寸時的基差率(基差除以指數(shù)現(xiàn)貨點位)即為對沖成本(這里假設(shè)持有股指期貨合約到期,實際投資過程中一般會提前展期,對沖成本略有差異)。如果構(gòu)建空頭套保對沖頭寸時基差為負,即股指期貨價格低于指數(shù)現(xiàn)貨價格,呈貼水狀態(tài),貼水率為當期的對沖成本;如果構(gòu)建空頭套保對沖頭寸時基差為正,即股指期貨價格高于指數(shù)現(xiàn)貨價格,呈升水狀態(tài),則該次對沖能帶來升水率大小的正收益。
國內(nèi)量化對沖公募基金發(fā)展的痛點,就在于負基差在國內(nèi)股指期貨市場一度是較長時期的存在。2015—2018年期間,由于政策制約,國內(nèi)股指期貨市場出現(xiàn)了較長時間的深度貼水。2019年4月國內(nèi)股指期貨限制基本放開,期指持倉情況逐漸修復(fù)并創(chuàng)新高。2022年股指期貨對沖成本高時,滬深300股指期貨(即IF合約)和中證500股指期貨(即IC合約)年化貼水甚至可達-10%(股指期貨升水/貼水可以看成是正基差/負基差的相對百分比表達形式,升水率/貼水率=基差÷股指期貨標的指數(shù)現(xiàn)貨價格×100%);2023年,國內(nèi)股指期貨貼水情況開始逐漸修復(fù),但不同品種之間波動差異較大。這就導(dǎo)致在此前多年的時間里,國內(nèi)的量化對沖公募基金一度很難通過指數(shù)增強多頭策略的回報來完全對沖負基差居高不下帶來的成本,甚至導(dǎo)致量化對沖公募基金出現(xiàn)階段性負收益的情況。大家可從下圖觀察國內(nèi)股指期貨貼水的歷史變化情況:


數(shù)據(jù)來源:Wind,華寶基金,截至2024.6.30。
No.3量化對沖基金業(yè)績回報中的Alpha高低差別來源是什么?
量化對沖公募基金的收益主要來自指數(shù)增強多頭Alpha超額回報和股指期貨基差這2個來源。然而,指數(shù)增強多頭Alpha超額回報會因為不同指數(shù)增強多頭策略的有效性不同,而呈現(xiàn)較大差異。實際上,構(gòu)建和執(zhí)行有效的指數(shù)增強多頭策略,也是量化對沖公募基金經(jīng)理的核心專業(yè)能力之一。
指數(shù)增強多頭策略,是指對基準指數(shù)進行有效跟蹤的基礎(chǔ)上,通過主動管理爭取獲取超額收益(又叫做Alpha收益),從而實現(xiàn)超越指數(shù)的投資回報。其超額收益則來自于主動管理,通過不同維度選股(高頻、中頻、低頻),精選未來一段時間大概率能跑贏指數(shù)的個股,從而實現(xiàn)超額收益的獲取。
指數(shù)增強多頭策略,大致可以分為兩類:基本面分析策略和量化模型策略。所謂基本面分析策略,是指通過對宏觀、行業(yè)、公司及其他影響個股價格的因素進行分析,主觀決策超配或低配哪些股票。所謂量化模型策略,則是指利用公司財務(wù)基本面因子、量價因子、另類因子、機器學(xué)習(xí)等構(gòu)建選股系統(tǒng),由量化模型預(yù)測超配或低配哪些股票。
一般而言,基本面分析策略受基金經(jīng)理個人的情緒、心態(tài)波動影響會大一些,也不太容易復(fù)制;量化模型策略則更多通過量化因子來選擇個股及進行交易,強調(diào)執(zhí)行嚴格的投資紀律,受基金經(jīng)理個人的情緒、心態(tài)波動影響更小,也較容易復(fù)制。基本面分析策略和量化模型策略都需要基金經(jīng)理持續(xù)投入時間和精力,根據(jù)不同的市場狀態(tài)進行精心打磨和調(diào)整完善。可以說,有效的基本面分析策略和量化模型策略都是優(yōu)秀基金經(jīng)理多年心血打造的結(jié)晶。而當前量化對沖公募基金的指數(shù)增強多頭策略,主流是采用量化模型策略。
No.4如何選擇專業(yè)能力出色的量化對沖基金經(jīng)理?
因為量化對沖公募基金采用“指數(shù)增強多頭+股指期貨空頭套保”策略進行投資運作,那么基金經(jīng)理構(gòu)建和執(zhí)行指數(shù)增強多頭和股指期貨空頭套保這兩類策略的能力就決定著相關(guān)基金的回報水平。那么在目前的市場上,如何才能選出能力出色的量化對沖公募基金經(jīng)理呢?
首先,認真觀察基金經(jīng)理完整的歷史業(yè)績,特別是其持續(xù)獲取相對于業(yè)績比較基準的超額回報水平,還是一個比較有說服力的標準。其次,量化對沖公募基金運作的時間長短也是一個觀察指標。一般而言,運作時間越長的量化對沖公募基金,所經(jīng)歷的市場牛熊轉(zhuǎn)換及各種市場波動情景越多,其基金經(jīng)理擁有的經(jīng)驗也會更豐富,也有更多的機會對其量化投資模型進行持續(xù)調(diào)整和完善。再次,量化對沖公募基金管理的資產(chǎn)規(guī)模也是需要考慮的一個因素。比如若一只量化對沖公募基金管理的資產(chǎn)規(guī)模長期低于1億元,其基金經(jīng)理管理大規(guī)模資金進行投資運作的經(jīng)驗則是相對不足的,那么投資人就不得不對其未來管理更多資金的能力保持一份謹慎。
No.5如何找到專業(yè)能力均衡的量化對沖基金“避坑”之選?
在“專業(yè)技術(shù)含量滿滿”的量化對沖基金選擇過程中,投資人應(yīng)當了解和掌握量化對沖基金投資策略的基本概念和投資方法,精心選擇指數(shù)增強多頭策略與股指期貨空頭套保策略構(gòu)建和執(zhí)行高效、基金經(jīng)理專業(yè)能力出色且經(jīng)過長期實戰(zhàn)檢驗的基金產(chǎn)品,就有望更大概率獲得“穿越波動的超能力”。
接下來,我們就以華寶量化對沖基金(A類:000753/B類:000754)為例,來看看如何精心選擇一只專業(yè)能力均衡的量化對沖公募基金,實現(xiàn)“避坑”操作的。
銀河證券數(shù)據(jù)顯示,目前全市場對沖策略絕對收益目標公募基金僅23只,其中日度開放的產(chǎn)品全市場僅7只,華寶量化對沖基金即為其中之一。華寶量化對沖基金是一只標準的量化對沖公募基金,其以爭取實現(xiàn)絕對收益為目標,采用穩(wěn)健的量化對沖(市場中性)投資策略,該策略與股債市走勢相關(guān)性均較低。在實際運作中,該基金首先是高度重視大類資產(chǎn)配置策略的設(shè)定和執(zhí)行,即根據(jù)對沖成本動態(tài)調(diào)整股票倉位,根據(jù)資產(chǎn)間的性價比對股票、股指期貨、轉(zhuǎn)債、現(xiàn)金管理等進行合理配置。
截至2024年6月末,華寶量化對沖基金債券持倉占比僅為5.12%,其表現(xiàn)與債券市場低相關(guān)。由此可以看出,華寶量化對沖基金投資策略和市場上眾多的“固收+”基金產(chǎn)品有著本質(zhì)區(qū)別,很大程度上避免了“固收+”基金產(chǎn)品因為債市交易擁擠可能帶來的風(fēng)險。特別是在當前全球資本市場進入降息周期、無風(fēng)險利率不斷下降的環(huán)境中,華寶量化對沖基金所受債券資產(chǎn)回報下降的影響相當有限。
2023年以來,國內(nèi)股指期貨的基差回歸正?;?,上證50和滬深300股指期貨大部分時間處于升水,中證500股指期貨的基差基本持平,這為量化對沖公募基金提供了良好的對沖運作環(huán)境,其股指期貨空頭套保的對沖操作不僅不付成本,還額外獲得基差收益,為產(chǎn)品提供了相當?shù)陌踩珘|。更為關(guān)鍵的是,華寶量化對沖基金在使用股指期貨空頭套保策略對沖市場系統(tǒng)性風(fēng)險的過程中,強調(diào)動態(tài)跟蹤升貼水情況、選擇合適的合約、控制近遠月合約比例,同時注重控制較小的凈敞口以實現(xiàn)市場中性目標,體現(xiàn)出了制訂和執(zhí)行股指期貨空頭套保策略嫻熟的專業(yè)能力。當然,投資人還是需要高度關(guān)注相關(guān)基差未來的可能變化及其對量化對沖基金的影響。
華寶量化對沖基金所采用的指數(shù)增強多頭策略,是頗具特色的量化Alpha多因子選股模型,即在期指對應(yīng)的指數(shù)成份股及備選股中精選估值和業(yè)績相匹配、基本面優(yōu)質(zhì)、經(jīng)營穩(wěn)健、具有核心競爭力的個股標的,其具體的選股邏輯如下圖:

由此可知,這一量化Alpha多因子選股模型的核心要素包括價值、質(zhì)量、成長、情緒、技術(shù)、資金流等因子選股體系、財務(wù)風(fēng)險打分體系、量化行業(yè)配置模型等。華寶基金通過多個有效因子的組合降低波動;通過多維度考察,規(guī)避價值陷阱、成長陷阱,提高模型穩(wěn)定性。在這一模型的運作過程中,華寶基金亦高度重視限制行業(yè)偏離、風(fēng)格偏離和個股偏離,加強數(shù)據(jù)源質(zhì)量控制,密切跟蹤市場環(huán)境變化,持續(xù)評估和改進模型。
有效的投資策略制訂和執(zhí)行,為華寶量化對沖基金獲得長期相對穩(wěn)健的業(yè)績奠定了基礎(chǔ)。截至2024年6月末,該基金自2014年9月17日成立以來累計凈值增長達44.16%,相對業(yè)績比較基準超額收益率達28.45%;該基金最近1年累計凈值增長達4.97%,排名同類基金產(chǎn)品第2位(2/23)。截至2024年6月末,華寶量化對沖基金最近1年風(fēng)險收益比突出,其最大回撤僅-1.40%,亦排名同類基金產(chǎn)品第2位(2/23);同期其卡瑪比率達3.54,排名同類基金產(chǎn)品第1位(1/23)(卡瑪比率=區(qū)間年化收益率/最大回撤,該比率越大表明風(fēng)險收益比越高,更好地兼顧了收益與風(fēng)險平衡)。通過分月數(shù)據(jù)統(tǒng)計亦可見,截至2024年6月末,華寶量化對沖基金在成立以來的121個月中,實現(xiàn)月度正收益的概率接近70%。


從投資經(jīng)驗的維度來看,2010年國內(nèi)推出滬深300股指期貨,華寶基金自2011年即開始推出和管理量化對沖策略的專戶產(chǎn)品,2014年開始推出和管理量化對沖策略的公募基金產(chǎn)品。華寶量化對沖基金現(xiàn)任的2位基金經(jīng)理中,徐林明具有22年證券從業(yè)經(jīng)驗、超14年投資管理經(jīng)驗,自該基金2014年9月成立以來即擔(dān)任基金經(jīng)理;而王正亦具有12年證券從業(yè)經(jīng)驗、超9年投資管理經(jīng)驗,兩人均可謂是經(jīng)歷了牛熊轉(zhuǎn)換和多輪市場風(fēng)格變化實戰(zhàn)考驗的資深基金經(jīng)理??梢哉f,華寶量化對沖基金現(xiàn)在穿越波動的“超能力”表現(xiàn),是其基金經(jīng)理團隊長情投入“十年磨一劍”的成果。
投資大師威廉·江恩曾經(jīng)說過,“投資的風(fēng)險,來自于你不知道自己正在做什么”。精選量化對沖公募基金的旅程,首先亦是認知和管理風(fēng)險的過程。當我們找到了辨識和化解量化對沖基金投資風(fēng)險的路徑之時,相信這也有望成為大家自身在投資中獲得“穿越波動的超能力”的新起點。(CIS)
數(shù)據(jù)來源:銀河證券、華寶基金、基金定期報告,統(tǒng)計數(shù)據(jù)截至2024.6.30,業(yè)績數(shù)據(jù)已經(jīng)托管行復(fù)核。華寶量化對沖混合基金成立于2014.9.17,基金分類來源于銀河證券,分類為對沖策略絕對收益目標基金(A類)。截至2024.6.30,華寶量化對沖最近1年凈值增長4.97%,排名同類2/23。歷任基金經(jīng)理為徐林明(自2014.9.17起)、王正(自2020.1.2起),業(yè)績比較基準為一年期銀行定期存款利率(稅后),其2019—2023年份年度凈值增長率及其業(yè)績比較基準增長率分別為:6.65%、8.58%、-0.54%、-6.08%、2.59%及1.50%、1.50%、1.50%、1.50%、1.50%。徐林明在管同類基金包括華寶量化選股混合發(fā)起式,在管非同類基金包括華寶滬深300增強。華寶量化選股混合發(fā)起式成立于2023.2.20,歷任基金經(jīng)理為徐林明(自2023.2.20起)、喻銀尤(自2023.2.20起),業(yè)績比較基準為中證500指數(shù)收益率×80%+中證綜合債指數(shù)收益率×20%,其成立以來凈值增長率及其業(yè)績比較基準增長率分別為-7.44%、-15.31%。王正在管非同類基金包括華寶滬深300增強。
風(fēng)險提示:該基金由華寶基金發(fā)行與管理,代銷機構(gòu)不承擔(dān)產(chǎn)品的投資、兌付和風(fēng)險管理責(zé)任。投資人應(yīng)當認真閱讀《基金合同》《招募說明書》《基金產(chǎn)品資料概要》等基金法律文件,了解基金的風(fēng)險收益特征,選擇與自身風(fēng)險承受能力相適應(yīng)的產(chǎn)品?;疬^往業(yè)績并不預(yù)示其未來表現(xiàn),基金經(jīng)理管理的其他產(chǎn)品業(yè)績,不預(yù)示該基金未來業(yè)績,基金投資須謹慎!基金管理人對華寶量化對沖混合基金的風(fēng)險等級評定為R2-中低風(fēng)險,適合穩(wěn)健型(C2)及以上的投資者,適當性匹配意見請以銷售機構(gòu)為準?;鸬耐顿Y范圍、投資策略以《基金合同》《招募說明書》《產(chǎn)品資料概要》等法律文件為準。銷售機構(gòu)(包括基金管理人直銷機構(gòu)和其他銷售機構(gòu))根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)對該基金進行風(fēng)險評價,投資者應(yīng)及時關(guān)注銷售機構(gòu)出具的適當性意見,并以其匹配結(jié)果為準,各銷售機構(gòu)關(guān)于適當性的意見不必然一致,且基金銷售機構(gòu)所出具的基金產(chǎn)品風(fēng)險等級評價結(jié)果不得低于基金管理人作出的風(fēng)險等級評價結(jié)果?;鸷贤嘘P(guān)于基金風(fēng)險收益特征與基金風(fēng)險等級因考慮因素不同而存在差異。投資者應(yīng)了解基金的風(fēng)險收益情況,結(jié)合自身投資目的、期限、投資經(jīng)驗及風(fēng)險承受能力謹慎選擇基金產(chǎn)品并自行承擔(dān)風(fēng)險。中國證監(jiān)會對該基金的注冊,并不表明其對該基金的投資價值、市場前景和收益做出實質(zhì)性判斷或保證。市場有風(fēng)險,投資須謹慎。
(文章來源:證券時報網(wǎng))
(原標題:穿越波動的超能力?量化對沖公募基金投資“避坑”指南)
(責(zé)任編輯:91)
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