创金合信基金程志田:多因子量化投资制胜
近年来,量化投资在A股市场发展日益火热。Wind数据显示,截至2015年12月21日,剔除2015年新成立的16只产品,27只主动量化基金今年以来的平均收益率为45.98%,远远跑赢同期上证综指和沪深300的12.61%和9.40%的涨幅。
创金合信量化投资总监、创金合信量化多因子拟任基金经理程志田日前接受上证报专访时表示,A股市场是量化投资沃土。由于A股市场个人投资者例高,市场情绪对A股走势影响较大,量化投资能规避人为情绪的干扰,制定科学合理的投资策略。加之A股市场为新兴市场,信息不对称相对明显,专业投资机构发挥专业优势,量化基金优势更为明显。
资料显示,程志田从业9年专注于量化投资,前泰康资产金融工程部量化投资总监。曾任大摩深证300指数增强基金经理。Wind数据显示,在2011年11月15日至2013年4月15日程志田管理大摩深证300指数增强期间,该基金的超额收益率居同期20只同类增强指数型基金第二位。
程志田还就量化基金的发展等热点话题接受了本报记者专访。
《基金周刊》:您的数量化投资体系是怎么样的?
程志田:创金合信量化多因子基金采用的是选股+择时的投资体系;选股模型决定股票组合的构成,择时模型决定仓位。其中,选股模型采取的是以多因子alpha模型为主,大数据选股模型和事件驱动选股模型为辅的综合选股体系。择时模型采用的是形态识别模型和大数据择时模型相结合的决策体系,其中形态识别模型侧重于从技术分析角度去预判市场的涨跌趋势,而大数据择时模型侧重于从投资者舆情角度去预判市场,两者结合可以得到较为稳健的效果。
创金合信量化团队的主力模型——多因子alpha模型的长期模拟业绩较好,2008年3月至2015年8月,模型的复合平均收益率约为33%,而同期上证综指复合平均收益率仅为-4%。
《基金周刊》:与其他基金公司的量化产品相比,您管理的量化基金,会有何不同?
程志田:主要体现在三方面:一、创金合信基金量化团队拥有9年量化研究和投资经验,量化团队开发模型在细节上更深刻更严谨;二、大数据模型的应用拓宽了传统量化模型的数据源,提供了更为广阔的决策依据,降低模型失效的概率;且大数据模型与多因子模型的选股相关性很低,使得整体股票组合表现更稳健;三、创金合信基金量化团队有独立研发的风控模型,可以监控和调节股票组合的风险暴露,防止股票组合在某些风险因子上过度暴露风险,以期获得稳健业绩。
《基金周刊》:您未来管理量化基金,如何控制组合的大幅回撤?在大熊市中,量化基金如何生存?
程志田:对于股票型产品来说,控制回撤最有效的方法是降低仓位。创金合信量化多因子基金将通过择时模型控制仓位。
创金合信量化多因子基金有择时模型,择时模型由形态识别模型和大数据模型构成,分别从技术分析角度和舆情分析角度对市场的涨跌趋势形成预判,进而调节股票仓位。在市场风险加剧时,模型大概率能降低股票仓位,规避风险。根据量化模型的回测,创金合信基金量化投资团队的数量模型在牛市和震荡市都有不错的表现,而在大熊市时也可以跑赢市场,再加上择时模型的低仓位决策,预期在熊市时可以减少亏损。
《基金周刊》:数量化投资是否应该严格按照模型提示进行操作?是否需要发挥基金经理的“主观能动性”?
程志田:量化投资的优点在于规避了人为决策的情绪干扰,决策更客观更有纪律性,所以在投资过程中,将严格按照模型进行操作。基金经理的作用在于持续不断地跟踪、评价实盘和模拟盘的模型业绩,并决策采用哪些模型进行投资。
《基金周刊》:国内很多券商也在做数量化投资的研究,您怎么运用这些券商的研究成果?
程志田:国内很多券商的研究所也会进行数量化投资的研究,其中不乏创新、有效的研究成果。一方面,创金合信基金量化投资团队会密切关注国内券商量化研究的最新动向,与优秀的券商卖方量化团队保持良好的沟通和交流。
另一方面,创金合信基金量化投资团队持续不断对券商的量化研究成果进行甄别,挑选可能有效的成果进行深化研究和检验,将其转化为好的投资策略。
创金合信基金量化投资团队有一套严格的策略有效性检验标准,若以上研究成果能通过我们的有效性检验,我们将对其进行一年以上严格的模拟盘跟踪,确保策略确实有效,才可能将其纳入到投资体系中。
《基金周刊》:国内现在是否具备了发展数量化投资的环境?在国内基金公司现有的投研体系下,推行数量化投资有无障碍?
程志田:Wind数据显示,截至2015年12月21日,剔除2015年新成立的16只产品,27只主动量化基金今年以来的平均收益率为45.98%,而同期上证综指和沪深300的涨幅分别为12.61%和9.40%。
如果把区间拓宽到最近3年,主动量化基金、上证综指和沪深300的涨幅分别为:139.38%、67.98%和62.11%。由此可见,目前国内数量化投资的条件已成熟,且有一批优秀的量化投资团队可以为投资者提供优质的量化投资产品。
创金合信基金也高度重视数量化投研体系的发展,大力引进资深量化团队,力求为投资者提供优质的量化产品。