量化基金遭遇發(fā)展瓶頸 震蕩市量化對沖產(chǎn)品值得關(guān)注

王驊

今年以來，量化基金業(yè)績分化嚴(yán)重，但平均收益仍未跑贏市場;其實，目前波動加大的市場環(huán)境有利于量化投資，其中量化對沖產(chǎn)品的運作環(huán)境改善，配置價值相對突出。

量化產(chǎn)品收益規(guī)模均遇瓶頸

去年末，主動量化基金規(guī)模370.8億元，相較2017年末規(guī)模大幅收縮28%;今年一季度，雖然主動量化基金規(guī)模小幅增長，但主要由市場回暖帶來的資產(chǎn)價格上漲貢獻(xiàn)，該季度主動量化基金凈贖回20.96億份。

其中，公募量化大戶華泰柏瑞和景順長城旗下的多只基金在一季度凈贖回份額較高，華泰柏瑞量化先行、景順長城量化精選單季度分別凈贖回2.32億份和2.15億份。由此可見，在相對強(qiáng)勁的市場中，投資者仍然對量化基金興趣寥寥。

量化基金的衰落和業(yè)績表現(xiàn)持續(xù)低迷是直接掛鉤的，從近兩年整體的市場行情看，主動型量化基金一直處于不利地位：2018年在市場單邊大跌的背景下，主動型量化基金抗跌性遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及對沖型量化基金;今年在市場大幅上漲的情況下，減少人為干預(yù)的主動型量化基金超額收益出現(xiàn)回撤，主動量化基金的平均收益僅為15.53%。

今年以來超額收益的回撤，主要來自兩方面原因：一是市場急漲，不少主動量化基金倉位普遍不足，例如華商大盤量化精選擔(dān)憂企業(yè)盈利壓力，在3月中旬大幅調(diào)整股票倉位，繼而錯過后續(xù)一小波行情，而新華恒益量化、九泰盈華量化等產(chǎn)品的倉位在過去半年均保持低位;二是今年急漲集中于部分概念和題材股，導(dǎo)致多數(shù)選股因子暫時失效，從歷史來看，當(dāng)市場出現(xiàn)如2017年的漂亮50極端行情時，主動量化基金超額收益普遍回撤。此外，主動量化基金以持股分散為顯著特征，在股票市場出現(xiàn)少量個股和指數(shù)領(lǐng)跑的極端情況下，量化分散選股跑贏基準(zhǔn)指數(shù)的難度較大，不過這種極端的行情表現(xiàn)通常難以持續(xù)，隨著市場結(jié)構(gòu)從極端行情回歸常態(tài)，超額收益也隨之恢復(fù)。

波動中量化產(chǎn)品配置價值提升

相比主動管理基金，量化基金一般不深入研究具體的某個股票或某個行業(yè)，而是通過能夠獲取的一切關(guān)于上市公司財務(wù)狀況和交易行為等數(shù)據(jù)并形成量化因子，選擇相對優(yōu)質(zhì)的股票形成投資組合。

投資者需要意識到，量化中沒有常勝將軍，任何量化因子都可能經(jīng)歷長時間的疲軟。但是這種相對穩(wěn)定的模式使得量化基金相對更加適合震蕩市，例如2016年就有長信量化先鋒等產(chǎn)品脫穎而出。雖然目前量化基金面臨困境，個別基金的超額收益甚至絕對收益落后，但在之后震蕩加劇的市場環(huán)境中，它們可能仍有一席之地。

此外，目前股指期貨的交易限制，已基本放寬至2015年熔斷前的水平，量化對沖基金就是其中最受益于股指期貨放開的產(chǎn)品。在去年的大跌中，量化對沖基金便吸引了不少投資者的目光;在4月中旬開始的調(diào)整中，量化對沖基金依然保持了穩(wěn)健的特征，近一月平均上漲0.25%。未來，伴隨股指期貨成交量恢復(fù)放大，將明顯降低股指期貨交易的沖擊成本、提高移倉效率，由此使得量化對沖類型產(chǎn)品的資金容量大幅加大，投資者也會有更多選擇。

從一季報看，不少基金公司已經(jīng)做出積極的調(diào)整：在之前的交易政策下，面對工具受限，很多規(guī)模數(shù)億元的公募市場中性產(chǎn)品在市場中性策略上的倉位并不高，主要以配置固定收益資產(chǎn)來控制回撤;而從一季報看，伴隨股指期貨流動性進(jìn)一步改善以及前期股指期貨負(fù)基差的進(jìn)一步修復(fù)，絕大多數(shù)量化對沖產(chǎn)品大幅加倉，中金絕對收益策略、嘉實絕對收益策略等基金加倉幅度超過60%;與此同時，在絕對收益策略上持續(xù)“深耕細(xì)作”的基金公司動作更大，能夠通過挖掘更加多樣化的因子將“中性”進(jìn)行到底，例如華泰柏瑞量化對沖、富國絕對收益多策略等，它們在近一年不同的基差環(huán)境中均能獲得穩(wěn)定收益。

但是，量化投資在中國的發(fā)展還面臨諸多問題，比如單純依靠模型進(jìn)行投資的風(fēng)險較大;我國資本市場的數(shù)據(jù)期短，然而數(shù)據(jù)又是量化投資的核心，同時相當(dāng)數(shù)量的上市公司公布的財務(wù)數(shù)據(jù)不符合實際，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會相當(dāng)程度上影響量化模型運作的有效性。