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大摩量配基金张靖:从优质行业中获取超额收益

2012年11月14日15:52
来源:搜狐理财 作者:张艺

  量化配置先选行业再选个股

  搜狐:各位搜狐的网友大家好!本期《搜狐理财》很荣幸邀请到了摩根士丹利基金经理张靖先生,张靖先生,欢迎您!

  张靖:您好,各位搜狐的网友大家好!

  搜狐:张靖先生目前管理大摩多因子基金,大摩多因子这一只基金今年以来业绩表现非常不错,接下来张靖先生又即将掌舵大摩第二只量化基金—大摩量化,我想请问一下这只大摩量配的设计背景是怎样的?

  张靖:大摩量配是一个极短的简称,其实它的全称应该是大摩量化配置股票型基金,量化配置是它的关键词,我们当时设计这个产品,主要是基于几个方面的考虑:第一个方面就是量化配置,首先说配置,配置它是一种全球来说也是非常重要的一种投资的方式,它主要是把资产分成各种类别,对各类资产配以比较合适的权重来进行投资。这个在全球来说也是运用比较广泛的,在配置当中也是行业配置这一块非常重要的,不管是传统投资也好,还是其他的量化投资也好,在配置这个角度上来说也是非常多的应用,研究的资料表明,在全球尤其是在国外的这些基金的产品当中,行业配置所起到的作用是占了很大的比例,在基金业绩当中占了非常大的比例。

  第二点就是说量化配置,量化配置在全球的基金业当中也是运用比较多的,尤其是以高盛这个国际著名投行,它的资产管理公司开发了一个非常好的模型,它也是针对这种量化配置的,包括配置的产品可能是债券、股票,然后股票下面有行业,甚至行业下面的股票,它都是这方面的一些考虑的。

  第三点就是说我们作为大摩华鑫基金公司的量化投资部,我们之前也推出了一个多因子的量化产品,多因子的量化主要是从选股的角度来进行投资的,也就是说在行业这个层面的关注度并不是特别高,主要是非常精细的对个股进行投资价值的比较,然后进行投资决策。

  我们现在推出的这个新产品——大摩量化配置主要是从行业的角度,把我们很多股票按照行业进行分类,按照这个类别进行投资,来鉴别每个行业它的一些比较优势,它的景气度怎么样,它的盈利能力怎么样,它的估值是不是够安全等等的一系列的因素综合起来,把这个行业去选择一些比较更有优质的行业选出来进行投资。选出来以后,在它的权重上面来进行优化配置,优化权重的选择,然后来进行投资。这是我们设计大摩量化配置产品的一个背景。

  第四点对于选股的模型来说,很多选股的模型它是比较关注市场的一个,相对来说不是太大的领域,它往往是有一定的资金的限制,因为它可能到了几十个亿上百亿的时候它的操作空间相对来说就不会特别的大,而量化配置能解决这个问题,因为它选择的是行业,行业是作为非常大的一个资产模块、资产块、资产包,在市场上,我只要选对了这个行业,我可以在这个行业里面配10只股票,如果行业够大我也可以配100只股票。这样的话它对于资金的限制就不是太大,只要我们行业选择对了,你再选择股票的时候你可以根据资产的规模来进行调整是选择更多的股票还是少一点股票。

  量化是投资经验的数量化表达

  搜狐:其实很多投资者对量化投资这个概念的认识还是比较浅的,有人说量化投资量化的研究是一个兵器的加工厂,而量化模型就是这个加工厂加工出来的一个兵器。您能否介绍一下量化投资这个概念是怎么样?

  张靖:所谓量化投资,首先投资就不用说了,为什么说量化?量化其实是一种把我们的投资的策略、投资的经验进行数量化的表达,或者是数量化的应用,是这种方式。整体来说量化是一种工具,它并不是说它是无中生有,或者是说它是如何高技术,或只是说在IT技术上、数学的验证上、数学的方法上有多么的先进,其实它背后还是有很多逻辑的。首先量化投资是寻找一些能够影响我们股票价格的影响因素,这些因素有可能是来自于我们的投资经验,比如说我们自己平时在投资过程中,有些股票涨得太高的时候再去买的时候,它往往是没有太好的收益的。但是有些股票可能也不错,现在估值也不贵,然后再放长到3个月一个季度或者是半年的情况下,它往往都是可能有创收益的,它是把经验拿到市场上去用一些量化的方法进行检验。比如说估值高还是低,我就用PE或者是PB,或者是PS类似的一些指标来进行表达。完了以后,比如说最近涨幅多不多,这个市场的数据是可以拿出来做验证的。完了以后把这些数据进行整合以后,每只股票,或者是每一个资产,每一种资产,它的各个属性都会用一些数量化的指标来进行描述,描述完了以后看看我们用这些指标选出来的股票在一个比较长的时间段内,这些股票的表现它是不是比较稳定的超越我们市场的基准。这样,通过我们数量化的方法对我们的投资经验进行描述,并据此选一些股票,这些股票的业绩又表现比较稳定,投资过程和结果都是可以重复的,在某种程度上来说它是比较客观的科学的方法。

  另外一种,我们可能对于我们的市场认识并不一定说是非常全面,一个人的对于市场的经验也好,他对市场的关联、市场的感知等等知识方面,他可能都是相对来说比较狭隘的,同时市场上也有可能一些规律是很难精确认知的。换句话说,你可能没有做过某一类股票,或者就算你接触过,但是你没有体会到。那量化的方法就是可以通过一些数据的整理,然后从数据当中发现一些规律,那么用这种数量化的方法来自两个方面,一个就是我们现有的投资经验的总结,然后验证,看它是不是有效。另外一种就是我们在市场当中去发现我们没有了解到的一些规律,然后来进行投资。

  其实这两点说综合起来也就是认识、认知的过程,认知的过程其实分两种:一种就是你在实际的经验当中,有一点感知,然后提出一种假说,用数据的方法验证;另外一种方法我可能没有一个先验的东西,我可能没有什么太多的概念,我只是突然在一堆数据当中发现好象有一点规律性的东西,而这种规律性的东西进行逻辑的演绎发现它确实是有道理的,这也是一种认识过程。这也是我们不管是做理论学科还是做实践的学科里面都是经常用到的两种方法,一个叫演绎法,一个叫归纳法。

  其实我们量化想做的也是这一点,我们就是想把我们的经验,正确的经验,是经过验证的经验,用数量化的方法进行表达,让它可重复、可实现、可预测。另外一种就是我们要努力的发现市场当中的一些规律性的东西,我们不能感知的东西,这些规律并不是说我们发现一个只要是好象有规律的就立马用,我们还得看看它这种展现出来的规律是什么样的规律,这种规律是不是可以解释的,中间是不是有逻辑关系的,你不能说市场的波动和大海海涛的波动好象有点类似性,然后涨潮的时候我们就可以去买股票,这是不对的。至少来说在数据的挖掘,或者数据里面展示出来的规律的认识上,中间是有一些普适性的逻辑必须要照顾到的,有逻辑我们才可以用这样的数据规律。所以从本质上来讲,量化是一种工具。

  搜狐:像您这样说的话,量化模型它的规律是固定的,像量化模型设计出来以后,只要计算机根据这个量化模型进行自动执行它的投资就可以了,这样子的话,基金经理在这种会扮演什么样的角色吗?

  张靖:基金经理很大一部时间是放在模型创立之前,建立模型的过程是比较漫长的,或者说非常需要很多的精力,要综合比较很多数据,包括你的计算机程序的编写等等这些,然后中间的逻辑的关系有没有理顺,在实施的过程当中你还要检验你投资的逻辑,或者你这个模型是不是能够取得相对稳定的超额收益,你必须要去验证,验证完了以后你还要对市场的环境进行评估,因为任何一个模型它不可能模型是万能的,不可能说你这种方法是万能的,你能够用100年,1000年,因为市场也是在变化的,这是肯定的。但是至少来说,市场在变化当中有一部分的东西是不会变的,或者说它的变化是非常非常小的。也就是说我们在模型的甄别,或者是鉴别当中进行评估,对模型的评估当中基金经理会花比较大的精力,不光是从数据的验证上面,同时也对市场的环境,然后你这个模型的优缺点进行评估,然后看看这个模型在未来的一段时间内它的表现会不会是好的,会不会是有很大的风险,这是基金经理花得比较大的精力的一块。

  另外一块就是在基金运作的过程中,我们是有一些,比如说我们的这种平常的操作,买卖什么股票,确实是计算机模型跑出来的,包括它的交易计划列表这些都是直接就推出来了。但我们需要考虑到基金的资金管理、仓位控制、风险控制等,这些还是会有一部分的工作去做。

  另外还有一块,就是我们模型的持续的跟踪,也就是说我不可能做好一个模型就把模型一丢就自己跑一边去,然后不管它跑成什么样也不管,反正这个模型肯定OK,这不是一个正确的态度,或者不是一个应该有的态度。应该是每天都要去看一下我们的模型选出来的是哪些行业、哪些股票,这些股票、这些行业是不是在我们的模型架构之外还有一些其他的影响因素,这些影响因素会不会影响到我们这个行业,对于这个行业,对于这些股票投资的成败,这个时候我们在这个过程当中,我们会发现新的因素,这些新的因素的作用,如果它只是一个随机的,只是今天多一点,明年少一点,整体上不会有太大变化的话,这种因素就可以暂时把它放在一边。但是如果你发现有一些因素的作用是非常持续的,尤其是正效应,这个时候你得考虑了,你原来可能模型上是没有照顾这个因素的,这个时候你就需要做考量,你要看看这个因素能不能放到我的模型里面去,需不需要放进来,如果是放进来以后,我们要做假设,如果是放进来的话,我之前的业绩水平到底是什么样,最好就是不能影响你之前的模拟业绩,你可以回看嘛,你把这个因素加进来以后你对模型再回看,回看以后如果它对你过去的业绩确实能得到提升,那就说明这个因素放进来也是好的,而且现在也在发挥着作用,这个也是基金经理需要考虑的一件事。

  搜狐:那我可以这样理解吗?就是在这个模型确定以后,基金经理就是通过整个的市场的变化,然后对这个模型,或者是这个选股公式来进行微调,是这样子的吗?

  张靖:是,要进行微调,但是这个也不能太频繁,其实这个也牵涉到一个模型的管理问题,你不可能说我现在看了这个因子好,近期表现不错,就立马放到模型里面做了,这个也是不太好的一种方式,因为一个模型它的建立到之后的使用,它是要遵循一定的严格要求,而不是说我随便就可以加一个因子进来,丢一个因子出去,而是如果我们要加这个因子,我们需要跟我们的团队,或者说我们的投资决策委员会商量,这个因子放到这个模型里面以后,其实你这个因子放到这个模型以后你就是一个新模型了,那这个新模型的模拟业绩大概是什么样子,如果是按照这个来做的话,你的业绩是怎么样,如果说不太好,只是近期有点表现,其实这种因子是不应该放进去的,我们应该是追求一个相对来说比较稳定的收益,比较长期的收益。所以这一块是有一个审核的标准。同时如果这个模型修改了,确定要修改,之前没有问题,之后呢我们在这个过程当中,我们可能还要延续的再观看1-3个月,再看看这个因子加进去以后,在未来的这个市场影响到底是什么样子,综合评价以后我们再看看是不是去把现有的模型进行升级。

  量化选股以概率取胜

  搜狐:这种模型的选股,计算机自动的选股有什么优势和劣势呢?其实人为的干预因素会比较少的。

  张靖:对,优势是很明显,因为我们市场越来越大,股票越来越多,现在有2000多只股票了,将近2600多只了,让研究员去跟,可能一时也跟不过来,尤其是对一些研究员队伍不是很大的机构来说的话,这么多只股票跟踪下来确实是比较难的一件事情。那用量化的方法可以处理,我就看每个股票它的各个方面的,在投资方面的一些属性,然后看看哪些股票它的风险是比较高的,哪些股票的风险是比较低的,哪些股票在未来是有比较好的概率,能够取得超额收益的,它能够通过这种大量的数据的批处理,很快就把这个事情给做了,效率是非常高的。这是第一个优势。

  第二个优势是在于它的股票基金的横向对比,或者是行业之间的横向对比,我们经常看一个股票,你只是看这个股票好还是不好,比如说这个股票明年成长30%,是今年的20多倍,不错呀,挺好的。但是你不知道市场上还可能存在另外一只股票,它明年的增长是50%,不到20倍。这个时候他能够更好的进行横向的对比,能够在众多的数据当中把我们股票投资的级别进行分类,这是一个优势。

  另外,量化投资最根本的一点,它是一种用概率取胜,因为往往传统的投资比较更注重于我们的权重股,比如说10大权重股,10大权重股可能占了30%-40%这样的比例,然后这10大权重股里面这几只表现好它就好,整个基金的业绩就好,表现差就也跟着差。量化投资就不一定,量化投资讲究的是一种概率,就是我是在做一种区分度,不同属性的股票,或者是行业,它在收益上也是有比较大的区分度的,也就是说在这个属性上面有比较好的股票和在这个属性上比较差的股票,它大概率上都是要收益会更高一点,那我就选择这个属性好一点的股票,而且是一批股票,可能是100只,可能是200只。然后选了这些股票以后,我并不指望说我里面有某一只股票收益非常高,而是期望这100只当中有60只、70只都跑得不错,都有比较好的收益,整体平均下来这一批股票整体上比市场要跑得好,这样它的业绩相对来说可能更加稳定一点。

  劣势的话,其实量化投资当然也有一些劣势,这些劣势是在于有些市场的信息,或者是市场的影响因素,它是不太能量化的,而这些不太能量化的东西有时候可能会对你的业绩产生支撑作用,但是有时候也会影响到你的业绩。所以我觉得我们是去抓一些能够做纵向、横向比较的有用的信息,这些信息是可以作为大家都在一个相同的比较基准上进行比较。如果是像一些偶然的因素,突然这样爆发、那样爆发,像这些的话,量化这一块其实不太能量化。

  从优质行业中获超额收益

  搜狐:回到大摩量化配置基金来,刚才您也提到了其实多因子是重选各股,大摩量化配置又是重选行业,可以这样理解吗?

  张靖:对。

  搜狐:那这两只产品除了这一点以外,还有其他的异同没有?

  张靖:其他的异同的话,大摩量化考虑了一些跟行业相关的一些宏观,行业景气度相关的指标;多因子这一块相对来说就少一些。另外一个,在行业的选择,或者是股票的选择上,我们因子的选择这一块,因子上还是有一些差别。第三个就是在权重方面,量化配置权重是根据市场的基准权重做一些优化的。谈到具体的区别的话,可能就是体现在这几个方面。

  搜狐:那大摩量化这个量化模型是怎么样的?它的投资流程又是如何呢?

  张靖:大摩量化是以行业配置为主要的投资的策略,首先我们去采集一些行业相关的宏观的行业的指标,比如说货币的扩张还是在收缩,然后我们的经济增速,包括我们的通胀等等这些。然后在行业层面,我们有行业的一些产品的价格数据、产品的库存销量等等这些,这些数据大概能够反映行业的景气程度。同时我们还要结合行业的基本面的因素,比如说估值,行业的盈利能力、行业的增长速度、行业的收益的一些质量等等这些。这是第二个方面。

  第三个方面我们还考虑到行业在市场上的一些因素,因为这一块的因素在全世界量化投资里面都是经常所用到的,就是动量和反转,动量和反转说得更通俗一点就是强者很强,或者说一个皮球掉在地上总会弹两弹,大概是这个意思,市场价格表现里面还是有一些规律。

  通过各个方面的因素综合起来,当然说这些因素并不是说我们全部都把它选出来,而且用数据来检验哪些因素对于行业的这种市场的表现它是有显著的影响的一些因素,把这些因素提取出来,然后再根据这些因素选择行业,选择一些各个属性方面都比较有优势的一些行业,然后拿这些行业配置相应的权重,根据市场的基准的一些权重来进行优化配置。确定权重以后,我们在行业内部进行股票的选择。在行业内部的股票选择里面,我们也会考虑到股票它本身的一些基本面,或者是市场面的因素,来进行量化的选择。在行业这个层面,这种模式有点像多因子的选股模式,但是里面的因子,然后一些权重是不太一样的。它的目的是在于我们能跟踪这个指数,同时最好就是能超越这个行业的指数。大概是这么一个过程。

  搜狐:像您刚才提到了几个因子是影响选股的一个比较重要的变量,那么这几个因子当中,能不能讲一下权重比较大的具体是哪几个因子呢?

  张靖:因为我们的权重并不是说我们拍脑袋拍出来的,权重是我们根据历史的行情,或者是历史的情况下面,我们可以看到这些因子起到了显著作用,有些因子起的显著作用会高一点,有些因子的作用就会低一点。但是这些因素又会跟着时间的变化,它的重要性也是在变化的。模型有自学习的过程,当它开始慢慢变得弱的时候,我们的权重也是慢慢的降下来。它的显著作用在升高的时候,我们的权重也是在慢慢的加上去,大概是这么一个过程。你要现在问我哪个权重更大。

  搜狐:像大摩量化配置它有一个很大的特点,就是对行业的选择。那您们对行业的选择有没有自己独到的分类,还是整个就是像全行业的分类一样呢?

  张靖:你这个问题非常好,行业分类是非常关键的,在我们做行业选择,或者是行业投资的、行业分析的时候,行业分类是一个非常重要的环节,为什么这么讲呢?其实我们是想最好行业的分类使得相同行业里面的股票,他们的收益,或者是市场表现是比较一致的,然后行业之间又差异非常大,这样的话我选择这个行业,如果我选对了,选择了一个非常好的,收益非常高的行业,我就可以拉开这个差距。同时我选了这个行业,这个行业内部的股票又是非常高的一致性的话,我的效率是比较高的,我不会说我选了一个行业,里面有很多股票它的走势跟这个行业是没有什么太大关系,大部分股票是往上走的,有一波股票是始终往下面走的,这样的话就会降低你的收益。我们需要做一个很好的行业分类,行业分类我们觉得应该是从两个方面做这种行业之间的差异性以及行业内部的相似性。从哪两个方面呢?主要是从基本面层面和市场层面。这两个层面是照顾了两个问题,一个是影响因素问题,一个是市场表现问题。影响因素也就是说相同的行业,我们现在经常用的这个行业的分类它是通过主营业务收入、净利润来源来进行分类的,这个分类在某种程度上来说是产业的分类,或者是通过产品的特征进行分类的。这种分类它解决了一个问题,相同行业它的内部股票基本上受到了一些基本面的因素影响是基本一致的。但是在市场层面,它可能会不太一致。这样的话我们就结合这两个方面来进行细分的子行业来进行,在市场这个层面进行归类。

  搜狐:你们有分成多少类呢?

  张靖:我们有分成50多个,然后把这两个进行统一,基本面和市场面,基本面的影响因素相似,市场面的走势比较相似的这些股票作为一类,然后依此类推,形成不同的行业,我们有54个行业。

  大摩提供海外量化投资经验

  搜狐:贵公司现在量化团队建设的情况是怎样的?

  张靖:我们大摩华鑫量化团队是2009年成立的,经历这么几年,也推出了我们多因子产品,下面也在推量化配置上的一个产品。谈到这个团队,其实我们团队主要是有两个方面组成,一个就是我们国内的团队,国内的团队主要是日常的一些工作,日常的产品的开发、模型的开发,包括基金的管理这些方面,这是在国内这一块。国外我们还有一个顾问团队,是我们大股东大摩那边的几个高级顾问,他们也会经常给我们一些比较多的支持,特别是在海外这一块的量化的一些投资经验,或者是方法上面,主要是方法上面跟我们沟通比较多,因为他们毕竟在这一块做得时间比较长,经验也相对比较丰富,所以我们在这一块也是受益匪浅。未来我们团队也会持续的扩大,因为我们觉得量化投资在市场上还是有比较大的发展前景,我们团队也在持续的在扩大,力图在量化投资这个领域作出我们特色,也给投资者带来比较好的回报。

  搜狐:我想投资者比较关心您个人的从业经历是怎样?

  张靖:我个人是2006年在国内取得了金融工程的硕士学位,2006年就去了一家券商,就是做量化投资的,一直都是在做量化投资。因为2006年的那个时候国内的市场量化投资还是放在衍生产品的关注度会更高一点,当时我所在的公司也是对这一块非常的重视,我就跟海外,特别是香港的一些做量化投资机构由比较深入的合作。我在那边待了有2-3年的时间,比较系统的学习了他们的一些量化的投资方法,包括产品设计,包括一些交易系统、风控系统的一些开发以及量化模型的建立等等这些的工作,这一块做的时间比较长,对国外的一些量化投资方法还是有一些认识吧,受益还是蛮多的。然后2009年就来到了我们大摩华鑫公司,也是第一批,来组建我们大摩华鑫的量化团队,在这个过程当中也是跟大摩这边学到了很多的关于量化投资方面的一些经验。后面管理大摩多因子基金,现在业绩还算可以,觉得自己这么多年做量化投资来讲的话,也经历了好的时候,也经历了量化投资艰难的时候,特别是2008年金融危机的阶段。对于量化投资来说的话,我觉得还是蛮好的一种选择,因为它确实是在市场当中构建出一种新的投资方式,或者是相对来说比较客观科学的投资方式,这一块在国内来讲的话,包括我本人,我觉得都是一种机会,一种好的选择。

  搜狐:未来国内量化投资的发展前景是会如何的呢?您有什么样的展望?

  张靖:其实我觉得量化投资,其实这种认识我之前也写过一篇文章,也是自己的一篇博文,其实我们在认知的过程当中,不管是做投资也好,做其他的东西也好,在认知的过程当中会有一些东西是可以固化下来的东西,逐渐固化下来的东西越来越多的时候,这些固化下来的东西其实是一种知识,也就是你认知的过程。也就是说之前可能大家是在一种现象当中比较现象,拿现象比较现象,后来就是从现象当中总结出规律,用规律去看现象,这样的话其实量化的投资也是这样一个过程,也就是说它是把一些市场的规律能够固化下来,按照这种模型进行投资,能够获得相对来说比较稳定的超额收益。当然随着你对市场的认识越来越多,市场这种逐渐的演变,市场的影响因素也会逐渐的在变化,或者是在提纯,这样的话你的模型也是在逐渐的修改,其实在这个过程当中也是在认识市场的过程,它是提供的一种更加客观、更加理性,摒弃了人为的心理因素干扰的一种投资方式,我觉得它在国内的投资领域应该会是有很大的发展前景的。

  搜狐:好的,由于时间的关系,本次访谈就到这里结束,谢谢您!

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