先定一个小目标，从目标风险量化基金说起

　　目标风险型量化基金

　　此前三篇文章介绍了目前市场上主流的公募量化基金类型，本文介绍一个相对小众的量化基金品种——目标风险型量化基金。

　　国内的公募基金行业有一怪现象，长期来看基金投资业绩不错，但投资人总抱怨赚不到钱。数据统计显示，公募基金的平均收益率18年来的年化复合增长率约17%左右，超越沪深300指数9个百分点，更远超同期银行理财产品的收益率水平，但投资人的赚钱体验却不是很好。

　　这主要是因为权益类基金投资的A股市场整体波动率很高，年化波动率接近35%左右，基金业绩也难免大起大落。而大部分投资人又恰好是在市场波幅较大的时候入场，对于承受较高的波动率信心不足，往往在短时间内认亏出局。

　　那么除了上一篇文章讲到的量化对冲策略，可以对冲掉市场涨跌的风险外，有没有一种策略可以承担一定的市场涨跌风险，但可将风险控制在一定范围内，同时博取更高的收益呢？

　　市场上总有一些聪明人，为满足投资人的需求而努力。风险和收益是一对孪生儿，当多因子模型可以运用于获取超额收益的同时，它同样可以通过拆解引起个股风险的因子来控制驼子风险。

　　这一策略实现的前提是需要明确风险的定义。通常我们认为，金融资产的风险来源于价格的变化，即价格变化波动大的资产被认为具有更大的风险，例如股票的风险大于债券，成长股的风险大于价值股。因此我们将波动率定义为衡量金融资产风险的核心指标。

　　举个简单的例子，A、B两个同学即将参加高考，高考前学校组织了三次模拟考试，第一次考试A、B同学分别得分90、80，第二次考试A、B同学分别得分60、70，第三次考试A、B同学分别得分75、75，虽然A、B同学三次模拟考试的平均分均为75，但如果要问谁的高考得分更有可能在70分以上，大部分人会选择B同学。

　　明确了以波动率为风险控制指标后，如何控制基金产品的波动率？量化多因子模型提供了一套解决方案。首先将影响股票波动率的风险因子进行拆分，其中包括已知的基本面风险，如流动性、市值、成长性等因子，以及不可知的统计风险，比如市场的大小票风格切换、主题轮动等等；其次在所有风险因子的基础上建立风险模型，用数量化方法，全面计算每一个股票的风险暴露，构建目标风险组合，将整体组合的波动率控制在某一目标值范围内，并在此基础上进行量化投资争取组合获得最大收益。

　　目标风险型量化基金有两大优点：一、产品波动率明确，基金公司可以发行波动率5%、10%、15%的产品，投资人可以根据自己的风险承受能力进行选择，机构投资人还可以定制特定波动率的产品，比如8%、7.5%都可以。二、避免极端市场风险。当股市暴涨和暴跌时，根据目标波动率基金会自动降低股票仓位，所以在单边大牛市行情时，收益不会很高，但单边持续下跌时，基金也会因为控制仓位而损失不大，整体下行风险可控；而当股市波动幅度不大时，基金则通过量化多因子选股来获取超越市场平均的收益，做到风险可控，收益可期。

　　泰达宏利代表产品：

　　自上世纪90年代在美国市场出现以来，目标风险策略基金深受机构投资者的欢迎，从1995年末的不到23亿美元增加到2015年末的超过3700亿美元，20年增加了约160倍。

　　2016年泰达宏利基金将这一策略首次引入中国市场，相继发行了泰达宏利睿智稳健基金和泰达宏利睿选稳健基金，两只基金的目标波动率均为10%，自成立以来，基金组合波动率稳定控制在目标波动范围内。