天天快消息!量化策略从今天开始关注起来吧——【国金量化多因子】调研及七只公募量化基金测评!

2023-06-19 11:06:01 来源:雪球网

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【资料图】

代表作【国金量化多因子(F006195)】业绩和规模双双高增长,实际上我早就关注到了马芳总的【国金量化多策略混合A(F005443)】,但是确实对量化策略不了解,正好雪球给到这次珍贵的调研机会。

有意思的是,雪球这一期基金测评全部都是量化策略基金,这是一期量化基金的盛宴。

打算这篇文章分两部分,第一部分以调研【国金量化多因子(F006195)】为主,第二部分则对本次测评的7只量化基金进行综合测评,工作量略大,请球友们多多鼓励。

调研之前,我们照例先来看看马芳总、姚加红总管理的【国金量化多因子(F006195)】和【国金量化多策略混合A(F005443)】业绩情况。

国金量化多因子基金,业绩比较基准:85% × 中证500指数收益率 + 15% × 中证全债指数收益率

成立时间2018.10月,成立以来总收益105.64%,最大回撤-21.07%,年化收益高达+17.03%;同期中证500指数涨幅+43.90%,最大回撤-31.57%,年化收益+8.26%。

国金量化多策略基金,业绩比较基准:中证500指数收益率*60% + 中证全债指数收益率*40%

成立时间2018.2月,成立以来总收益+30.09%,最大回撤-29.04%,年化收益高达+5.06%;同期中证500指数涨幅+2.73%,最大回撤-36.17%,年化收益+0.51%。

从净值曲线来看,两只量化基金表现差异并不大,可能主要在于比较基准和规模等差异,导致的持仓权重差异,反应到净值曲线上有所区别;2022年4月以前大部分时间跟着比较基准中证500指数走,甚至在这之前的很多时间,相对中证500指数还是跑输的,大概类似于一个中证500指数增强基金。

但是2022.4月之后的策略表现十分亮眼,有些脱离了A股引力的既视感,看看这次调研会不会得到相关答案。

国金量化团队2011年成立,2013年开始搭建量化平台,是国内较早开拓量化投资领域的基金公司,整个团队当时事业部较多,经过一段时间探索后,由姚加红总担任整个量化团队的负责人。

姚总还特意提到:量化公募我们是2020年才开始接手,国金量化多因子20年6月份接手之前,超额是一直跑输基准的。从我们接手后,超额明显改善了,从2020年7月1日到2021年,年化大概10%左右的超额,但可以看出,初期超额并不高,原因也很简单,因为我们之前专户做得比较久,我们当时没有专门开发公募的信号,就是拿了专户的信号做了低频化的处理,这样可以取得正向超额,但超额不会太高。

也即【国金量化多因子(F006195)】要做一些时间上的区分,分别是2020.6月之前,2020.7月至2021年,2021年以后,这就可以解释我上面说的,之前就是个指增,实际上我的观察也是错误的,应该是从2020.7月开始该基金超额收益开始明显增长。

这就对了,国金量化多因子基金,自2020.7月开始至今,总收益79.1%,最大回撤-21.07%,年化收益高达+22.12%;同期中证500指数涨幅近+4.52%,最大回撤-31.57%,基金相对比较基准来说在控制回撤的基础上,实现了很高的超额收益。

马芳经理:多策略跟多因子的差异是,它是对着300去做的。待会儿如果有老师问这两者的差别,我在这儿就先说了,多因子是对着500做,多策略是对着300做,都是全市场选股,它们的基准不一样,但是选股的逻辑是一样的。基准不同,我们对它的预期也会不一样一些,因为毕竟对标的不一样。一样的是我们从超额上还是预期要相对相对稳健一些,有一个积累效应。它的超额相对300也比较显著,300年内的指数收益已经转负了,而它还有四五个点的收益。

马芳经理:我们一直在观测,我们的公募产品在量化中换手率并不高,预计资金容量不会太小,预计到200亿规模会停一停,观察一下。

姚加红经理补充:观察下来市场风格对策略的影响更大一些,和规模反倒关系不大,多因子的超额收益不太受规模的影响,不过基于稳健的想法,目前规模是一百三四十亿,之前像50亿,100亿我们都缓了一下,到150、200这种节点上,我们肯定都会看一下。

a、超额收益的来源主要是选股,交易占比较少,因为换手率相对不高,打新贡献也很小。

b、基金收益基于量化模型框架信号,不体现基金经理个人交易思路,策略基于机器学习的模型,机器学习主要是特征库。

姚加红总结:机器学习框架体系刚才马芳总已经介绍过了,我们就是一个特征工程,前面是提取各种特征,比如行业的特征、个股的特征,数据源包括聚源的、万得的、分析师预期的,还有一些新闻舆情的,这些都是作为数据流,作为原始数据,我们做一些加工作为特征,我们就只提供数据。

模型就是学习这个里面的特征,学习里面的规律,基于这些规律再生成预测,就是预测某一个特定的标的,它未来是涨还是跌,最后再叠加起来,这个就是我们每一个模型的框架。

所有的模型组织我们是有一个自上而下的框架,把全市场的股票会风险模型、风格行业、热点、个股去组织,对每一块都会做一个中周期、长周期、短周期的预测,这个就是我们机器学习模型的一个框架。

姚加红总:超额的来源,我们是追求在风格、行业和个股的阿尔法这三者之间维持一个平衡。假设21%的超额,那基本上就各占7%,这个是我们的目标。实际执行上在每个阶段会根据统计不同,差异会比较大,偶尔这一块高一点,偶尔那一块高一点。

其实我们并不会太关注哪一个行业收益高哪一个行业收益低,我们只关注所有的行业总体的收益。模型有偏离或者做错这很正常,对于量化而言,它是把做错当成一个很正常的状态。我们追求的是一个胜率。

7只公募量化基金,有基于不同指数的指增有纯量化策略基金,还是要分开来看,另外上面姚总提到,相对来说小票更容易做量化,因为大票定价更充分,波动也更小。

所以我们也分类:

我们以2021.8月成立时间最短的华夏中证500指增为起点回测,显示三只基金都有一定的超额收益,其中超额最高的就是国金量化多因子,同时回撤也是最小的,年化收益高达+15.2%,其次是招商量化精选。

以该基金经理接任时间2018.6月为起点回测,显示基金无论超额收益取得还是回撤控制都很优异,年化收益高达+18.16%,近期基金净值已经新高,而我们知道沪深300指数相对高点来说还有50%的涨幅,优秀!

两只基金在回撤中的表现接近,但中证1000指增收益弹性更大,有些好奇又看了一眼,直到看到基金经理乔亮总时豁然开朗了,两只基金从2019年8月乔亮总接任中证1000指增以来,年化收益都超过了15%,都很优秀。

这是本次测评的7只量化基金中唯一基于中证全指为比较基准的基金,如果按照姚总说的小票更容易做量化的话,应该收益是最好的,但这只基金表现虽然相比基准还是跑赢,成立以来总收益+52.93%,年化8.57%,最大回撤-25.85%,同期中证全A涨幅近+5.75%,最大回撤-29.12%。

但是,如果把时间放到前面乔亮总接任的万家中证1000指增时间2019.8.21来看,年化收益+12.88%,相比万家中证1000指增、景顺长城量化的年化19%和16%+就要差不少,最大回撤方面-25.85%,相比两者-29%左右的最大回撤来说也没相差多少。

$招商量化精选股票A(F001917)$$国金量化多因子(F006195)$ $万家中证1000指数增强A(F005313)$

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