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浙江大學資本市場研究中心“紫金港資本”系列講座NO. 31

發布時間:2021-05-24 來源:管理學院 瀏覽次數:0

2021522日上午,浙江大學資本市場研究中心“紫金港資本”系列講座NO.31以線上講座的形式進行。美國VCM資產管理公司新興市場量化研究主管和高級股票分析師陳鐵先生為觀眾們分享了主題為“量化股票投資在全球新興市場的應用”的精彩講座。此次講座由浙江大學資本市場研究中心主任黃英教授主持。會計學、經濟學、計算機等專業的國內外高校師生,以及銀行、證券、投資、電子商務等行業人士,合計130余名參與了本次講座。


一、量化投資實例與風險管理的重要性

Sophus Capital采用自下而上的投資方式,以標的成長性為重要選擇指標,并以信息比率IR作為業績目標的衡量基準。采用以量化研究、基本面研究與風險管理相結合的投資策略,追求穩定的超額回報和可持續的盈利,而非短期內的高利潤。

量化投資階段采用包括增長率、可持續性等在內的多因子模型,進一步利用分析師預測和公司報告等基本面研究,減少人為錯誤和個人選擇偏見?;久嫱顿Y以數據推動的結構化研究為基礎,分析師利用可視化工具,直接有效地對標的股票進行全景化的分析。

風險管理階段,基金關注國家風險、因子風險、行業風險和市場環境等,利用國家風險管理模型和市場動蕩指數等工具,將量化基金的投資風險保持在適當水平,使投資組合的風險暴露達到預期值。最終通過每周的風險管理評估,控制基金的風險暴露水平。

Sophus Capital將量化投資與基本面投資結合的原因在于:目前來自于市場基準、宏觀因素、行業因素和量化因素的回報構成了整個市場收益水平的基本盤。只有綜合量化投資和基本面投資,基金才能實現長期穩定、可持續的盈利。

一般而言,投資回報由基準收益和主動投資回報組成,而主動投資回報則涉及Alpha與來自常規因子的Smart Beta。Sophus Capital的投資中,量化投資和基本面投資的貢獻基本對等,這也使基金獲取了長期可持續的回報。


二、量化股票投資的理論框架與建模實際問題

信息比率是量化投資中一個重要的理論指標,具體而言,信息比率IRIC(投資的精確度)和BR(投資廣度)決定,表現了投資的預測能力、分散度和效率。在選股能力(投資精確度)難以較大提升的情況下,擴展投資寬度、構建有效分散的投資組合是極為重要的。量化投資機構也利用多因子模型等量化工具,實現了投資覆蓋面的擴展和投資效率的提升。

在實際操作中,因子的選擇通常會考慮穩健性、有效性、持續性、適用性和市場表現等因素。量化投資不是單純對數據的挖掘,更多地是基于市場的判斷。這也為量化投資的建模帶來了挑戰,數據質量、因子權重的判斷、長期與短期因素的綜合分析等都是建模中必須考慮的因素。

關于因子擇時問題,一方面它是量化投資中不可避免、必須考慮的因素,另一方面也必須看到因子擇時的局限性,數據節點的數量等問題使因子擇時的有效性受到了限制。

 

三、全球量化投資的挑戰

近年來,量化投資似乎進入了寒冬,超低利率的市場環境、地緣政治等的影響使量化基金戰勝市場的比例大大降低。當市場處于動蕩、波動率極高的環境下,多數因子的有效性均出現了不同程度的下降。

一方面,均值回歸的正確性受到了挑戰,美國十年期國債利率的持續下降等現象都對量化投資產生了影響。另一方面,窄市場(市場回報高度集中于特定版塊股票的現象)的出現也使得傳統量化投資打敗市場的能力降低。

2021年,量化基金的表現在宏觀經濟恢復、價值股回歸和市場回報分散化的背景下持續回暖,但它依舊面臨著結構性挑戰。


四、量化投資的新機遇——大數據和機器學習

大數據、AI和機器學習等新技術的應用使得數據處理的速度大大加快,非結構化數據的量化處理也在新技術的支持下成為了可能,這也為量化投資的變革帶來了新機遇。AI基金的出現也是這股浪潮中的亮色,以Cerebellum Capital為例,基金管理人僅需要制定投資目標和問題等,機器學習方法的選擇和再評價等均由人工智能完成。但大數據等帶來的新策略依然面臨著覆蓋面較窄、歷史較短和數據挖掘陷阱等問題。


五、中國量化投資發展前景

中國市場是未來量化投資潛在的沃土,市值高、流動性大、市場有效性低和與其他市場相關性低等因素,都使得中國吸引了全球量化投資者的關注。由于量化投資歷史較短、散戶比例較高,大量因子在中國A股市場的表現均優于其他市場。

最后,在嘉賓與觀眾互動的環節中,觀眾踴躍發言,提出了量化投資機構如何盈利、中國股市中量化投資方法的選擇與效果等問題。陳鐵先生針對這些問題進行了詳細解答。本期講座使觀眾們對量化股票投資在全球新興市場的應用狀況有了更全面的了解。講座在觀眾們的掌聲中圓滿結束。

 

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