你好,游客 登录 注册 搜索
阅读新闻

市场大涨大跌这些量化基金值得关注

[日期:2021-09-14] 浏览次数:

  市场震荡月余,大起大落,反反复复,仍然没跑出3600点的圈子,广大基民的菜篮子里“到底是空着”“还是趁机捡些便宜货”,大家一时也没了主意,观望似乎成为主基调。

  九泰久盛量化A(001897),最新累计单位净值为1.8760元;自基金合同生效至今,份额净值增长率为86.88%,同期业绩比较基准增长率为35.91%;

  九泰天辰量化(008230),最新累计单位净值为1.5733元;自基金合同生效至今,份额净值增长率为47.05%,同期业绩比较基准增长率为20.79%;

  九泰久信量化A(009043),最新累计单位净值为1.4943元;自基金合同生效至今,份额净值增长率为39.46%,同期业绩比较基准增长率为21.61%;

  九泰久远量化A(009039),最新累计单位净值为1.3728元;自基金合同生效至今,份额净值增长率为32.19%,同期业绩比较基准增长率为26.02%;

  (以上净值数据已经过托管行复核,截止日:2021-8-31,基金净值的过往表现不代表其未来表现,由于分红等原因,累计单位净值的表现不代表该产品的业绩情况,关于上述产品的业绩表现,请查看产品定期报告等文件。市场有风险,投资需谨慎。www.09769c.com,关于以上产品的各会计年度完整业绩以及基金经理变更情况,请查看文末备注内容,基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现)

  大家都知道量化基金适合于震荡市,但是量化基金长期能否跑出好的业绩,主要还是看基金经理。小九还是认为,选择产品,重在选人。

  说起孟亚强其人,早年毕业于南开大学,获保险精算硕士学位。熟悉保险行业的人应该都知道,保险精算是依据经济学的基本原理和知识,利用现代数学方法,对各种保险经济活动未来的财务风险进行分性、估价和管理的一门综合性的应用科学,需要对数字有极其敏锐的洞察力和判断力。而孟亚强正是出于此的“行家里手”。

  自2008年开始,孟亚强开始了证券研究生涯,孟亚强用近12年时间打磨自己的投资哲学。从业内知名基金公司行业研究员、到基金经理助理、投资经理,最终成为基金经理,孟亚强的投资人生一路走来可谓是稳健从容。

  之后孟亚强又开始了海外的求学之旅,将华尔街量化策略与中国本土市场特点进行了有机结合,开发了沉淀于本土资本市场的量化模型因子,并在投资实践中取得一定成效。

  而对于投资方面的研究,孟亚强也没有少费工夫,先从宏观经济和策略研究入手,再深入TMT、消费等多行业的跟踪研究,最后转入量化程序设计与投资,以一个基金经理的身份对投资理论进行实践。

  孟亚强早前接受采访时曾表示,量化模型的核心假设之一是市场有效理论,目前来看,中国的资本市场和发达经济体相比,还不够成熟,存在一些差距,因此在股票的定价上也不是很有效,这就为量化投资提供了天然的基础。而在美国,由于资本市场相对成熟,量化策略的超额收益一般来说要比中国小很多。

  “量化投资最大的特点是分散投资,概率取胜。做基本面研究的基金经理个人的风格比较显著,无非是成长性或者是价值型基金经理,而且这种风格和人的性格关系很大,一般情况下不容易发生变化。

  而量化投资不同,量化投资没有显著或者说固定的投资风格,以九泰久盛量化基金为例,其投资策略主要是两块,一块是投资策略,另一块是风格轮动。所以我们基金的特点是相对客观的,是随着市场风格的变化而相应调整投资风格的,简单点说就是我们一直在寻找市场的风口,顺势而为。“

  他认为,从结果来看,量化模型几乎是全自动的,中间过程基本没有认为干预,主动性全部体现在模型中,量化模型分为事前管理和事后分析,事后的归因分析是很重要的工作,归因分析有助于让基金经理发现模型的问题,并在之后的工作中不断完善模型,这本质上一个主动管理的工作。因此,量化的主动性更多的是体现在模型的搭建上。

  九泰基金是较早布局量化投资的基金公司之一,2015年,九泰就组建了自己的量化投资团队,开布局量化投资领域。经过多年的积累与沉淀,形成了一套较为成熟的量化投资模型。

  九泰量化团队在选股层面,主要采用量化选股模型,选出具有相对稳定效应的个股构建投资组合,力求为持有人获取超额回报。具体的超额收益来源,主要来自三个方面:

  一方面,在量化投资中,基本面因素是最重要的考量。因此,始终秉承价值投资选股逻辑,将定性的内容尽可能用定量去刻画。从海量数据库中甄选出基本面质地较好、有护城河、盈利能力强、成长性较好的上市公司,同时考虑市场预期和估值,选择具有较好安全边际、较高性价比的一揽子股票。

  另一方面,基于概率优势,力争捕捉交易性投资机会。比如,要想获得超额收益,可与市场的“噪声交易者”进行反向操作。当“噪声交易者”较多买入时,倾向于卖出;反之,则加仓。相反地,选择与“聪明资金”保持相对一致的步调,比如:跟随北上资金进行买入卖出操作。

  此外,运用机器学习挖掘具有预测能力的因子。对不同因子赋权,将多个因子合成一个较为有效的因子。这种通过海量数据捕获的因子,看起来似乎逻辑可解释性不强,但却常常能“以量取质”,选出优质的股票。

  长年坚持对市场进行深入研究的九泰基金,积累了丰富的市场经验以及投资管理能力,从而拥有了敢于出击的勇气。从2015年起,九泰量化团队厚积厚薄发,开始完善主动量化产品布局,陆续推出了多只量化型基金,并成为市场关注的热点。