在波动市场行情里,有效的投资模型长啥样?

金句层出不穷的马云曾经说过,花钱比赚钱难。

小散听到后泪流满面:如果马爸爸给我10亿,我能在今年的股市里亏光,信不?

Wind数据显示,今年以来,上证指数跌-15.96%,创业板指跌-15.59%,期间伴随着噼里啪啦的闪崩地雷股。

市场即便如此艰难,依然有一些可适用于当前市场的策略模型,这些模型跑下来,能取得相对不错的业绩。

这个模型简单概括起来讲是:自上而下的研究框架,自上而下的策略模型。

具体来说:对市场的波动做分解,区分指数波动、因子波动和个股波动,并分别研究其性质、找出相对有效模型,这是自上而下的研究;用自动化的方法让计算机寻找各种波动中的相对有效规律,而非主观寻找、验证、开发,这是自上而下的策略建模。

乍一看太平淡无奇!但是,决胜之处掩藏在细节当中。

这个模型的建造人是国金基金量化投资四部总经理姚加红,拥有14年证券从业经验,兼具金融理论基础和编程实现能力。

紧接着,我们看看姚加红模型构建的基础。

“指数投资者认为,长期持有股票能够获得正收益;

价值投资者认为,低估值、高价值和盈利质量的公司长期看来,比指数有更好的收益;

小盘投资者认为,长期来看小盘股相对大盘股会有超额表现。”

上述三个投资者分别对应预测【指数、价值/估值/质量因子、小盘因子】的表现。

但在姚加红看来,长期策略的投资结果存在很大的不确定性。

举个例子:

美国的被动投资收益很可观,这是因为美国最近几十年都是长期牛市。如果投的是日本市场,现在还没回到30年前的高点。

所以,姚加红说,为了消除这种长期面临的不确定性,只做我们较短周期的预测。例如不会假设指数未来10年一定新高,而是预测短期内是涨还是跌;也不预测价值是否一定跑赢市场,而是预测短期内是否跑赢或者跑输市场。

我们把市场所有分为三种波动:

指数波动(整体表现)、风格等因子波动、个股残余波动,他们占到整个市场波动的比例分别为5%、15%和80%。我们针对每一块波动特点开发对应的预测模型。

分解波动可以理解为找到了市场,但是能获得的回报大小,取决于两方面:参与市场的波动大小,以及自己能预测的波动占比。

预测的目标定了,紧接着是开发预测模型。

姚加红表示,传统的量化策略开发流程和以前的围棋程序相似,我们策略的流程和开发AlphaGo的流程更接近,我们称之为自上而下的策略模型。

为了更好地理解,我们再举个例子:

以前人们写围棋程序的时候,会请教大师有用的经验、定式,然后写到程序里。在这种情况下,意味着计算机的围棋水平是取决于教他的人的水平,最高也不会超过顶级人类水平。而AlphaGo的构建流程完全不同,这个流程里完全没有人类的下棋经验,而是直接给定目标,让程序自己学习发现各种招式。

传统的量化模型:

1、主要是通过各种途径收集一些有用的策略、指标、数据,然后针对历史数据进行验证,验证通过则作为备选α因子或者备选策略。

2、传统的策略开发方法更多依赖于研究员数量及质量

我们的模型:

1、给定所有的历史数据、变量,让计算机自己学习预测模型。

2、在开发过程中,我们团队更注重IT技术能力以及数学模型能力。因为我们更多依赖于程序实现能力及算法的先进性,计算机的方法则可以通过模拟得到相对准确的结果,而且精度足够满足预测需求。

比如稍有统计基础就可以计算出两个标准正态分布叠加后的分布是什么性质,但是我们知道金融数据往往不是标准正态分布,比如尖峰、肥尾,这样的非标准的叠加后统计性质如何呢?可能数学方法就会比较复杂,而用计算机的方法则可以通过模拟得到相对准确结果,而且精度足够满足预测需求。这就是我们团队所有人都需要计算机专业背景的原因。

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