田大伟：A500可能会成为量化指增的代表性产品

市场资讯11-21 15:01

来源：兴证全球基金　　纯粹、好学、自律，是田大伟给人的第一印象。　　田大伟博士具有14年证券从业经验，履历横跨公募+资管私募量化。过往管理的产品包括量化权益、量化指增、固收+指增、量化对冲、量化FOF等。　　近期，随着市场的回暖，以及新一代核心指数A500的推出，毫不夸张的说，当下A股正在掀起一股“指数化浪潮”。而指数增强，作为指数投资的一种方式，也正在发展和兴起的过程中。　　田大伟博士...

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A500这个指数呢？\n　　田大伟：目前我是很看好A500这个指数的，中证A500在编制方案上具备四大特点：ESG负面剔除、互联互通、细分行业龙头、行业均衡。这四大特点使其相对中证500、沪深300等传统宽基指数而言，是更具代表性和投资性的指数，更符合时代特征并反映经济结构。与全市场主流宽基相比，不论是市值上、行业上，A500指数的偏离度都会更低。\n　　问：A500这只看起来已经足够“强大”的指数，又有怎样进一步的增强空间？\n　　田大伟：我个人认为，A500有可能会成为量化指增的代表性产品。\n　　在量化投资里面有一个规律，如果用一个公式来表达，组合最终的投资效果=你的投资能力*股票数量的平方根。因为如果在相对大范围内寻找一个概率，这样偏量价交易、机器学习类的因子可能就会更加的适用。如果在一个很窄的范围里，可能组合非常受到单个股票自身的属性的影响，但是作为一个整体，彼此之间对冲过后，偏量价或机器学习类因子就会更有效。\n　　第二个因素就是指数的行业分布和个股权重分布越均匀，超额收益就会越多越稳定。如果指数行业和个股权重分布均衡的话，投资中就不会过于受到某个行业或某只股票的干扰，组合优化算法就更容易寻找出稳定的最优解，实盘中也更容易拿到模型历史回测展示出的收益。\n　　因此，A500指数有500只成分股，且行业分布和个股权重相对均匀，那么我们用量化方法去做增强就相对比较舒适。\n　　问：关于即将发行的兴证全球中证A500指数增强基金，您的策略是怎么样的？和之前的兴证全球红利量化选股基金在策略上有什么不同？\n　　田大伟：首先，这两只基金的投资方法论是一致的，就围绕标的指数成分股构建基本投资组合的同时，结合多因子量化选股和投资组合优化等方法对投资组合进行优化，力求实现稳定超越产品业绩基准的投资收益。在实际运作中，会共用策略研发、策略跟踪和交易系统，也会共用部分“阿尔法因子”等。\n　　其次，如之前提到的，这两只基金都符合公司追求长期收益的风格：力争每年跑出超额收益，在这种情况下，我们对两只产品的风险把控都会非常严格。\n　　这两只产品的不同之处在于，兴证全球中证A500指数增强基金是一个纯指数增强基金，在持仓来自成份股的比例和跟踪误差等方面在产品合同中都有明确的约定。兴证全球红利量化选股基金投资中会围绕一个红利主题库开展投资，在与基准允许的偏离空间上会更大一些。\n　　另外就是在产品运作中，我们会根据两只产品基准的不同，使用不同的“阿尔法因子”和参数，例如红利量化选股会对分红金额增长建模，而A500指增产品机器学习类因子的占比会更大。\n　　问：具体来说，请问您在A500指数上面如何做增强？\n　　田大伟：在未来A500指数投资中，一方面，我们将有效跟踪指数，重视持仓组合与对标指数成份股的重合度，尽量保持行业、市值等风格特征中性，另一方面使用多因子量化选股和投资组合优化等方法，使持仓组合在基本面类、交易类、高频量价类、机器学习类等“阿尔法因子”的得分与对标指数拉开距离，力争获取长期稳定的超额收益。对于即将发行的兴证全球中证A500指数增强基金，我的管理目标是尽全力以客户为中心，为客户提供一个好的投资体验。\n　　打开量化投资方法论的黑盒\n　　 问：下面好奇一下量化投资的方法论。既然“阿尔法因子”这么重要，我们是如何挖掘呢？\n　　田大伟：在我们目前的工作中，百分之七、八十的时间都是在寻找“阿尔法因子”；这些“阿尔法因子”即包括基本面类的因子，例如股票估值、股票盈利等；也有技术层面或者是机器学习层面的。\n　　以PB这个估值因子为例，量化投资会在每月初把所有股票按PB高低分组，月末看低PB组合的收益是否大于高PB组合。如果过去十年每个月都这样做，低PB组合能够持续稳定地战胜高PB组合，那么在实践中就可以购买低PB组合来获取超越市场平均水平的收益。\n　　我们会尽可能的细分到合适的组数，并在不同的板块、不同的指数、不同的时间等各个维度对因子进行测试。好的量化因子会在各个组别里都呈现出规律性，这样的量化因子称之为“阿尔法因子”。\n　　最终，我们使用组合优化算法，在保持成份股、行业、市值等风格约束的同时，通过最大化这些“阿尔法因子”的得分，计算出目标股票和权重。\n　　问：请问可以简单介绍一下量化投资的流程吗？\n　　田大伟：在量化投资中，我不会进行过多的主动判断，而是借助量化模型，来选择股票和分配权重。\n　　首先，我们会尽可能多地收集原始数据，例如基本面数据、量价数据、逐笔成交逐笔委托等高频数据，一致预期数据、新闻等另类数据，并逐日进行数据清洗，按照一定格式将数据写入数据库中。\n　　其次，使用上述数据研发“阿尔法因子”。例如盈利类因子，我们会用模型预测上市公司的未来盈利，使用不同分析师的预测数据、并结合各分析师历史预测的准确度等进行赋权修正，不断提高盈利等因子的质量。\n　　其次，量化基金经理会基于检验数据和经验，决定哪些“阿尔法因子”被纳入模型，使用固定或者机器学习模型等对因子进行赋权。\n　　接着，使用组合优化算法在保持成份股、行业、市值等风格约束的同时，通过最大化这些“阿尔法因子”的得分，计算出目标股票和权重。\n　　最后，我们会结合公司主动管理团队的股票黑名单和个股异常值监控，对特殊事件影响的公司进行个别调整，并形成最后的投资组合。\n　　个人经历与投资认知\n　　问：可否再介绍一下您的经历？如何选择了基金经理这个职业？\n　　田大伟：在我读书的时候就开始接触到金融，我硕士毕业于上海财经大学金融学专业；博士毕业于上海财经大学和美国南加州大学（联合培养）金融工程专业。我觉得这个复合背景其实是很重要的，因为学习金融工程，需要理解数学、计算机、建模等知识，这也对我后来投身指增等量化投资研究提供了支持。\n　　问：您觉得量化投资为您的生活带来了什么样的影响？\n　　田大伟：首先，量化投资让会让我生活变得简单，相较于其他行业，公募基金是一个比较简单、扁平化的行业，衡量工作结果的标准就是业绩好坏。而量化投资会更“简单”一点，和传统基金产品相比，量化产品追求的更多是跑赢基准的超额收益。\n　　其次，投资会让我变得自律；因为如果我们想要做好指数增强投资，可能需要我们每天复盘市场、编写代码、迭代指增模型，这些都是我们每天都要做的工作。即使我们要外出路演，每天也要去做这些事情，所以我们会下意识养成自律的习惯。\n　　问：您觉得在投资中最重要的是什么？\n　　田大伟：我认为在投资中，自律自驱，不断学习是应该放在第一位的。我很喜欢我的工作，坚持每天编程和复盘是我生活中的乐趣，我现在有时候会跟我的孩子一起学编程、一起学数学。\n　　量化指增投资和人生，都是不断学习的过程，因为在当前量化投资领域，新的知识、新的方法和新的语言迭代速度都很快，这意味着我们需要不断学习。如果我们学习的不够快，可能就会被别人淘汰。\n　　问：来到兴证全球基金的感受如何？\n　　田大伟：加入兴证全球基金之后，我体会很深的是公司团队的步履不停，相关部门和同事大家协同配合，一同与时间赛跑，我个人其实也蛮兴奋的。目前公司量化投资工作会由公司量化投研团队、风险管理部、信息技术部、研究部、固定收益部、FOF投资与金融工程部、交易部协同作业，形成全面的支撑体系，通过团队的紧密配合，构成了坚实的风险控制与技术支持体系，共同致力于为投资者创造长期投资回报。\n　　目前公司有多名量化基金经理、投资经理、研究员，合力发掘量化因子，共同丰富量化投资模型。目前量化团队定期跟踪因子数量超过1000个，在库逐日跟踪因子数量超过500个。\n　　在风控方面，公司风控体系完善，已建立起完备的事前、事中、事后风险管理流程。在坚守合规底线框架的基础上，对投资风险进行实质性管控。公司风控在量化投资的市值、仓位、行业、准入名单制定方面经验丰富。\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP\n\n责任编辑：王若云","kind":null,"is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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