大數據分析賦能量化投資 基金公司密集布局量化產品

　　大數據分析賦能量化投資 基金公司密集布局

　　來源：藍鯨新財富

　　公募量化基金的發行及成立速度有了明顯回升。藍鯨財經不完全統計，2月份以來，廣發、銀河、博時、鵬華、農銀匯理等11家公募均有新的量化投資產品發行或成立。

　　藍鯨財經了解到，隨著大數據技術的發展，基金公司的量化投資團隊把大數據分析運用在對量化模型的優化上。同時為了克服傳統靜態模型無法適應市場變化的難題，運用技術讓投資模型主動學習也開始見諸視野。

　　專業人士分析稱，相比2017年A股的二八分化行情，2018年市場將呈現趨於均衡的風格，加之不斷完善的量化模型，2018年量化基金的業績較之2017年，將會有明顯的好轉。隨著技術、投資工具、監管制度、模型的發展與完善，未來中國量化投資存在諸多發展機遇。

　　量化基金密集發行

　　新年假期結束至今，已一月有余，各家基金公司也進入繁忙的基金發行周期。Wind數據統計顯示，2月22日至今，共123隻基金（不同份額分開計算）發行成立。值得注意的是，基金產品中越來越多的浮現“量化”的身影。

　　3月22日，長江證券（上海）資管發行了公司旗下首隻權益類產品——長江匯聚量化多因子混合發起式基金，該產品也是一隻量化產品。2016年憑借量化基金收益領跑全行業的長信基金，近期連續發行了兩隻量化產品。

　　4月2日，萬家基金也將發售旗下第二隻主動量化產品——萬家量化同順混合，這是2017年8月，萬家基金成立公司首隻主動量化產品——萬家量化睿選後，在量化投資領域的再次布局。

　　據藍鯨財經不完全統計，2月份以來，除上述3家基金公司外，廣發、銀河、博時、鵬華、農銀匯理、匯添富、申萬菱信、國泰等8家公募均有新的量化投資產品發行或成立。

　　值得注意的是，近期成立的量化產品，認購戶數均在千戶之上，足以可見投資者對此類產品的關注。於3月26日成立的農銀匯理量化智慧混合有效認購總戶數達到2.22萬戶，首募規模達到7.45億元。

　　大數據分析賦能量化投資

　　“目前投資標的紛繁複雜，未來還會有各種各樣的衍生品，投資經理很難再做到對各類投資標的進行深入細致的分析，這就需要更加科學的手段來幫助我們衡量投資的風險與收益，量化的優勢由此凸顯出來。”萬家基金量化投資部總監卞勇如此解釋量化投資興起的原因。

　　藍鯨財經了解到，作為一種投資工具，量化具備下列優勢：第一，定量分析。可以將量化工具用來度量安全邊際，挖掘投資中良好的投資機會；第二，分散投資。通過量化投資分散選股，可有效控制股票的流動性風險；第三，廣度挖掘。通過對全市場股票進行廣度挖掘，能在分散風險的同時高效地發掘一些還沒有被市場關注到的機會；第四，長期投資。量化投資具備高度的理性和紀律性，可以克服投資者追漲殺跌的弱點，提高投資收益率。

　　而量化模型的好壞決定了投資收益的高低，對量化模型的搭建和優化直接體現量化團隊的硬實力。如同大數據分析在“用戶肖像刻畫”上的運用，基金經理也開始把大數據分析運用在對量化模型的優化上。

　　“大數據給我們提供了考察股票認可度的另外一種方式，比如大數據公司提供給我們的‘用戶點擊量’這個數據，有利於我們總體把握市場和特定股票的一些情況。在模型優化上，我們會採用這些數據。”藍鯨財經了解到，卞勇的量化投資團隊就是通過與同花順合作，實時了解市場的一些情況。

　　“面對傳統靜態模型無法適應市場變化的難題，我們的方案是讓模型自動去學習過去一段時間市場的變化。之前我們在做萬家量化睿選時，就提出可以在不同風格下做一個輪動切換。從實際運作效果看，我們的目標已經達到了。”

　　量化基金發展太空巨大

　　2017年，於量化基金而言，堪稱艱難。在“二八行情”甚至是“一九行情”的背景下，股票表現分化嚴重，只有少數股票能夠戰勝基準。此外，低波動的市場環境使得超額收益下降。Wind數據統計顯示，截至2017年12月31日，近5成主動量化基金去年收益為負。

　　專業人士分析稱，短期來看，量化基金的業績並不突出，但由於能較好的控制風險收益，量化基金的長期收益會比較好。

　　截至2017年底，公募量化總規模約為1200億元，產品數量200隻，其中主動量化規模佔整個公募量化產品規模的五六成。無論是規模量還是佔公募總規模的比例，較之美國等成熟市場，比例還是偏低。

　　易方達指數與量化投資總部總經理林飛表示，未來中國量化投資有諸多發展機遇。“第一，在產品需求上，國內機構投資者的發展、中國A股‘入摩’、FOF的發展、高淨值客戶的理財需求等都將刺激量化投資的發展；第二，在投資工具上，股指期貨正常化，融資融券、期權市場容量增大；第三，在制度和監管上，推進IPO注冊製，增加股票供給，為量化選股提供廣度，與此同時，量化模型的收益與夏普比提高，打壓莊股，嚴懲財務造假、內幕交易，都將利於量化投資；第四，大數據技術、人工智能技術、量子計算技術的發展，也將利好數據分析。”

責任編輯：石秀珍 SF183