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开源与节流 体验量化投资无穷的魅力
  银华中证800等权重指数增强分级基金拟任基金经理 张凯

  量化投资在海外的发展已有30多年的历史,量化投资在股票市场的应用范围较广,包括金融工具设计、指数增强、市场中立阿尔法模型以及套利策略等多个方面。

  作为量化投资在中国的一个重要切入点,分级基金问世以来,迅速成为投资者把握市场行情的利器。今年以来,A股走出几轮反弹走势,切合市场热点的分级基金产品受到资金追逐,规模和市场认知度都在不断提升。

  然而,对客户需求的挖掘是一项永远不会停止的工作,如何更好地契合客户的需求,定制出更能符合其利益的产品,是我们这些量化投资从业人员锲而不舍的追求。

  在分级基金设计初期,我们坚持了“被动+分级”的原则。一方面,被动跟踪指数能够使得产品风险收益特征更为明确,便于不同份额的投资者进行判断;另一方面,稳舰杠杆两类份额的分级设计为投资者提供了多样化选择的空间。

  如今,在此基础上,我们开始尝试将所研发的指数增强策略与被动跟踪指数的分级基金相结合,以求在复制指数的基础上,谋求高于指数的超额收益。

  与投资者所理解的传统的被动指数投资和主动投资不同,指数增强基金具有两方面的特征:其一,是在跟踪误差上严格控制,力求短期内波动与指数相近;其二,在股票持仓结构上微调,力求中长期来跑赢指数。与纯粹的被动复制投资相比,指数增强基金有超额收益,而与主动投资相比,极大降低了基金可能阶段性大幅跑输基准的风险。

  形象地说,指数增强的操作方式就像攒钱一样,“开源”与“节流”,两者缺一不可。“节流”方面,主要是降低交易费用、使用算法交易获得更优的成交价格以及通过自动化投资管理平台减少人工干预等。虽然,这种“节流”每次可能只体现为很微小的成本节约,但这种一点一滴的积累,将能够成就指数基金超额收益。

  再来谈谈“开源”方面,银华量化投资团队研发了大量低相关性的主动量化策略,再通过风险模型将这些策略组合起来,承担相对较低的风险的同时力图实现较高收益、高胜率、低回撤。

  “开源”在操作上也大概分成两类策略,一是主要基于纯粹的量化模型,我们称之为因子模型;第二类是基于基本面研究的策略。量化模型的基础是数据,而数据都是已经发生过的,通过这些真实的数据来寻找市场规模,以此来推测未来;而基本面研究则建立在对上市公司的调研基础之上,通过定性研究综合多种信息和数据来判断一只股票的投资价值。将二者相结合起来,能够发挥更大的效果。

  我们将这种开源、节流的指数增强方法,应用到了正在发行的银华中证800等权指数增强分级基金上。希望通过这只产品,让投资者能够感受到量化投资无穷的魅力。
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