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田汉卿:任何主动策略都是有容量有周期的

  • 来源:多盈金融
  • 2015-03-28
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  3月27日消息,2015年中国基金业年会在北京举行,本届年会主题是“改革开启新征程”。华泰柏瑞基金副总经理田汉卿表示,任何主动策略都是有容量的,量化更是这样的。你要看一个基金,你不要看它今年绝对收益怎么样,你要看收益从哪里来的,哪个是贝塔部分,哪个是阿尔法部分。这样的话你去判断主动管理的管理人,他确实是不是有能力实现他说的投资目标。我们公司内部也不把这个作为衡量标准,你做好了,你的绝对收益好你比较幸运。但是你要是绝对收益好,超额收益做不出来也是失败的。

  以下为实录:

  田汉卿:

  首先感谢主办方的邀请,给我这么一个机会,能在这里跟人大的老师、同学和量化的同行有一个分享的机会。今天我主要讲的是我所做的,其实刚才丁会长讲的我特别同意,他从比较高的高度来看量化。之前有一次研讨会,其实我听过他讲了,我觉得他讲的非常好,多了一个纬度,这个其实非常重要,很多人把这个忽视了。

  今天我讲的是量化的一种叫《基于基本面的量化投资》,这是我今天要讲的四个部分,我们直接切入主题。

  首先,我讲一下量化分类,为什么要讲这个呢?因为我之前参加过几次研讨会,大家都在讲量化,实际上每个人讲的量化是不一样的。如果我们下面的人不是很清楚,你就会很糊涂,有的人是讲趋势投资的,有的人是讲基本面,有的人讲CTA,这个完全不一样。这是我根据自己的理解做了分类,这个不一定特别完善,同行如果有不同意见咱们可以交流补充修改。

  对我来讲,我觉得最大的分类,一个是基于算法的,一个是基于基本面的,基于算法有高频交易和统计套利以及其他的模型,包括CTA他也是用算法交易。基于基本面有不同的分类,有选股模型,也有做行业轮动和择时,以及一些宏观配置的模型。其实这里面我们细讲的话,每一种策略就像刚才丁会长说的,它会有容量。所以每个人投资做选择的话,你首先要明白它到底是哪一类量化,在同类量化里面做一个选择和比较。

  这两类基于算法和基于基本面,我觉得比较大的区别,就是基于基本面的你必须先有一个投资的逻辑。然后你再做数据分析,去证明你的逻辑是不是正确,是不是能用,这是一个比较大的区别。基于算法不一定,有时候它看数据发现规律,然后它是可以用的,它可以通过数据分析发现规律。然后在实践中找出一些佐证,你的规律是可以成立的。包括我们说的行为金融学,其实可以用算法来解决,基本面是没有办法分析的。

  根据不同的分类,从另一个角度来分。刚才我说根据投资决策依据有一个算法和基本面,根据投资标的什么都可以投,有股票、期货、期权、货币,这些都是可以的。投资策略换一个角度可以分为选个股、宏观模型,我觉得一会儿会有专家做专门的分享,这里面有不少的专家可以做。有择时模型和套利模型,根据持有期限不同,如果我们说选股的话。它也分不同的持有期限,有高频的,还有短期的,以及中期的,中长期的。所有的纬度,你都可以识别不同的策略,所以大家以后你要听一个量化,首先要识别它是哪一类量化,然后你再去判断它是一种什么样的思路,做的好不好。

  今天我主要讲是基于基本面多因子的选股模型。目前我们做的是中长期的,平均持有期限四到六个月。

  第二个方面很快的看一下基于基本面的多因子模型在A股市场好不好用,其实我是09年回来的,刚才也介绍我在巴克莱全球投资,它曾经是全球最大的资产管理公司,也是基本面量化里面做的比较精细的。后来大家知道09年它blackrock被合并了,我在它合并之后回到证监会在基金部做了三年,2013年8月份我们成立了第一只量化投资基金,其实成立这个基金的时候,我们的发行时机非常不巧,碰上了2013年6月份流动性非常缺的时候,钱荒的时候。银行的同事说我们好久没有碰到基金经理了,看起来有多么难。那时候推量化非常难,他们不太了解量化到底是什么东西,他们说你们就是指数基金,我们现在不卖指数,非常难。所以当时我们的发行规模也非常小,成立以后发行了3.3个亿。打开以后赚了一点钱就赎一笔,所以到最后我们的规模很小,曾经到了五千万。我们从2013年年底从五千万开始做起来,2014年的情况是这样的。从那个时候开始,我们的收益情况,右边这个图蓝线是绝对收益,因为我们叫它主动量化,我们追求的是超额收益。贝塔有多少收益,实际上我们是没法左右的,这个我们是不看的,我们拿超额收益,只要拿到了我们想要的超额收益,我们的任务就完成了。这个基金它的目标主动风险是5%,大家可以看我们倒数第二行年化实现的是4.7,跟我们实现控制的非常接近,我们的目标是5%,实现是4到6只见那是可以的。

  累计超额收益,我们跟沪深300全收益比,这个比它高很多。因为要算上它的分红,沪深300的分红差不多年化2到3之间。根据这个比,我们的收益大概是21%,因为我们做公募基金只有95%的仓位,大部分情况下是低于95%的,银行端的申购进来钱是T+2到帐的,如果你申购的话现金有很大的拖累。我们实现这么高的超额收益,去年来说也是达标的,还是不错的一个年份。年化信息率是3.4,特别是我们做主动量化,我们经常用的指标是信息率,指数增强策略会把贝塔加上去,所以我们是控不了的,我们能控的是主动的风险和主动的回报。所以我们要做信息率来评价,你做的到底好不好,其实这个指标实际上在证监会的时候可以跟我们的同事说。可以把它作为所有基金横向比较的指标,不管你拿多大的风险,不管你跟踪哪个指数你都可以做横向比较。如果你的信息率比较高,这段时间你做的比较好。所以我们也是在积极推动,可能大家越来越多用信息率来评价主动管理。

  去年我们比较幸运,因为我们跟着沪深300,而且我们实实在在的是跟着沪深300,大家知道从11月到12月风格做了转化,从小盘到大盘,沪深300这两个月涨幅很高。全年下来以后沪深300可能排第二,比上证50要低一些。所以我们的贝塔是比较高的。再加上我们有比较好的超额收益。其实绝对回报不是我们追求的目标,因为去年正好贝塔比较不错,所以正好我们绝对收益也比较好。

  刚才丁先生说的很对,你要看一个基金,你不要看它今年绝对收益怎么样,你要看收益从哪里来的,哪个是贝塔部分,哪个是阿尔法部分。这样的话你去判断主动管理的管理人,他确实是不是有能力实现他说的投资目标。我们公司内部也不把这个作为衡量标准,你做好了,你的绝对收益好你比较幸运。但是你要是绝对收益好,超额收益做不出来也是失败的。

  所以去年很多增强类的,大家主动管理资金并没有跑赢我们的指数,去年你要跑赢基准真的很难。包括去年12月份的行情,因为基准本身,市场本身也很偏,拉的都是券商、银行、地产,它不是全市场上涨,而是个别行业的上涨。所以去年12月份的行情,我们叫它贝塔行情跟选股没有关系,你要择时,而且你要择板块择对了就OK了,它拿阿尔法是非常难的。去年12月份阿尔法就亏了,一方面是得小盘,大盘涨,股票本身亏了。另一方面股指期货对冲的话,平常有2%已经相当好了,年化收益已经很高了。可是去年12月份最高的时候级差超过7%。

  当然因为我们从去年9月初,我们也开始管对冲策略,也是用股指期货对冲的,12月份很难做。尽管我们比大部分好,因为我们没有赌在规模上,我们的回撤小一些。即便这样的话,因为它的指数上涨是不均匀的,所以你也很难打败它。这样的情况下,我们管理的风控非常严格,所以我们没有损失太多。就像丁会长说的策略不能随便改,你要坚持。

  刚才我跟大家看的是我们一年多的实盘结果,大家会说一年多证明不了什么问题。实际上我们在A股回测的结果,上面的线是我们的5%的主动风险的增强策略,其实国内叫增强,5%的风险在国外是非常主动的管理基金。国内的话,因为我们证监会规定8%以下指数增强,只要是区别于一般其他的主动管理基金。刚才丁会长说你要看收益,也要看风险,起码要看到两维,第三维看容量,年化收益差不多超过20%,刚才丁会长说了,你的风险控了以后,这样的话你的波动率跟美国股市差不多,但是你的收益跟它完全不相关,所以给大家配置一个不同收益的绝对收益产品。我们做这个全球市场都是做的,但是你要拿到四倍的信息率回测的结果非常难,几乎没有。

  所以从这点来说明,我们A股市场相对量化的,特别对基本面量化来讲还是非常好的市场。你有机会拿到阿尔法超额收益,大家做的很少,大部分做主动管理,他们的一些不理性的投资行为,其实就跟你制造了阿尔法的机会。我们量化可以把它减过来,所以目前来讲,在市场变得更加拥挤之前,我们这种策略是非常好的。所以一开始大家都非常置疑,你们量化行吗?去年整体量化跑的还是不错的,除了我们的策略以外,另外几家策略也跑的不错。当然它跟我们是完全不相同的量化策略。所以从这个角度来讲,A股的量化将来的容量其实是非常大的。

  为什么多因子呢?其实管理上你做阿尔法策略,关键是阿尔法要稳定,这是我们超额收益的曲线,你要比较稳定向上,你才可以把它作为一个策略,作为一个因子来用。为什么要多因子呢?我们看每一组因子波动率比较大,它有上上下下。合在一块左边的图是比较稳定的上升,中间是08年的情况。08年的选股策略是不工作的,工作的很弱,我简单讲一下平台搭建,实际上我用的是比较好的系统,而且是完全纪律化的。我们有风控模型,为什么你可以说5%的风险就能实现4到6之间,你要有很好的风控。一方面要把很多风险因子去掉,另外一方面要风险模型控制。

  我们完全遵守纪律,是有优化器的,所有的东西出来以后,我们把它的效果函数最大化,优化出来的结果交易的清单,你是只能减不能加的。拿的时候你要有依据的拿出来,比如说你有什么东西模型不知道,这时候你可以选择不买不卖,但是你不能说我看这个股票好加上去,这个是做大规模投资用的。因为我们通常交易,现在的规模有的时候交易八十多只股票,这种情况靠人工交易是不行的,所以我们买一个系统,我们程序化交易系统跟光大不一样,我们不做高频加以,所以我们的频率很低。今天买完就卖,不可能做这种交易。

  基本趋势,量化在国外是比较主流的投资方式之一跟基本面对应。它的占比其实是比较高的,远远高于我们国内的水平,从这个角度来讲,我们国内量化的空间也是非常大的。所以在座的各位坐在这里来探讨这么一个领域也是值得的,未来的空间还是非常大的。这是它的发展阶段,这是我自己根据自己的理解总结的,跟权威的有些区别。其实它的黄金阶段应该是从2000年到07年,这个跟投资的理论进一步发展有关系,另一方面跟美国高科技的发展,计算机的应用、软件的应用,把这个更突出出来。而且那几年我们的绝对收益非常好,所以大量的资金是跟进来的。

  但是因为什么东西都是有周期的,过度发展了,刚才丁会长说的容量其实是非常对的。任何主动策略都是有容量的,量化更是这样的。尽管我们当时自己本身已经注意了容量,所以我们06年的时候,我们把所有市场中性全部关掉了,不再接受新的资金进来。但是市场上你不能阻止别人的脚步,所以大家看你赚钱,大家都来做。日本的特别明显,日本没有加刚刚一年百分之十几的回报,增加容量的时候,大家都很舒服。新的钱跟你策略融进来,大家都跟着往上走,策略的容量一定要注意,不要跟着别人走。

  07年的情况是有量化危机,因为大家的策略量化相关性其实挺高。因为这个没有具体的数字,我觉得起码是50%以上的相关性。因为大家用的差不多的风险模型和差不多的因子,基本上都是学院派来的对它研究过的,赚钱就可以用。所以相关性很高,结果导致了很多基金两周之内50%的本金之外,特别是杠杆比较重的损失很大。但是那个月我管的基金,香港的规模是15亿美金,我们拿了单月24%的杠杆回报,所以我们的规模也还可以,整个那个月损失了0.4%,远远好于其他市场策略。后来我们总结为什么香港还不错,因为做的人比较少,没有什么人做,所以它的容量少,因为香港也比较难做。

  其实08年的情况,我们做香港策略,一直到08年10月份危机过去以后,我们的收益还是非常好的。11月份的时候我们去掉6%的绝对回报,因为市场一下子反了,原来是熊市一直往下跌,很多因子你是根据趋势来的,我们说量化有局限性,它看过去的规律预测未来,希望你能继续。但是市场大盘转的时候很多因子不工作,但是我们基金经理要做的是基本面和量化结合,你要观察大的拐点,大的拐点之前你希望在左边,你用行动把船头掉过来。

  08年以后新的趋势,这个也是我自己的体会,我觉得它有一些教训,你对市场量化不能机械的根据模型来做。我们之前内部也有一些不同的意见,很多人觉得我的模型出来你不要做任何动作,你盲跑就可以了。有研究部来动模型,这种实际上是不行的,后来其实我管的时候,我并不是盲跑,这里面一开始也是不认可的,后来经过一段时间的检验,大家觉得业绩还不错。但是08年以后,实际上大部分的量化投资都开始考虑跟基本面结合,量化投资基金经理,你要观察市场,观察一些大的变化做一些相应的决策,要么调模型,要么做短期的对模型的修正,因为有些东西长期不存在,你不需要变模型。

  所以我们觉得这几个原则是07年、08年两次危机以后得出来的教训,首先你对市场要有比较大的判断,你不要怕承担责任,你不要为了逃避责任,你说我不做了。如果你能刹车的话一定要刹车,阿尔法因子它没有用,因为任何一个策略大家用的多了都会衰退,就是没有超额收益了。因为每一个量化策略相当于工具商的工具,你要善于在不同的时间,不同的市场条件下,选择不同的工具来用,这是你的竞争力。所以说未来的量化团队,它跟基本面也是一样的,基本上框架用的差不多。但是团队做出来的东西是一样的,因为你可能在工具选择上是有区别的。

  我们说你不能机械的跟量化模型,但是你也不能随意把它抛弃,就是随意改。这个也是一些教训,因为我们08年以后,实际上你要做量化投资的话,你在市场融资比较难,因为经过07年的危机。很多人说我做基本面,但是实际上,其实那时候大家都不投量化了,正好你拿绝对收益好的时机。所以什么东西贵在坚持,任何一个策略,我觉得特别同意丁会长有春天和冬天,冬天的时候你要坚持,春天来的时候你才有收获,是这样的。

  我讲一个理念,其实也是强调一下丁会长之前说的风险和收益的问题。还有一个就是说我们量化的最大优势就是可以把阿尔法、贝塔完全分开,国内目前来说,这方面强调的还不多,大部分主动管理基本上都混为一谈,他希望把自己做成一个绝对收益,但是你又做不到,你要贝塔的话因为很容易,大规模的都有。作为投资人来讲,我们量化可以把阿尔法和贝塔完全分开,根据这个思路,你可以设计不同的策略,你可以用优化复制做纯贝塔的策略,你也可以做一个阿尔法加贝塔的增强策略,你也可以做30%的对冲,你也可以做绝对收益。

  另外,我强调一点做量化一定要控风险,你衡量我们业绩的时候,不要光看我们的超额收益有多高,更不要看我们绝对收益多高。你要看我们拿了多少风险,拿了多少超额收益,用信息率评价我们。所以量化投资整体来讲不见得它的绝对收益比其他的基金要好,但是国外的统计显示,长期下来风险调整后的收益比其他的基金,比其他的策略要好。我们说在量化平台上,实际上你可以根据投资人不同需求做一些不同的产品设计,横轴是主动风险,左边的是超额收益,这里面实际上有一个东西跟丁会长说的差不多,其实我们的策略有最高的信息率。比如说我们做一个金融敏感性分析,5%的时候超额收益多少,阿尔法多少,7%的风险超额收益多少,你有一个最高的信息率,假设5%的时候信息率是最高的。按国外的情况来看会选信息率最高的风险作为你的投资风险,你可以通过加杠杆调整风险,你要融资的话融资成本很低。所以你可以跑一个最优的信息率,通过加杠杆的形式来调整你的绝对收益。但是在咱们A股市场,我们国内的融资成本很高,8%的融资融券的成本以上。所以这种在国内是很难实现的,你要得到比较高的超额收益怎么办,你只能往右挪,如果你挪到7%的风险,你相应的要乘上7,可以把风险往右推,这样你可以做出不同的产品设计,我们目前是这样做的。因为国内还有一个问题,它的渠道是分割的,建行发的中行不卖,所以你必须在不同的渠道布线。你可以跟不同的指数,可以跟300、500,跟创业板指数,甚至你可以设计不同的目标风险,这样大家获得一个不同的超额收益的情况,我就讲这么多,感谢大家。

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