今年以来，在全面注册制的推动下，A股上市企业数量节节攀升。然而，新股上市破发的现象却屡屡出现，单一的成长或价值投资策略，亦较难取得绝对的正回报。为什么量化基金波动水平相对较低？量化策略相比传统投资策略有何不同？
近期，Alpha Talk – 机构客户双周交流会，特邀摩根资产管理中国指数及量化投资部总监胡迪，以及摩根资产管理中国ETF业务总监张皓，展望下半年市场的量化投资机遇，聚焦主动量化策略的制胜之道，并为投资者分析红利策略的相对优势。
胡迪 2022年以来，A股整体呈现为存量资金博弈，在行业轮动速度较快的同时，缺乏持久的主线行情。在此背景下，由于量化基金行业配置相对均衡，且风控较为严格，因此有着相对稳健的净值表现。
展望后市，一方面，我们认为宏观经济走势尚存一定的不确定性，虽然大盘蓝筹估值吸引力相对较高，但左侧布局的时点仍较难把握；另一方面，我们相对看好中小盘股的投资机会，其潜在收益主要源自两处：
流动性的改善：宏观流动性方面，政策支持有望延续；微观流动性方面，中小盘赛道有望迎来增量资金。参考中证1000股指期货，对应其发行的 ETF，带来了流入成分股的增量资金，从而改善了成分股的成交量和流动性，进而增强了这部分标的的超额收益潜力，以及相关产品的资金容量。展望未来，随着国证2000和中证2000衍生品的推出，亦有望推动增量资金流入其成分股。
市场分歧下的超额收益机遇：目前，A股上市公司总数已超过5,200家。其中，头部约有1,000只个股是分析师覆盖及深度跟踪的标的，因而有着较高的透明度，缺乏因股价偏离基本面产生的套利机会。反观市场的后4,000多只个股，多数标的并未获得较深度的动态跟踪，企业经营状态存在信息不对称，因而常常出现股价与基本面的偏离，从而带来超额收益的机会。由于量化策略广泛覆盖全市场标的，且通常覆盖个股数量愈多，量化收益机会愈佳。因此，该策略较适用于中小盘投资。
胡迪 一个完整的量化投资系统，通常分为三个模块：收益预测、风险预测和组合优化。在不同的宏观环境下，找到当下市场资产价格的主要驱动因素，便是我们争取超额收益的主要来源。我们关注的指标主要有两类：
基本面指标，或称多因子模型：由于企业中长期的基本面与股价变化往往一致，因此，通过获取企业基本面的边际变化，可发现短期股价偏离带来的潜在收益机会。该模型的优点在于交易逻辑扎实、换手率较低，以及资金承载体量较大；弱点在于其中长线逻辑，较难把握短期事件的冲击。同时，该类模型的参与者众多，易与公募的主动权益基金同步回撤，从而削弱分散化投资效果。量价指标，或称套利模型：该模型既包含经典的统计套利，也有人工智能量化模型。其获得收益的逻辑，偏向于行为金融学和市场的微观供需信号捕捉，主要研究买/卖方的资金特征、交易心态，以及对未来短期内买/卖力量的预测等。该模型由于公募基金参与的较少，因此可避免一些同质化竞争。具体而言， 我们的量化投资策略主要分为三个步骤：
- 对全市场的共性因子，即全市场标的的共同收益来源进行分拆，比如估值、ROE和盈利预期增加等；
- 下沉至个股所在的行业或主题，进一步提炼蕴含收益来源的特质因子；将能用逻辑解释的收益先行处理，以降低过机器学习中过拟合的可能性，并提升策略可承载的资金体量；
- 上述两层要素拆解分析后剩余的部分，我们会交给机器学习和大数据挖掘统计规律，并通过神经网络，整合各类线性和非线性的交易因子，最终优化得到组合。
总体而言，基本面预测的周期偏长，基本面相关数据的更新频率通常在一个月以上，且越长期的预测，需要关注的市场因素往往越多，包括宏观、政策和行业景气度等。相较之下，基于行为心理学量价模型，对短期市场驱动的预测更为纯粹，且因交易频率偏高，在流动性充裕的市场表现更具竞争力。配合上述两类模型，可将个股的成长性、盈利能力、估值和买卖时点等各因素融合，从而无论在何种市场风格下，均有望带来较稳定的收益表现。
胡迪 主动量化是指，突破指数增强对个股投资比例的限制。由于指数增强产品有着严格投资组合比例限制，其风险和收益调整空间相对较小。一方面其选股范围较局限，较难发现超额收益机会；另一方面其与指数偏离度较低，较难改善自身波动和回撤比例。因此，在指数增强产品竞争较激烈的背景下，催生出了主动量化产品。目前，市场上的主动量化做法大致分为三类：- 自行选取相对宽基指数表现更优的基准指数，在此基础上进行增强，从而在贝塔收益的基础上同步寻求阿尔法收益；
- 在不同宏观环境下，主动进行风格偏离，在价值与成长间来回切换；
- 不做过多主动预判，不限制过于严格的行业或风格偏离，放宽标的限制，使得策略自然下沉。
另外，我们在部分主动量化产品上也运用了新的文本挖掘技术，通过对买/卖方分析师的自然语言处理，进行多维的信息数据构建，较为精确地量化个股未来的收益预测。收益和风险是相对的，所有的阿尔法因子，一定程度上也是风险因子，其在贡献收益同时，也蕴含了风险。虽然模型的开放，会在一定程度上带来行业、风格的偏离，但我们仍会对偏离度进行如下控制：- 将偏离度控制在一定范围内，一旦其超出预判范围外，我们将对其进行中和；
- 一旦模型产生的偏离出现不可控性，例如正向偏离带来负向收益，我们将中和此类风险偏离。
当然，在模型层面，量化模型往往是一致的；关键在于：通过不同的因子权重组合，迁移到任何选股领域，适者生存。找出基准指标的环境，不断迭代测试，保留强作用因子，最终根据输入市场数据，进行基准增强。
张皓 对于港股通红利指数而言，在国内经济弱复苏，存量资金博弈的背景下，红利投资的性价比优势得到凸显。近段时间来，A股、美股及港股的红利指数，相对宽基指数均有着较好表现，代表资金由成长风格投资，逐步转向高质量高分红的价值风格投资。
由于这些基本面较好、盈利增长和分红较稳健的公司，有望为投资者带来长期的复利。因此，诸多投资者以红利策略作为权益底仓进行配置。对于港股而言，在过去的两年多例，随着国内外监管政策和货币政策的改变，恒生指数经历了较大幅回落。展望港股后市，我们看好的理由有二：估值回升：由于美联储本轮加息接近尾声，货币政策有望边际转向，港股市场的资金流状况亦有望获得改善，从而提升港股的总体估值水平。同时，无风险利率下行，亦有望提升港股估值。盈利增长：目前，市场分析师的一致预期认为，港股中的电信、金融和地产板块，今年仍有望保持较好的盈利增速，从而带来较好的业绩表现。红利策略并非简单以过去一段时间的个股分红，即进行排序和实质加权，还需要考虑多个维度：- 优质上市公司筛选，避免一些因股价长期回落，导致股息被动上升的标的，剔除基本面具有风险的公司；
- 叠加低波动策略，寻求相对确定的收益，尽可能在不同市场风格下呈现低回撤和低波动特征。
将标普港股通低波红利指数作为底仓进行配置，主要有以下优势：- 优先高质量个股，叠加质量因子，剔除质量较差的公司；
- 该指数成分股较高的分红比例，带来了较高的投资性价比，亦有望降低整体收益波动；
- 该指数与A股大中盘指数，以及债券指数呈现低相关性，作为底仓有望提高投资组合的夏普比率。
面对不断变化的投资环境，量化基金投资者们带来了新的选择。相较传统投资策略，量化投资可降低人为干扰和情绪波动的影响，并在一定程度上提高投资效率；量化策略的迅速发展，也彰显了科技对金融领域的强力赋能。摩根资产管理希望与投资者携手并进，共同开创更加繁荣的投资未来。
