创金合信基金王林峰:多因子量化模型捕获新经济行情

    来源: 中国证券报 作者:余世鹏

    摘要: 王林峰,中山大学硕士,2012年7月加入国元证券经纪(香港)有限公司,担任研究部分析师。2015年5月加入国元资产管理(香港)有限公司,历任资产管理部研究员、投资经理。

      王林峰,中山大学硕士,2012年7月加入国元证券经纪(香港)有限公司,担任研究部分析师。2015年5月加入国元资产管理(香港)有限公司,历任资产管理部研究员、投资经理。2018年10月加入创金合信基金,现任创金合信量化核心混合型证券投资基金等产品的基金经理。

      创业板注册制改革拉开序幕,公募基金竞相布局,其中不乏近来方兴未艾的量化投资。创金合信同顺创业板精选股票拟任基金经理王林峰接受记者专访时指出,创业板的新经济属性非常明显。在注册制背景下,可通过量化多因子模型精选个股,把握新经济高成长机会。

      王林峰指出,多因子量化模型不仅注重成长类指标的选取,还从股票的高频交易数据中发掘部分有效因子,力争为持有人创造可持续的超额投资收益。

        侧重基本面的量化实践

      王林峰投研生涯的开端,始于毕业后的第一份工作,是一家海外研究所的策略分析师。

      “这个岗位既需要进行宏观经济分析,也需要进行微观层面的个股研究。因此,长时间接触从宏观经济指标到企业财务信息的各种数据后,我形成了初步的市场分析逻辑和对数据的敏感性。”王林峰告诉记者,在具备分析逻辑后,他会有意识地结合历史数据进行客观的市场行情回顾及评价。这成为他量化投资思路的来源之一。

      “在这个过程中,我对宏观指标的分析进一步细化,深入债券、衍生品、高频数据等领域。随着对这些分析指标的熟悉,我渐渐地把他们融入量化投资体系中。”王林峰说。

      后来,王林峰进入资产管理部门进行实际投资。在这期间,他充分利用海外卖方团队的相关研究成果,持续进行量化投资实践。“得益于这段时间的训练,我在量化逻辑层面和技术层面上都有了很大的提高。现在国内流行的机器学习技术,当时在国外市场都有比较早期的应用,如量化策略的拥挤度测量、舆情信息的追踪与量化,以及高频交易信息的利用等。”

      自2018年加入创金合信基金后,王林峰主要从事A股市场的量化投资。他介绍,创金合信基金的量化投资模型涵盖基本面、分析师预期、技术面和事件性四大类因子,又可细分为300多个小因子,形成了一套比较完善的量化因子库。“多因子模型分别从多个维度对全市场所有股票进行评价(收益预测),综合考虑每个维度的评价结果后形成最终评价。在这个基础上,我们仍致力于发掘新的因子,引入新的算法对模型进行改进。”

      王林峰解释,持续不断地发掘新的因子,丰富量化策略,有利于保障量化投资的有效性。“我非常关注市场上出现的新数据源,进而不断地完善量化投资系统,比如供应链数据、舆情数据等。随着对数据认识的不断加深,重构传统的财务数据、深挖个股价值同样非常重要。”

      在量化产品布局上,创金合信基金已覆盖了以上证50、沪深300、中证500和中证1000这些指数为基准的产品。其中,还针对沪深300、中证500和中证1000指数布局了指数增强产品,现有主动公募量化产品7只,主动量化管理规模(包括专户)超150亿元。

      数据显示,创金合信沪深300指数增强和创金合信中证500指数增强均成立于2015年12月31日,截至今年5月19日,两只产品A份额成立以来的超额收益率分别为26.71%和37.28%;创金合信中证1000指数增强成立于2016年12月22日,截至今年5月19日,产品A份额成立以来的超额收益率高达42.23%。

      王林峰表示,在上述量化产品基础上,创金合信基金目前还在筹备绝对收益产品以及沪港通量化产品,以进一步完善量化投资布局。

       提升量化指标有效性

      王林峰认为,从本质上讲,投资就是要去做更有把握的事,以较低的风险去获取较高收益,即追求持续稳定的超额收益。量化投资也不例外。量化投资在投资收益的实现路径上,有别于传统的主动投资,但在投研思路的把握上,则与传统投资思维一脉相承。

      “传统投资是对商业模式、团队能力等个股影响因素进行综合判断,通过对个股的深入研究,提高投资的把握度,反映在投资组合上就是个股持仓比较集中。相比之下,量化投资则是分析投资组合的规律和特征,更加尊重数据呈现出来的历史规律。”王林峰说,从统计上来说,规律的稳定性源于股票交易频率和交易数量。因此,量化投资要体现出其优势,在股票交易频次与数量上要明显高于传统投资。

      王林峰还指出,量化投资依然要回归到数据背后的投资逻辑思考上来。因为量化投资的数据筛选,会涉及不少无效信息,结论容易被噪音淹没。此外,从金融数据的分析来说,随着指标的增多,运算量呈指数级增长,远超现有运算能力的负荷。所以,在量化投资方面,如果能根据历史规律对数据做针对性地去噪或校正,得到的数据指标会更有效。

      王林峰说,通常分析师的预期数据代表了市场主流参与者对一个上市公司的综合看法。但一般而言,分析师在得出自己的投研结论时,还会参考近期行业的已有报告,特别是大券商的研报。这种现象会使得后续数据的趋势性加强而有效性降低。了解到这种现象后,我们需要对数据进行校正,抽取出普遍性的数据规律。而随着这类数据的积累,数据呈现出来的趋势性就会加强。

      以企业盈利为例,王林峰表示,相关衡量数据既有每股收益指标,也有剔除一次性收益后的每股收益,还有稀释后的每股收益,以及分析师预测的每股收益。衡量这些指标的有效性不单单只看一个个孤立的统计数据,也需要考察其背后的逻辑。再比如,周期性行业的盈利指标常常为负值,小公司的盈利指标更不稳定。因此,有了对数据内在规律的了解,就可以穿越这些迷雾,找到数据间的联系,提升指标的有效性。

      除了传统的量价数据、财务数据外,上市公司质押、高管变更、分红派息、诉讼等事件类指标,以及债券市场指标、衍生品市场指标、舆情信息等数据,也都是阿尔法来源。但是,衡量这些指标有效性的主要依据,不单单是统计上的显着性,还要考察指标的周期、再现频率等因素。比如,GDP是一个相对滞后但是很具备代表性的指标,没办法直接应用于实际投资。王林峰认为,在GDP的基础上,可以利用钢铁产量、发电量、铁路货运量等指标构建一个更及时、更高频的指标进行规律追踪。

      具体到创业板投资的量化指标,王林峰说,创业板投资与主板投资差异较大,这与两个市场主体差异较大密切相关。由于卖方分析师的覆盖程度低、估值高、分红派息不显着,创业板市场股票质地差异较大。“创业板换手率比较高,但分析师覆盖率低,主板上常用的量化指标如估值、分红派息等指标有效性弱,多因子量化模型会更加注重成长类指标的选取,还会将舆情分析转化为量化指标,同时还能从股票的高频交易数据中发掘部分有效因子。”

       创业板新经济属性明显

      记者获悉,在创业板实施注册制改革背景下,由王林峰管理的创金合信同顺创业板精选股票基金(也是创金合信基金旗下首只创业板主题基金)已于5月14日公开发行。

      王林峰表示,在现阶段布局创业板,主要是看中了创业板的新经济属性。创业板的新经济属性非常明显,在注册制背景下,可通过量化多因子模型精选个股,把握新经济的高成长机会。

      “年初至今,创业板已实现了15%左右的涨幅,而同期沪深300指数涨幅为负。资金热情不减,原因之一在于创业板的新经济属性非常明显,医药生物、计算机、电子及电气设备板块公司的市值合计占比达60%。创业板中还有不少是所属细分行业的龙头,如宁德时代、迈瑞医疗、温氏股份等。”王林峰指出,在创业板注册制改革的推动下,其新经济属性有望进一步强化。

      王林峰指出,从2020年一季报来看,必需消费表现较好,可选消费、成长和传统周期受到一定冲击,大市值企业抗风险能力强,尾部小市值企业盈利下滑较严重。在全球疫情背景下,医药生物板块依然是大资金追逐的热门板块,电子、计算机等行业则是这一轮科技上涨周期中的重点行业。另外,2019年以来政策扶持的新型基建主题相关个股,也与创业板存在较密切的关联。“创业板注册制开启之后,长期可投标的会随市场扩容而逐渐增加,股票分化将会加强。”

      王林峰认为,从估值上看,创业板目前处于中等偏上的位置。随着创业板注册制的推进,预计市场热度会进一步提高,优质标的将得到更多资金关注,盈利增速将逐渐拉平估值差距。

      王林峰介绍,截至5月19日,创业板上市企业已有810家,还有9家企业审核通过待上市。“可以预见,创业板上市公司数量很快将过千家。这有利于推动优质新兴科技类企业更早登陆资本市场,通过市场化方式调动资金,助力经济转型与科技创新。同时,投资者也可以更早地分享创新企业的成长红利。”

      “在早期,相中一家伟大的企业相当困难。目前来看,对创业板公司的研究覆盖程度严重不足,800多家公司中被五个及以上分析师跟踪的公司不足200家,还有半数公司没有被一家分析师覆盖。借助于量化手段,我们可及时地跟进这800多家公司的各种信息,包括财务信息、交易信息、质押情况、机构持股情况、分析师评价等,通过选择其中的优质企业进行投资,有望获得更明显的超额收益。另外,从历史上看,创业板股票的动量效应等技术指标本来就有较明显的超额收益,这正是量化投资擅长的地方。”王林峰说。

      王林峰还提到,创金合信基金在量化选股方面积累了丰富的经验,也是当下推出创金合信同顺创业板精选股票型基金的重要原因。

      

    关键词:

    王林峰,创业板,有效性

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