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从工行资管部到创业私募!久期量和创始人程建涛:看好今年及未来中长期股票市场

许孝如 券商中国 2021-04-27

▲上海久期量和投资创始合伙人兼总经理程建涛





随着国内市场的不断成熟,量化投资近年来迎来了一轮爆发式增长,一批头部量化私募突破百亿大关。





不过,也有部分量化私募在快速发展背后,面临策略失效、净值回撤的考验。


量化投资到底赚的是什么钱?怎么应对策略失效的风险?如何处理对冲成本高企这一难题?2021年哪些量化策略有表现机会?怎么看待量化投资在国内的发展前景?


近日,证券时报·券商中国记者就上述问题采访了上海久期量和投资的创始合伙人兼总经理程建涛。在程建涛看来,量化投资其实是一个纠正错误定价并获取收益的过程,国内量化投资仍处于发展的初期阶段,错误定价现象仍比较严重,量化基金发展空间巨大。


程建涛,上海久期量和投资有限公司的创始合伙人兼总经理,毕业于北京大学,主修计算数学硕士和应用数学博士。2008年加入工商银行总行资产管理部,管理规模曾达到百亿量级。2015年,创立上海久期量和投资,目前管理规模超过10亿元。


“量化策略的盈利分散在各个维度,由多个因子贡献。我不认同量化主要是赚小盘股的钱,如果量化策略只是单纯的赚大盘股或者小盘股的钱,那么其本质就是赚风格的钱,这种量化策略是风险极大的,且不可持续。”程建涛说。


程建涛认为,量化投资的最大的风险在于模型失效,所以需要不断地迭代进步。量化模型的有效性主要体现在两个方面,一是盈利能力,二是风险暴露水平。常见指标是长期的信息比率,信息比率越高,量化模型的有效性越高。因此努力提高模型的技术水平,并保持模型的持续更新是保持竞争优势的关键。程建涛表示,好的量化策略能在保证分散风险和控制波动的前提下,实现相对稳定的盈利。


值得注意的是,程建涛看好今年以及未来中长期股票市场的走势。一方面,全球经济处于复苏阶段,企业盈利处于增长阶段;另一方面,以中证500指数和中证1000指数为代表的中盘股,包含了一些优质的极具增长潜力的行业龙头,同时整体的估值又处于历史低位,我们认为中证500指数和中证1000将走出慢牛行情,因此看好指数增强策略和多空策略在2021年的表现。


从工行总行资管部到私募创业


证券时报·券商中国记者:请简单谈谈您的个人经历,为什么选择了进入量化投资行业?


程建涛:我在2008年博士毕业后便加入工商银行总行资产管理部从事量化投资模型研发和投资管理,是工行资管量化自主管理团队最早的创建人之一,当时投资管理覆盖了全球市场,规模达到了百亿量级。


在工行总行工作了5年后,2013年加入了深圳某家私募基金担任公司合伙人和量化投资总监,在此期间该私募公司的管理规模也从千万级别增加到几十亿元。2015年,我和合伙人一起创办了现在的上海久期量和投资有限公司。


当初选择进入量化投资行业,主要是因为自己热爱分析数据、挖掘数据背后的规律,之前计算数学、应用数学的学习经历不仅加深了我的兴趣,同时也为我进入这一行业作好了充分的知识和技能的储备。


量化投资这一行业,正是需要对各种市场数据进行分析来探寻可以稳定盈利的投资规律,而由于金融市场的不确定性,加之这里汇集了一大批聪明的人才,使得量化投资这一行业更加具有挑战性。


国内市场错误定价现象仍严重,基本面量化发展空间大


证券时报·券商中国记者:近十年来,量化投资在国内迅速发展,尤其是近一两年涌现了一批百亿量化私募。怎么看待量化在国内的发展,目前市场的竞争格局如何?


程建涛:国外顶尖量化对冲基金如桥水基金,AQR资本等,其管理规模在千亿美元的级别;文艺复兴,Two Sigma Investments(双西投资),千禧资本等知名量化对冲基金的管理规模在500亿美元的级别。


从管理规模的角度来看,国内量化投资仍处于发展的初期阶段,投资者也是处于边参与边认识的过程;从股票市场的投资者结构来看,欧美市场中以机构投资者为主导,因此市场的错误定价比较低;而中国市场目前较多投资者仍处于追涨杀跌的不理性阶段,因此市场中的错误定价现象仍比较严重。


量化投资的过程其实是一个纠正错误定价,并获取收益的过程,所以国内量化基金的发展空间很大。但国内市场也存在政策、市场风格等等变化等极端风险,也考验着量化模型。经历时间考验、稳定性好、有技术优势的公司能够做的很大。


国内量化来看,主要分为高频量化和基本面量化两个派别,头部高频占比较多。但高频需要很大的市场深度,对市场条件要求高。基本面量化换手率低,市场要求不苛刻,在各种市场条件下,具有更好的市场持续性,未来我认为基本面量化策略会得到更好发展。


看好指数增强策略和多空策略,宽基指数将走慢牛行情


证券时报·券商中国记者:今年一季度,市场大幅震荡,各类量化策略产品的表现如何?


程建涛:一季度,所谓的核心资产的股价经历了过山车般的行情,而我们策略经受住了考验,虽然超额收益在前期有所回撤,但是后期迅速反弹,年化超额收益率保持在20%左右。市场的大幅震荡并不一定会对我们的策略产生负面影响。


比如今年春节后的行情,市场的震荡主要体现在前期估值过高的核心资产价格下跌,价值逐步回归正常的一个过程,而我们的策略正是通过做多被低估的股票、做空被高估的股票,在股票出现相对错误定价后逐步恢复理性这一过程中赚取收益,所以春节以后的行情有利于我们策略的表现。


分策略来讲,我们指数增强策略2021年初至今涨幅达5%左右,对冲策略2021年初至今涨幅达4%左右,中性策略2021年初至今涨幅达3%左右。


证券时报·券商中国记者:你们目前主要有哪几大策略,怎么看待各策略在2021年的表现和机会?


程建涛:我们根据产品的风险敞口不同,将旗下产品分为三类:指数增强,多空策略和中性策略。其中,指数增强的特点是保持满仓运作,风险敞口为三类产品是最高的;多空策略的风险敞口适中,产品净值在保留部分Beta收益的同时,有效的控制回撤;中性策略的风险敞口较低,产品收益主要来源于管理人创造的Alpha收益。


当前一方面全球经济处于复苏阶段,企业盈利处于增长阶段,另一方面,以中证500指数和中证1000指数为代表的中盘股,不仅包含了一些优质的极具增长潜力的行业龙头,同时整体的估值又处于历史低位,因此我们认为中证500指数和中证1000将走出慢牛行情,因此我们更加看好指数增强策略和多空策略在2021年的表现。


证券时报·券商中国记者:怎么看待今年以及中长期权益市场的走势?


程建涛:长期而言,我们坚定的看好中国股票市场;我们判断未来十年A股的宽基指数将经历慢牛的行情。


短期而言,最近两年市场分化很大,一方面,核心资产和白马股走出了一轮牛市,导致核心资产的估值处于历史高位。另外一方面,中证500指数和中证1000指数的市盈率处于过去十年30%分位数的位置,属于比较低的位置。因此从估值与盈利增速匹配的角度看,我们更看好中证500指数和中证1000指数在今年的表现。


赚风格的钱难以持续


证券时报·券商中国记者:不少人说过去量化策略主要是赚小盘股的钱,目前小盘股因子是否仍然为一个好的策略,市场有没有新的变化?


程建涛:我不认同这种说法。首先量化策略并不仅仅是赚小盘股的钱。如果量化策略只是单纯的赚大盘股或者小盘股的钱,那么其本质就是赚风格的钱,这种量化策略是风险极大的,且不可持续。


其次,近几年在供给侧改革、中美贸易战、新冠疫情的影响下,小盘股的超额收益已经远没有过去那么稳定,尤其是2017、2018和2020这三年,大盘股的表现远远强于小盘股,仅仅依赖于小盘股来盈利的策略无法穿越近几年的市场环境。


一般而言,我们的量化策略的盈利分散在各个维度,由多个因子贡献。我们不仅仅考虑股票的大小盘差异,也会考虑股票的成长、估值等一系列的因素,这样能够保证我们的策略具备足够的稳定性。即使单个因子的表现在短期内出现剧烈的变化,譬如近几年大小盘的分化与轮动,也不会对策略表现造成较大的冲击。特别是大小盘相对表现的波动加剧,我们更多的是从风险控制的维度去考虑市值因子,对组合的风险暴露进行控制。


长期来看,小盘股因子很难作为一个稳定的赚钱因子,我们可以看美国市场,这个因子已经失效,中国市场近几年也已经逐渐显现出这样的趋势。


三种策略处理对冲成本高企


证券时报·券商中国记者:因对冲成本高企,量化对冲策略的赚钱难度一直偏大,这一块你们如何处理的?


程建涛:我们主要从三个方面处理:

第一,如果客户的风险承受能力高,我们推荐客户配置指数增强产品,或者多空策略(即部分对冲)的产品,这类型的产品本身就无需对冲或者对冲比例很小,因此产品需要付出的对冲成本就比较低。因为A股整体市场的估值分位数在30%左右处于很低的位置,所以我们长期坚定的看好中国股票市场,因此希望客户可以尽量获取较高仓位的超额收益。


第二,在基差合适的情况下,我们会择机建立对冲头寸,并采用融券、场外收益互换等多种手段降低对冲成本。


第三,在产品运作期间,我们会采用多种期货套利策略,如基差套利,跨期套利,跨品种套利等降低对冲成本。


模型失效是量化最大的风险,需要不断地迭代进步


证券时报·券商中国记者:怎么看待量化策略失效问题,假如连续回撤,你们会及时调整策略吗?


程建涛:量化投资模型是根据过去的市场规律学习得到,但历史不会简单的重复,因此未来一定会出现量化投资模型出现回撤的情况。此时,我们需要深入分析量化模型出现回撤的原因并采取必要的应对措施。


如果只是模型短期不适应市场风格的变化,那么这种情况是正常的,我们会在风险控制模型中的事前模型对各个维度的风险因子做好分散和控制,尽量减少模型的回撤时间和回撤幅度。


如果模型回撤的时间超预期,那么我们会降低模型的风险水平,采取事后风控。对于长期失效,这个是比较担心的事情,一般来讲,有逻辑基础和比较深技术壁垒的模型失效的概率比较小,而且能够保持较长的生命周期。所以,我们也始终保持对于市场规律和投资策略的持续研究,保持策略的迭代和更新。


证券时报·券商中国记者:您认为量化投资最大的风险在哪里,如何能在竞争中持续保持优势?


程建涛:量化投资的最大的风险还是在于模型失效,因此努力提高模型的技术水平,并保持模型的持续更新是保持竞争优势的关键。量化模型的有效性主要体现在两个方面,一是盈利能力,二是风险暴露水平。常见指标是长期的信息比率,信息比率越高,量化模型的有效性越高。


好的量化策略能保证在分散风险和控制波动的前提下,实现相对稳定的盈利。其中,非常重要的一点是模型的精细度,比如两个策略阶段性的盈利都很好,但是一个策略暴露市值风险的前提下盈利,而另一个策略在不暴露市值风险的前提下盈利,那么不暴露市值风险的策略的精细度更高,长期来讲它会更容易经受市场的风格变换。


长期来讲,所有不变的模型很大概率都会逐渐衰减变弱,持续的技术探索和迭代是保持模型生命力的重要手段。一方面,我们研究市场的各种状态,及时感知和了解市场的微观结构,譬如新的投资产品的出现或者交易规则的变化,是否会带来市场结构的变化,进而是否影响因子效应。另一方面,我们坚持学术研究的态度,在新技术和新发现上面,持续不断地探索研究,保持模型的迭代和进步。


证券时报·券商中国记者:怎么看待机器学习和人工智能在量化因子挖掘和融合方面的发展?


程建涛:不论是机器学习还是人工智能,其本质是数理统计和计算机的结合,是统计学习的延伸。


在因子挖掘方面,各方面技术一直在持续出现。目前机器学习使用的也越来越多,我们认为新技术在各个方面都会带来变化。在前沿技术方面,我们也在积极参与和尝试,相信能带来很多新的思路和策略。



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