华商基金邓默：投资逻辑的量化实现

邓默投资体系的三个层次

作者 | 猫头鹰Bruce

支持 | 猫头鹰捕基能手

“这个量化做的一点也不黑箱，是看得到投资逻辑的。”这是猫头鹰和邓默连线后的第一感觉。

而因为采用了量化手段，相比于很多定性投资逻辑，邓默的策略又兼具了更多的可复制性和可回测性。

邓默管理的华商新量化灵活配置混合成立以来持续的跑赢大盘跑赢基准，同类基金排名也始终位列前1/4，应该说是非常不容易的。

（数据来源：海通证券；数据截止日期2021.12.31）

总体上讲，邓默将自己的投资体系分为三个层次：

1.     大类资产层面通过决策风险偏好决定板块；

2.     中观层面寻找适合当前大环境的行业；

3.     微观层面优选个股超额。

事实上，相对于这三个层次的方法体系，多因子模型似乎是更“量化”一些。数学博士出身的邓默也确实是从多因子自下而上选股入行的。但是一次赴美考察让他有了新的思考：我的优势在哪里？

集中还是分散：

多因子分散选股vs优选行业再抓超额

“刚管钱的时候，我也是用多因子体系自下而上选股的。17年的时候，一次公司组织去美国考察，发现那边的同行很注重一些微观因子和中观层面的因子。这些因子太深入，太透了，如果没有交易层面支持，没有服务器层面的优势，可能就没什么竞争力。”

这次交流给了邓默很大的启发，也使得他对于公募基金量化该怎么做有了进一步的认知：

“分散化全市场选股胜率低，完全自下而上多因子选股几乎无法战胜市场，因此行业的beta很重要，需要集中在若干行业上，确保获取beta，在此基础上争取获得alpha。”

邓默统计了从15年到21年这6年中，每年战胜沪深300的指数个股比例，而这个比例不会超过25%。

行业的集中度确实越发明显。

所以在这个认知的基础上，不难理解为什么邓默不拘泥于多因子分散选股，而是逐步搭建定性定量化体系，而且特别重视行业的选择。

高胜率组合：

科技、消费、金融地产

在长期的投资研究中，邓默发现金融地产、消费服务、科技成长三个方向战胜市场的概率较高，而且这三个板块的等权重组合也大幅超越指数。

在这背后是否有一定的必然？

“A股市场是一个结构性的市场，而背后的原因是由于资金和产业政策影响下，市场会存在明显的行业轮动。科技主要取决于国家意志和产业周期+流动性和风险偏好，消费主要取决于信用周期和经济增速；金融地产主要取决于货币信用”。

对于在量化回测中表现优秀的三大板块组合，隐含在其背后的支撑逻辑是什么？在什么情况下需要增配，什么情况下需要减配？

大板块的投资逻辑

消费：

为什么配置消费行业？

“消费行业整体具有稳定现金流，高ROE和高股息，且ROE具有较高的稳定性，具有长期的配置价值”。

什么时候要防范消费行业风险？

“蓝筹白马最担心的就是行业增长出现质疑，DCF模型体系出现坍塌。比如2021Q1茅台一季报低于预期，ROE下降，批价、动销数据没有超预期，五粮液批价始终难以全面站到千元，动销略微走低，医药龙头业绩开始下滑等”。

成长：

对于成长行业，邓默认为主要取决于流动性和风险偏好，他也提供了一个基于若干宏观指标的判定方法，比如下图所示的根据PMI和十年期国债收益率的判断：

应该说比较有效地捕捉了适合成长投资的时机。

金融地产：

对于金融地产板块，邓默更多的是采取阶段性配置，利用其绝对的低估值来阶段性的平衡组合的整体风险。当组合估值明显偏高的时候，适当增加金融地产来降低组合整体的估值偏离度。

“金融地产板块的行业ROE整体仍处于下行周期，无明显的投资机会；LPR利率长期下行引导机制对银行非银盈利能力带来了不确定性，地产政策长期偏紧也导致了地产长期处于低估值状态不具有长期配置价值”。

可以看到，对于板块配置价值的基本逻辑、什么时候配、长配短配，邓默都力争抓取到主要矛盾。理清了大类板块，接下来就需要寻找板块内部合适的细分行业了。

中观：

寻找有价值的行业

邓默的行业选择虽然最终是通过打分实现的，但是各项分数都对应了一定的行业逻辑。他将行业选择因子分为两大类。

◆ 隐性因子（景气度因子）：不同行业监测的因子不同。比如消费行业的销量增速，大宗商品终端价格、库存等；电子行业的大厂业绩指引、10大厂商资本开支、面板价格等；计算机的研发投入增速、员工薪酬；地产行业的新开工面积增速，销售面积增速等。

◆显性因子：行业ROE。并且要满足平均行业ROE>10%，且ROE波动率<4%，或者ROE开始底部反转的条件。

“在中观层面我们做的比较细一些，每个行业都有一些细分因子。这两年业绩主要的贡献，来自于中观景气度的判断，我们选择到了一些包括新能源、光伏，以及21年决定卖出消费，当时消费从一季报ROE从之前的三个季度9点多逐步降到7点多，我们把消费做了一个整体切换。而这个时候新能源景气一直向上，包括电动车板块。”

21年的市场正处于龙头和细分行业景气切换的档口，及时做出了以上的判断还是具有非常大的价值的。但是谈到减仓白酒医药的时候，邓默还是感到有一些遗憾：

“我们等到一季报数据验证了逻辑后我们才行动，慢了半拍，因为我们还是想看到数据真实的反映结果后才行动。”

依据数据做决策确实有滞后的问题，但是数据本身是非常有价值的。邓默构建了一套覆盖宏观和中观影响因素的打分体系，指标众多。猫头鹰很感兴趣这些指标打分体系是怎么搭建的，是回测出来的吗？

“最早的时候参考卖方的一个体系，后来逐渐的剔除掉一些太细的指标。逐步的，我们找了很多卖方研究员、我们自己的研究员交流，问他们这个行业你们会关注哪些东西，这其中哪些是可以量化的，量化不了的话我们就不要。我们也在一直去掉一些过时的指标，加入新的指标。对于变化很小，过于平稳的指标，我们也是不要的，因为没有指示性。我们会回测指标最近一年是否还有效的”。

从投资逻辑出发，选取能够量化的指标，应该说这样一个因子体系构建是非常具有定性研究的色彩的，也充分借助了定性研究的实效性。

微观：

主动暴露风格追求超额

与传统的追求排除风格因子的纯alpha思路不同，邓默并没有规避全部风格因子，而是有选择地暴露一些被认为适合当前投资环境的因子。同时有选择地规避一些因子。

对于杠杆、波动率、动量、红利等因子，邓默选择规避，因为他认为这些因子并不符合产品的特性：

杠杆因子：优质公司更倾向于充足的货币资金而不是高负债；

波动率因子：稳定的跑赢大盘是优质公司的特点；

动量（反转）：换手率高往往得不偿失；

红利因子等：高成长公司分红率低。

在沟通中猫头鹰发现邓默也关注到了非常重要的一点，就是量化手段对于个股远期价值的判断不足这个关键点，这也是很多多因子投资的共性。邓默对于这个问题也做了比较深入的思考：

“我们主要关注盈利和成长两大维度的因子，关注行业景气度，投资逻辑就是关注未来、关注成长。静态估值忽略了企业最重要的远期价值，而远期价值又很难当期量化，所以我们倾向于比较企业质量而不只是比较企业的性价比。”

那么对于估值溢价这个永恒的问题，邓默又是如何应对的呢？

“我们关注业绩增速和估值，但是业绩增速更为重要，因为增速可以持续消化估值。但是对于pe/pb band超越历史上限的我们就不去碰了。”

很清晰，核心是对公司质量和盈利增速的判断，估值不会成为买入公司的障碍，除非过高。同样的，低估值也不会成为买入的理由，依然因为增速。

投资回顾

大类资产、中观景气度、微观选股超额，这套体系既有数量化的可执行性，也具有明确的投资逻辑和适用环境，我们可以一起回顾下这套投资体系指引下的投资历程，对邓默的投资体系有一个更感性的感知。

2018年整个市场处于低迷状态，整体配置受到很大制约；

2019年电子景气度因子向好（台积电业绩指引上调，面板价格回升），认为电子配置时点临近；2019Q2电子行业的ROE开始掉头向上，开始配置电子行业；

2020年疫情爆发，白酒行业库存较高，消费低迷。3月底开始，白酒周频动销数据开始逐渐下滑收窄，高端白酒止跌。白酒景气度数据开始改观，加配了白酒行业；

2020年4月欧洲疫情得到控制，新能源车数据开始爆发式增长，2020年七月光伏装机量和排产计划都出现了超预期，适度增加了光伏行业，但因为光伏行业偏周期波动较大，选择长期ROE稳定且高的估值较合理的龙头进行配置；

2021年Q2因为龙头白酒一季报数据下滑，动销数据表现平淡，除了CXO以外的医药公司出现了罕见的业绩下滑，对于高估值认为难以维持。减配了白酒、医药等板块；

2021年H2增加了新能源、光伏以及汽车零部件和电子板块的配置。总体喜忧参半，但是也在提升对于市场的认知；

对于当前市场，邓默认为在经历了三年的结构性牛市之后，优质资产价位较高，组合净值波动加大，需要警惕过高的估值，买有估值有景气度的行业。同时严守纪律规避行业政策风险，对于政策上把握不清楚的地方不去碰。

最后让我们回顾下邓默的特点：

产品华商新量化持续跑赢基准，同类基金排名也始终位列前1/4；

数量化出身，却一头扎进主动投资逻辑的研究，并将其量化实现；

构建了大类资产、中观景气度、微观选股三个层次的框架；

与行业研究员不断交流，吸收最新的行业投资逻辑，迭代自己的打分体系。

当前这样一个高度结构化、板块估值较高、稳增长政策逐步落地但是尚未确认趋势的市场，对于所有投资人，尤其是非常容易扎堆的量化投资，都是一个考验。

邓默的定性逻辑和定量相结合，从三个层次递进选股，保持行业以一定的集中度，很大程度上规避了量化同质性，也吸收了各家之长，在过去给投资人创造了价值。也希望在未来的市场中，可以继续给投资人带来良好的投资体验。

免责申明：以上内容仅供参考，不构成投资建议

风险提示：市场有风险，投资需谨慎，基金过往业绩不代表未来表现

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