一季度即将步入尾声,公募量化基金成绩如何?

证券时报记者统计发现,截至3月3日,2023年开年以来录得正收益的公募量化产品占比达到了95%以上,表现最好的产品涨逾22%,多只产品的收益率则在10%以上,表现最差的产品收益率为-2.6%。


(资料图片仅供参考)

业内人士认为,开年以来市场风格轮动加快,投资主线暂不明朗,像“雷达扫描”一样全市场选股的公募量化基金在这一风格下优势突出。具体到接下来的投资策略,部分基金经理将重点关注中小盘成长股,另一部分基金经理则将更加谨慎地做好风险控制,也有一些基金经理表示将重点改进模型因子的有效性。

量化策略成绩亮眼

开年以来,公募量化基金成绩颇为亮眼。数据显示,截至3月3日,在收录的700多只量化公募基金中,有12.3%的产品录得了10%以上的正收益,超过半数的公募量化产品收益率落在5%~10%区间,而录得负收益的量化基金仅占4.3%。

具体来看,西藏东财中证云计算与大数据主题指数增强A的阶段性表现最佳,今年以来的收益率达到了22.29%。此外,华商计算机行业量化、招商量化精选、景顺长城专精特新量化优选、中欧小盘成长、博道成长智航等产品的收益率也都超过了10%。

公募量化何以强势?

“今年以来的市场呈现热点分散、轮动的形态,更需要自下而上挖掘优质股票。”中欧基金量化投资总监曲径向证券时报记者表示。她认为,量化最大的优势在于利用模型和计算机技术,多维度寻找投资机会,“打个比方,量化就像雷达扫描一样,在全市场寻找投资机会,覆盖度更宽,往往不会特别重仓某些赛道。”在她看来,由于量化模型覆盖面更广、处理信息更及时、投资决策更理性,就体现出了超额收益。

博道基金量化投资部总经理杨梦认为,对于量化基金来说,市场环境在所改善。主要的原因是,相较于去年四季度显著的核心资产行情,今年以来板块和个股表现的分化程度大幅提升,市场风格切换更加频繁,这种情况下宽度持股、行业分散的量化投资方式就容易凸显优势。

在猫头鹰基金研究院研究总监伍彦妮看来,量化基金几乎全线飘红,和中小盘股近期的突出表现不无关系。

以中证1000指数为例,该指数综合反映中国A股市场中一批小市值公司的股票价格表现,年初至今已上涨10.93%。另一个值得关注的指标是万得微盘股指数,该指数主要包含全部A股中市值居于后400位的个股,年初至今已上涨18.09%,近一个月则上涨4.7%。相较而言,上证综指年初至今上涨6.06%,上证50指数年初至今则上涨5.28%,可见大市值股票的整体表现略逊于中小市值股票。

在伍彦妮看来,由于市场投资主线尚不明朗,公募资金暂时没有找到可以大规模投入的明确板块,在此情况下,量化基金的相对优势得以显现。量化基金吸金能力、交易活跃度增强,又进一步推升了相关中小微盘股票的估值。

多策略把握市场机会

在当下快速轮动的行情中,公募量化基金经理如何充分发挥优势,为投资者博取收益?对此,不同流派的公募量化基金经理有不同的看法。

曲径认为,如果今年这种市场风格延续,那么自下而上、以上市公司业绩为抓手的基本面量化策略,大概率会有较好的相对收益。

曲径还阐释了量化基金经理在投资中的角色。在她看来,量化基金经理大部分的工作是在台下,思考如何更好地构建“雷达系统”,并在投资中依靠这个“雷达系统”把握实时的投资机会。今年以来,一些量化指标也引起了曲径的关注,比如不少中小盘的净利润预测持续超出了市场预期。在她看来,投资热点分散的行情如果延续,那么自下而上中更为景气的中小盘成长股值得关注。

招商基金基金经理王平则通过多策略的量化方式选股,基本思路是买入较低估值、基本面质地大概率保持优良且业绩持续稳定增长的优质公司。一方面,王平会运用风险控制模型来衡量和控制包含行业、风格和个股在内的各种风险,从而力争规避在某些市场环境下较大幅度落后于市场的风险;另一方面,王平也会通过风险控制技术,使基金的投资集中在量化模型擅长的领域,避免承担模型无法识别的风险。

杨梦认为,从量化产品角度来看,她所管理的产品背后都依赖于统一的多因子模型运作。具体而言,模型又包括两块,即大类因子本身的有效性,以及大类因子的权重配置。她认为,在去年的市场环境下,因子配置是相对较大的“胜负手”,而在今年,市场风格尽管会有波动,最终结果仍会是相对均衡的。在此情况下,因子配置就不再是较大的“胜负手”,她也将把工作重点放在改进模型因子的有效性上。

杨梦表示,从超额收益的角度来看,她的多因子模型预测的是两大维度,即每股盈利(EPS)和估值(PE)。具体来看,预测每股盈利(EPS)的因子包括成长因子、质量因子、盈利因子、预期因子,预测估值(PE)的因子包括量价因子和估值因子。“事实上,我们日常花费最多精力的工作是不断地提升底层大类因子的有效性,对模型进行迭代升级,保持其生命力。”杨梦告诉证券时报记者,她将在每一种类型的超额收益里不断进行自我迭代,提高预测能力。

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