市场宽幅震荡 量化指增策略竞争加剧

天天见闻 天天见闻 2023-07-07 软件 阅读: 79
摘要: 国内量化指数增强策略总体上一方面延续去年全年策略的相对优势,另一方面头部私募机构持续优化获取超额收益的关键环节,给量化指数增长策略的投资效率和有效性带来更大挑战,加剧全行业在量化策略模型研发上的竞争,在市场成熟、超额收益整体下滑的趋势下,量化指数增长策略获取超额收益的难度较大,上半年百亿级数私募股权500指增产品收益首尾差超过15%,这样的市场风格不利于量化指数增长策略的发挥。

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  ● 记者 王辉

  今年上半年A股市场整体宽幅震荡,个股结构性分化严重。在此背景下,国内量化指数增强策略一方面整体延续去年全年的策略相对优势;另一方面,市场成交量能的下降、个股轮动的加快与分化等因素,也在客观上造成指增超额收益获取的难度明显提升。

  在当前市场环境下,头部私募机构正持续聚焦于优化获取超额收益的关键环节,以及AI新技术的利用等两大行业新变化。

  行业呈现四大特征

  综合多家头部量化私募机构的观点看,上半年全行业整体呈现四大特征。

  一是主流量化指增产品仍普遍实现了相较于对标指数的“小幅超额收益”;二是复杂的市况和大幅分化的个股表现,对量化指增策略的投资效率和有效性带来更大挑战;三是随着中证500指增和沪深300指增市场成熟度提高、拥挤度增大,头部管理人更加积极对小市值赛道指增产品进行探索;四是生成式AI等人工智能技术的巨大突破,也加剧了全行业在量化策略模型研发上的竞争。

  宽德投资相关人士表示,2023年上半年A股市场风格快速切换,大小盘不断轮动,结构化行情突出。整体上看,在快速轮动的市场中,以量化指增为代表的量化策略展示出自身优势,交出符合各方预期的超额收益答卷。此外,在市场趋于成熟理性、超额收益整体下降的趋势下,管理人也积极对小市值赛道资管产品进行探索,如推出全市场量化选股、国证2000指增等产品。

  蒙玺投资相关人士认为,同比过去两年,2023年上半年,量化指增策略整体表现尚可。第一季度A股市场处于缩量、低波动的格局,量化指增策略获取超额收益难度相对较大;随着二季度市场成交量和波动率的回归,超额收益有所回升。

  国内某机构最新监测数据显示,截至6月30日,其监测到的超60家大中型量化私募管理人中证500指增产品,平均超额收益率为5.14%,超额收益率中位数为4.82%。通联数据显示,上半年百亿级量化私募中证500指增产品收益首尾差距超过15%,表现最好的机构上半年大幅跑赢中证500指数超19个百分点。

  获取超额收益难度增大

  上半年复杂的市场环境,不仅对主观多头策略带来明显压力,不少头部量化私募也表示:“获取超额收益难度进一步加大。”

  黑翼资产创始人邹倚天表示,今年的市场行情热点切换快,大多数时间段只有少数板块上涨。比如,今年1月份的新能源行业,3月份的“中特估”和之后的AI板块。整体而言,这种市场风格并不利于量化指增策略的发挥。

  宽德投资相关人士指出,今年上半年市场快速轮动,叠加TMT和“中特估”两条主线对资金的虹吸,加剧了获取超额收益的难度。整体来看,未来A股市场定价会更加有效,超额收益整体下降是必然趋势。历经市场检验的量化管理人会不断提高自己的投研能力,优化策略模型,精准把控风险,以过硬的投研能力和技术应对超额收益的下降。

  从应对角度看,稳博投资总经理钱晓珺称,今年以来市场信号周期偏短,偏动量因子和偏大市值的管理人可能表现更突出。下半年继续加深对行业动量因子的理解,将其更好应用到模型中,可能成为全行业重点迭代的方向之一。加深在另类数据上的挖掘、在“时序因子”上多研究,也能对策略运行更有帮助。

  蒙玺投资相关人士表示,在复杂的市场环境下,管理人需加大对另类数据的投入和多样性策略的开发,不断精进来应对市场风格的切换。管理人一方面需挖掘更深层次的信号,使用更多维度的数据,提高模型的预测能力;另一方面,也要保持模型迭代的频率,同时保证模型的稳定性。

  AI加剧行业竞争

  今年以来,生成式AI等人工智能技术的重大突破在量化投资业内也掀起不小波澜。不过,对于相关新技术的理解,各机构的解读并不完全相同。但整体来看,头部机构普遍预期,AI技术的研发、使用,将成为量化投资比拼的一大关键维度。

  蒙玺投资相关人士认为,从目前来看,生成式AI对量化行业整体影响有限。不少头部管理人在AI领域的投入的确有所加大,这主要是看好新技术的前景,也在一定程度上加剧了量化行业的竞争。

  邹倚天表示,近一段时间AI技术突破主要集中在自然语言生成、图片生成等方面,此前量化投资广泛运用的AI技术,大部分集中于因子挖掘、组合优化等环节。目前生成式AI的技术突破让大家看到AI更为广阔的发展前景,量化行业将在这个领域持续不断投入,未来AI也将继续成为量化投资行业的核心引擎。

  钱晓珺认为,生成式AI等新技术对于量化投资仍只是一种工具,与已经成熟应用的机器学习等技术本质上趋同。它能够大大提升投研人员的产出效率,但和管理人的策略投研能力以及产品表现并不直接相关。

  “在可预见范围内,AI技术的发展将扮演辅助决策的角色,对量化行业的增益贡献大小,关键在于各家机构如何更合理高效地使用这项工具。”钱晓珺表示。

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