当日主力资金净流出9.95亿元,占总成交额18.68%;游资资金净流入2.8亿元,占总成交额5.25%;散户资金净流入7.16亿元,占总成交额13.44%。
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财联社8月10日讯(记者 闫军) 基本面量化可以说是最为适合国内公募“体质”的量化策略,一方面量化策略赖以生存的基本面逻辑和海量数据是一个持续累积的过程,并非一朝一夕可以复制,能构建起较高的护城河,先布局的公司更具优势;另一方面,通过对个股基本面的深度研究,看得准拿得稳,换手率比其他量化流派要低频、容量更大,也更普惠。
随着基本面量化理念日渐深入人心,基本面量化大厂——中欧基金已经开启了新进阶。财联社记者获悉,有21年投研经验的基本面老将王健加入了曲径带领的中欧量化投资团队,以主动管理基金经理的身份牵头量化投资部基本面量化组,这在国内并不多见。
二人同在2015年加入中欧,曲径曾任职美国知名量化投资机构千禧年基金,深耕量化投资,追求为持有人带来持续稳定的超额收益;王健被称为低估值成长股猎手,兼顾价值与成长,擅长应对市场风格切换,斩获获过金基金奖、金牛奖双料大奖。
主动管理大将加入量化团队,是基于什么考虑?又会碰撞出怎样的火花?
公募量化要去走一条更宽的路
“曾经最主流的量化策略之一是多因子投资,简单来说多因子投资就是利用技术手段,把选股审美标准总结成各种因子,写成网,把不同的因子进行打分,比如PE要便宜、成长性要好,分析师的预期得分要高等等,用这张网筛一下市场上几千只股票,最终得到一批符合要求的公司。找到尽可能多的、有用的因子,因子的数量越多,对好公司的拟合度就越高,这一策略就越有效。”曲径介绍。
然而,随着多因子策略的飞速进化,不可避免地遭遇了因子“内卷”、模型同质化的困境。“毕竟因子不是无限的,挖一个就少一个,挖到更有效、更持续的因子变得越来越难。技术指标上面目前是相对比较拥挤的,用的类似的模型,相同的数据。对于我来讲,一定要避免这种拥挤,绕开这个东西去寻找还有Alpha的空间,而且要打开策略的空间。”曲径思考的答案是:公募量化需要走一条更宽的路。
回归公募基金的资源禀赋,其优势在于拥有强大的研究团队资源,和深耕基本面多年的投研老将,擅长挖掘基本面的逻辑。沿着这条思路,站在这群“超强大脑”的研究肩膀上,曲径认为,基本面量化是公募量化的不二选择。
曲径带领的中欧量化团队率先打造出了国内基本面量化策略实现路径,即通过抽取基本面逻辑进行建模,并且不断迭代模型,持续累积胜率。
这一阶段,构建基本面量化模型需要依赖三大要素:其一,数据基础。国内拥有多元另类数据,数据的可用度甚至高于海外,数据基础扎实;其二,历史回溯。其训练的量化模型概率上覆盖更广、历史上覆盖更久,有充足的历史经验做背书,历史较长的行业甚至可以回看20年的数据。其三,最重要也是最难的一点,在基本面逻辑提取中完成对认知的结构化、系统化。
在此基础上,基本面量化下一步会是什么?
寻找不一样的视野,主动基金经理加入
以海外经验来看,海外的公募量化基金发展至今,走上了一条主动和量化结合、寻找另类数据的路。贝莱德就是一个典型样本,因子投资与主动量化齐头并进赛跑,近年来后者的业绩优势渐显。
其制胜法宝之一,便是对另类数据进行挖掘与使用。不仅贝莱德,包括Vanguard等海外巨头都在挖掘使用另类数据。“这些另类数据可能是卫星数据、可能是沃尔玛的访问量,并不是传统财务数据所覆盖的部分,找到这些数据后,用逻辑去验证确保有效性。海外经验告诉我们,这个方向是可行的。”曲径表示,“到了中欧基金以后,我们围绕着基金经理、研究员,把他们需要的非结构数据结构化,寻找市场中领先行业的核心指标和另类数据,落脚点在于能够对公司净利润作出更好的预测,这就是我们要寻找的alpha。”
“当各式各样的另类数据摆在桌子上的时候,找出其中有效的数据是最重要的部分。”曲径表示,中欧基金量化团队开启了新的尝试,邀请主动基金经理加入,用更加主动的视野和人类智慧来为量化团队赋能,让HI(人类智慧)提升AI(人工智能)的壁垒,同时AI(人工智能)也能以数字化赋能拓展投资研究的范围和速度,实现AI(人工智能)和HI(人类智慧)双向赋能。
这种尝试缘于一次跨团队的交流。2022年的一段时间,王健与曲径被安排在同一组驻扎公司值班,俩人办公桌就是隔壁,晚上处理完工作,就一起在走廊里散步,相互交流。
“曲径团队每天筛选公司,似乎总能找到传统主观研究关注度不高的好标的,看着很羡慕。”王健笑称。
合作萌芽正是那时产生。曲径也是行动派,她安排了一名量化团队成员跟随王健当“助理”,学习记录王健的选股思路,再由量化团队把选股思路抽象成量化模型,进行打分,并对原来建模存在的盲点不断进行优化。在此过程中,主观投资老将的选股审美和思想火花也在助力量化团队迭代对建模的理解认知,不断提升量化投资的壁垒。
“在2022年萌生了想法,我们用了2023年整整一年进行了实验,到了今年开启正式合作。”曲径表示,在整个试运行的阶段,团队用量化的方式分析王健的投资后发现,王健的GARP低估值成长投资策略的胜率较高,而且她的投资范围非常广,这就意味着不是行业暴露带来的超额收益,而是真正选股产生的阿尔法。同时,王健非常关注控制回撤,止盈也做得较好。
在曲径看来,王健过往投资中,除了极个别行业未涉足,其他行业她均有买过,并且在20多个行业中取得正收益,在行业选择、个股比较上,王健有明显优势。
回到方法论上,曲径表示,量化最大的优点在于理性,避免了行为经济学上线性外推的过度乐观,但是缺点同样明显,就是看所有事物都偏“后视镜”,因为它是用历史已知的信息,来推算出的假设,但是企业的未来有的时候并不完全能用过往数据来推算。通过回顾历史数据去外推,其实会存在很多的偏差,而人类智慧的“加持”,最大的作用就是可以基于实际经验进行逻辑修正,过滤掉不合实际的推测结论。而且经验丰富的基金经理,在其能力圈内,是可能做出更有“前瞻性”的预计的。一言以蔽之,王健的基本面视野给量化团队带来了前瞻性。这也会对传统量化策略带来新的输入。
王健的初衷则是主动拥抱先进的生产工具,获得更好的净利润预测。她表示,主动基金经理此前更多依赖于人与人交流的主观经验与判断,通过与量化团队合作,她开始采用贝叶斯式的思考方法选股,即主观经验作为先验基础,通过量化模型获得辅助信息和量化估算,以此为参考去调整主观认知,提高判断胜率。
此外,王健能第一时间获得了量化团队的输出成果,尤其是她关注度不高但量化模型的“网”筛选出的公司,常常能激发起她深入研究的兴趣。
主动和量化基金经理的合作模式:先“过筛子”,再“捡珠子”
随着“背调”结束,王健正式加入曲径的量化团队。在此基础上,中欧量化投资团队也迭代了组织架构,下设三个组——基本面量化组、系统化投资组,以及指数组。这支新团队中,既有二十年从业经验的主动投资老将,也有精通前沿量化技术的量化新锐,对于投资的理解和对于先进技术的使用均处于市场领先水平,力争持续为持有人创造优秀的投资收益。
中欧量化团队的投研工作基本以流水线方式进行,包括数据清洗和处理,另类数据的引入,因子的编制和测算,多类组合方式,以及前端和事中的风控模块、产品管理和归因分析等。“未来的重点是对策略进一步的迭代、筛选、评价和执行,同时引入更多先进的技术来提升当前框架,包括但不限于深度学习模型、更丰富多元的另类数据分析等等。”曲径说。
具体到双向合作中,王健表示,量化做的事情是类似“过筛子”,通过量化模型筛选出一堆股票,她再用主动选股的思路去优中选优。“过去研究覆盖全行业的时间精力被节省下来了,我只要集中精力在筛选过后的股票池中去做‘捡珠子’的工作。”王健表示。
如前所述,在与王健的合作中,量化团队会根据王健的选股逻辑和审美再去优化模型,对有效数据、另类数据的把握也更准确,前瞻性也会得到提升。以今年广受关注的出海概念为例,在挖掘公司出海因子时,并不是把报表数据全部无差别纳入,而是为关键因子赋权,比如重点关注产能和业务收入在全球不同地区的占比等。
曲径和王健认为,基本面投资与量化工具的深度结合,将是一个长期的发展趋势,不仅对于公募量化而言是如此,对于主动投资者来说也是如此。基本面逻辑为量化投资提供坚实的价值基础,量化手段为基本面投资提供高效的工具,二者相辅相成,缺一不可。之所以做这样的尝试,是希望给投资者一个更为稳定的配置工具。
回归到今年,微盘遭遇了几次较大的回撤,部分量化基金的业绩受到了冲击。曲径表示,中欧长期深耕基本面量化研究,所投资的股票一般都具有坚实的基本面逻辑支持,切实践行价值投资理念,对于“炒小”、“炒差”等市场乱象敬而远之。以主要投资于中小市值股票的中欧中证1000指数增强为例,在两次微盘股大幅下跌期间,相较对标指数获得了超额收益。
随着未来监管趋严,中欧量化团队认为,以个人投资者为主要持有人的公募量化,应当更加践行政治性、人民性,提升专业性p2p配资,将对上市公司的基本面考量提升到最高层级,发挥量化工具的广度优势,在全市场范围内充分挖掘优质公司,正确引导市场的投资风向,规避概念炒作,让股票回归自身的真实价值,为持有人创造实实在在的投资回报。