邓岳:新华指数量化的齐头并进:优势β+稳健α

admin2年前研报681
会议:开源一席谈
日期:2023年4月9日
主办:开源证券金融工程魏建榕团队
会议主题:新华指数量化的齐头并进:优势β+稳健α
特邀嘉宾:
邓岳:北京大学信息与信号处理专业硕士毕业,14年证券行业从业经验,主要擅长指数产品与量化投资产品的研究与投资管理,投资风格理性、稳重、从数据出发、注重风险控制。曾在包括私募基金、证券公司、证券公司另类投资子公司在内的多家公司担任量化研究员及投资经理。2017年6月加入新华基金管理股份有限公司,主要负责ETF、普通指数基金与量化基金等公募基金产品的投资管理。目前在管产品数量5只,在管总规模5.11亿。


对话实录

傅开波:我们能看到新华旗下有只新华中证云计算50ETF布局的云计算,是当下市场最为热门的主题之一,能否请邓总给我们介绍一下咱们新华指数与量化的产品线?

邓岳新华基金的指数化产品线布局比较全面,没有押注某个单一方向。我们在被动方面的指数基金包括ETF和普通指数基金,在半主动方面有指数增强,在主动方面也有量化策略的产品。总的来说,我们看好这几个方向的发展前景,但由于各个方向的优势不一致,因此我们认为在每个方向都应该有所布局。

在美国,被动指数基金是一个非常流行且成熟的投资工具。因为其金融市场起步较早,至今已经发展得比较成熟,因此市场有效性很高,难以获得α。所以ETF在美国市场大行其道,其规模可能与主动投资规模相当。中国金融市场目前短期内还无法做到像美国一样的市场有效性。但是,随着机构投资者逐渐增多,国内市场也会逐步朝向这个方向发展,导致α收益逐渐减弱。由于这个过程很漫长,且中短期内仍然存在α收益。所以我们新华基金对远期布局纯被动产品,对于中短期布局一些主动和半主动的产品。其中,指数增强是市场上量化的一个主要赛道,我们也必须要有相应的产品。但如果我们的量化全部做指数增强,实际上就把自己的收益都锁死在了指数上,因此偏主动的产品也是必要的。所以我们在偏主动的产品上更看重主动投资的逻辑,希望用量化模型将主动投资的逻辑固定下来,提取主动投资的精华,用量化的方式使策略表现更稳定


傅开波:新华中证云计算50ETF主要聚焦于云计算相关产业链个股,能否请您介绍一下这该行业目前状况以及未来的前景如何?

邓岳:云计算是今年一个主线投资逻辑,我非常看好这个行业。首先,云计算与国家政策密切相关,如信创、信息安全和数字经济等政策都与云计算直接相关,无论是软件还是硬件都不可避免地涉及到云计算。其次,除了政策的强力推动,今年还有一个与计算机行业相关的重大突破,即以ChatGPT为代表的人工智能领域的突破,这一重大科技进步会将带来各种需求。在研究算法的过程中,需要大量投入软件、硬件以及云设施等计算机技术,而上线后更需要大量的计算能力,这将直接利好于云计算产业。简而言之,推动发展的政策已经是计算机行业几十年以来最强的一次,ChatGPT也是几十年来难得一见的科技突破,由其带来的巨大变化会对整个相关产业都产生非常强的带动作用。所以,强政策和大突破这两个因素结合在一起,对云计算行业的未来发展非常有利。


傅开波:今年以来AI有关的个股,股价一骑绝尘,涨幅惊人,请问您是如何看待当下云计算相关个股当下的投资性价比?

邓岳:云计算50指数从去年4月低点到现在已经接近翻倍,前期涨势非常好。由于刚才提到,无论是政策还是行业内生的ChatGPT的推动,都是对行业的大利好。因此从行业基本面看是向好的,给指数提供了比较好的支撑。由于未来的基本面变化还没有反映在盈利数据里,所以,短期看估值比较高,但像历史上其他成长性行业一样,高成长行业应该给予高估值,高估值会随着盈利的快速增长而逐步消化。历史上云计算50的前两轮高点在2015年和2020年,分别是由互联网+和信创推动。但是,这一轮行情源于外部环境的变化,自主可控的需求进一步加强,我们可以明显看到政策强度是强于前两次行情。此外,ChatGPT又是大级别的行业技术突破,两者相结合,超过前两次高点也并非不可能。因此,我认为后续发展还是有一定的上涨空间。


傅开波:新华中证环保产业主要聚焦于新能源相关板块,今年以来整体回撤较大,您是如何看待新能源板块当下的行情呢?是否还具备投资价值呢?

邓岳:中证环保指数作为一只新能源为主的指数,最近一年多表现可以说比较惨淡。我认为主要原因是行业逐步从高成长行业过度到成熟行业,市场担心行业的增速会下降,不愿意给出合理的估值。但是现在中证环保指数在Wind上的TTM市盈率仅为22倍左右,即使从比较成熟的行业来看,其估值也已经很低。其实我对新能源行业的成长性并不悲观,无论是新能源汽车还是光伏风电储能,都远没有达到饱和的状态,行业还是有相当的成长前景。从这个角度来看,新能源行业目前存在一定的低估。此外,沪深300在从去年11月开始的这轮上涨中涨了十几个点,然而中证环保指数却还是下跌,两者差距超过20%,后续存在均值回归的可能性。所以当前对于新能源行业的短期走势,我个人还是比较看好的。


傅开波:对于投资者来说,常常会有买指数基金还是买主动权益基金的疑问,请问被动ETF投资与主动基金相比,有什么优势?

邓岳:我认为指数基金的优势可以主要从下面几个点来概括:

(1)指数基金风格稳定、持仓风格集中,主动基金很少会全仓某个方向的相关个股,大多会进行行业方面的配置和轮动。所以,主动基金的风格会随着时间漂移变化,当像云计算这样的行情来临时,主动基金的弹性不如云50ETF这样的指数基金。因此指数基金非常适合喜欢风格稳定的投资者进行投资;
(2)指数基金具有费率优势,其交易、管理等费用等远低于主动基金的申赎、管理等费用;
(3)ETF的交易比较灵活,能够按照盘中实时价格交易,而主动基金是在收盘后按净值成交,无法捕捉盘中行情。


傅开波:咱们在量化线上既布局了指数增强产品,也布局了主动量化产品,能否请您谈谈咱们的量化投资框架是如何的?

邓岳:指数增强其实和大家差别不大,就是多因子模型的框架,常用的是打分模型或者是回归模型,可能在因子方向上有所区别。

对于指数增强产品的量化投资框架主要是两个方面,第一坚定量化,较少的主观干预,第二是选择有投资意义的因子。从基本面出发,根据投资的逻辑选择因子,随后逐步验证构建出因子模型。
主动量化产品主要将主动投资的逻辑用量化模型复现,保证投资逻辑正确,和投资风格稳定
我们的量化投资有一个稍微不同的地方,我们内部是鼓励多模型框架的研究,而不是统一模型的框架,所以,我们对于同一个目标,其实是有多个模型的,投资的时候,我们会选择两个甚至更多个模型并行拼合起来进行投资,在获取期望alpha的同时,也可以降低一些回撤


傅开波:咱们有一只沪深300指数增强的产品,这两年来300指数整体回撤较大,在此情况下您是如何看待沪深300这个宽基beta的?

邓岳:沪深300指数是一个市场表征指数,其实就代表了中国A股整体的龙头企业的表现。这两年整体回撤较大就是中国经济困难的实际体现,经济数据不够理想,那沪深300指数肯定会往下走。

对于未来沪深300的判断,就是看今年经济增长的情况。从国家角度来看,不少问题比较艰难。无论是国际形势,还是就业问题和债务问题,都比较难解决。今年是国家主抓经济的年份,相对去年的艰难环境应该有比较大的复苏,国家应该会有各种措施把经济数据拉起来。可能今年一季度的数据不一定特别好,但国家也会一步步去进行调整,政策可能会相应进行增强,相信今年经济的目标一定会坚定的去追求,所以我比较看好今年中国的经济,今年对沪深300这样的指数的表现应该保持乐观


傅开波:对于投资者来说,会陷入到底是选主动量化产品还是指数增强产品的疑问中,请您介绍一下主动量化和指数增强产品的异同点,以及不同的投资者应该选什么样的产品?

邓岳:简单来说,主动量化与指数增强产品的相同点都是有alpha,而不是纯beta。不同点就是主动量化产品是不跟某个指数的,所以,是一个没有锚的产品,一般没有beta属性的限制。而指数增强基金是要比较紧地跟踪某个指数的,所以beta属性受跟踪指数的限制很大。

从实际投资来看,指数增强基金对跟踪误差、成分股占比等参数的限制很严格,所以,收益相对于指数的偏离是比较小的。所以基本上选定某个指数标的,那这个增强产品的风格就比较确定了
主动量化就没有这样的限制,风格会多样。但主动量化的问题在于,收益是没有锚的,大家对收益没法有个具体的预期。
两者的选择方面,如果对某个指数比较看好,可以选择该指数的增强产品。主动量化产品就要看基金经理的策略选择,可能是一个高成长高弹性的产品,也可能是一个低波动高分红的产品,这就需要投资者有一定的选择能力,按需选择。
总结来说,指数增强产品适合投资者对于某个指数比较看好;主动量化产品适合对于某个基金经理比较了解,清楚他用什么样的策略风格进行投资


傅开波:近年来咱们量化圈内对对标885001的策略非常感兴趣,纷纷加入相关产品的布局,请问您是如何看待这类产品的?咱们量化在此种策略组合上有何优势?

邓岳:不可否认,确实有客户有这样的产品需求,迎合客户的产品需要是管理人的重要目标。

我们在做主动量化策略上也是以该指数为基准的,但是我们并没有特别强调要稳定跑赢该指数,如果做成指数增强的形式,限制就比较死,收益没有什么弹性。我们还是希望从合理的投资逻辑入手,让量化策略的alpha是有逻辑支撑的,而且这个逻辑确实是合理的,从而获取长期较高的收益,用这样的方法来实现长期跑赢该基准指数

所以运用这样的策略,我们还是能够长期跑赢这个基准指数,但没有刻意的作为一个指数增强的形式来做。


傅开波:今年以来其实公募基金市场的alpha整体较差,不管是主动权益还是增强类产品,您觉得这种行情出现的原因是什么?之后能否恢复到常态?

邓岳:简单来说,对于量化不友好的原因就是市场行情大幅偏离了基本面的数据。做量化投资,或多或少会用到基本面的数据,那市场如果到了不看数据的时候,模型就是要失效。如果因子选择估值低的,但市场炒的是未来高收益的,那这个估值因子就是会失效。如果选择高成长的因子,但高成长因子不在今年最热门的几个赛道上,没有资金去推动上涨,那因子就是失效。

从去年11月以来,市场都是偏离基本面数据运行的,先是预期疫情放开之后的基本面反转,行业基本面的反转,大家推断某些行业基本面将要发生变化,炒了一波反转预期;接着是政策推动的信创、信息安全、自主可控等概念,这些企业以前的业绩没有多出色,很多相关企业可能还是负收益或者净利润是负的,那这样用量化的模型就无法选出来;后来又是ChatGPT、芯片这种新生事物,很难反应在基本面数据里,这些都体现在未来盈利的预期。这三个主线逻辑都是和基本面数据完全无关的,都体现的是未来的预期。在这种时候,量化的策略还是要大量依赖于基本面数据的,无法完全捕捉到这种预期的大幅变化,所以量化策略在这样的市况下是表现不佳的。

但情况也会逐渐发生变化,时间进入4月,进入数据密集披露期,马上就会有新的报表数据形成新的基本面的锚。必然会有一些企业的数据能够有一部分在报表中有所反应,数据在成长性上会有一个变化,这样大家也会慢慢从之前炒预期的状态回到数据上来,当市场逻辑回到看数据的时候,量化策略应该会有比较好的表现。短期内量化策略比较艰难,相信未来会有一定的回水


傅开波:邓总您对接下来3个季度市场行情是如何看待的?

邓岳:总结为一句话:前途是光明的,路径是曲折

我对国家拉经济保就业等目标的力度还是有信心的,这是我对前途看好的理由。在全球主要经济体中,我认为中国的相对优势是非常明显的。中国今年的预期是5%往上的,但是欧美的情况可能是负的,从这个角度上来讲,预期外的海外资金可能会关注A股。

路径是曲折的理由就是国际形势还是有比较多的风险点的,国内也可能有一定潜在的风险,都需要紧密关注。此外,之前市场上炒的比较远的预期,现在随着季报数据的落地,可能会有一定的短期回调,都是有可能发生的。



(全文结束)

(纪要整理:陈威、林希民、姚烨)

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