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權益市場風格變幻莫測，公募量化基金將如何應對？

近日，權益市場風格再度洗牌，小盤股逐漸嶄露頭角，多只小盤風格管理人在受到了市場的高度關注。在最新的采訪中，券商中國記者與多位公募量化基金經理和相關研究人員探討了以下問題：公募量化的基金經理們如何看待市場風格和行業的輪動？是否會根據基本面做出判斷，主動偏愛某些行業？在公募量化圈興起的分行業建模新做法，又是否會被行業廣泛采納？

(資料圖片僅供參考)

如何應對權益市場的風格、行業輪動？

在華安基金的量化投資總監朱寶臣看來，作為量化基金經理，要對不同的市場風格做好萬全的準備。“我們的策略和整個市場的風格是息息相關的。2017年以來，權益市場的風格主要分為三個階段：大盤價值階段、大盤成長階段，以及中小盤成長。今年以來，市場經歷了較長時間的調整，直到前段時間，新的風格逐漸清晰，小盤股占優的行情得到確認。”

作為公司的量化投資總監，朱寶臣也在帶領團隊積極布局除了基本面以外的、適合小盤股交易的策略。他表示，在策略的儲備初期，他們并不是為了迎合特定的市場風格做了一些布局，而是從長遠規劃的角度出發，針對不同的大盤風格都提前做好了儲備。

長信基金總經理助理兼量化投資部總監左金保表示，量化本身是一個不斷發展和迭代的行業，手中的策略要持續優化和改進，無論是因子層面還是模型層面，都要去跟蹤最新的研究成果，改進模型。他透露，自己正在加強對市場風格的研究，增強組合對市場風格變化的適應性。

不過，對于量化模型是否要緊跟風格和行業的輪動，基金經理們也有不同的看法。華夏基金的量化基金經理袁英杰就告訴券商中國記者，之前他在賣方工作時，對風格的輪動和行業輪動都做過細致、深入的研究。“到了買方之后，這部分的研究做得少了。主要考慮到，如果是用量化去做行業輪動或者風格輪動時，勝率大概能達到百分之五六十，這個勝率我個人感覺還是不夠高。”

在袁英杰看來，量化模型對風格和行業進行輪動，意味著整個組合會有較高的換手率。“行業變了，就要把這個行業的股票都賣出，換倉的幅度還是比較大的，當產品達到了一定規模，調整起來就比較有難度；但如果是風格或者行業輪動的頻率比較低，比如三個月左右輪動一次，那么這個量化策略的優勢可能就沒那么明顯，樣本數量太少，對整個模型的改善就非常有限。”總體而言，袁英杰認為，在量化基金領域運用風格和行業的輪動策略，其性價比可能并不會太高。

是否主動偏配某些行業？

“量化投資是非常分散的，我一般不會選擇在單一行業上有很大的暴露。”左金保告訴券商中國記者。從業績歸因來看，量化基金賺取的超額收益可能更多是在選股的維度上。在他看來，行業配置帶來的超額收益在量化的視角可能會相對審慎，固定地去重倉某些行業可能為組合帶來穩定的超額收益，但值得注意的是，這也有可能階段性地暴露某些行業的風險點。

在建信基金金融工程及指數投資部副總經理葉樂天看來，量化模型是否有行業、風格的暴露，主要取決于量化基金的投資目標，如果目標是賺取純阿爾法收益的話，可以不管行業和風格；如果目標是賺取信息比率（超額收益/跟蹤誤差）的話,那么就需要把這些因素都考慮進去。葉樂天和團隊為市場提供的組合是純量化的，而且是比較傳統的做法，在行業和風格上都是中性的。“我們更想給客戶提供一個比較純粹的產品。”

袁英杰也有類似的觀點。在他看來，量化模型在行業方面是否暴露，取決于組合的收益目標。“比如，我希望穩健一點，行業偏離就會控制得嚴格一點，向行業中性更靠近一點；如果我想獲取更高的超額收益，行業方面就可以放松一些。”

他認為，是否要對行業做偏離，也要視不同指數的情況而定。比如，對于中證300來說，如果不做行業偏配，超額收益的波動率和誤差就會下降得很快。但是對于中證1000而言，即便不做行業偏配，波動率和誤差下降得也不會很明顯，但是對收益產生了實在的損耗。“這個時候，我會選擇把行業偏離放松一些。”

袁英杰坦言，自己目前的策略還是以量化選股為主，在行業方面沒有什么傾向性的配置，但是在組合管理的時候會做一些風控。“對于我來說，更多的是要控制我的組合相對指數的行業偏離，以此降低組合的跟蹤誤差，進而降低超額收益的波動率。”

作為一位在行業輪動方面頗有心得的量化基金經理，朱寶臣明確表示自己會結合基本面的情況對行業做偏配。“我們在做量化模型的時候，會向主動管理團隊請教很多，我們實際上是把他們的邏輯和數據進行模型化，達到可預測的效果。”在朱寶臣看來，在量化處理的過程中，對AI的應用有利有弊。“好處是AI的模型對數據的消化能力很強，學習新模式的速度很快，但壞處是可能出現過擬合，進而‘學習’到偽規律。所以這個時候我覺得是主動和量化的結合，在模型的特征工程方面多下功夫，通過人為的邏輯和人為的數據輸入，效果會比較好。”

他表示，經過一段時間的打磨，華安基金的量化團隊在行業輪動上有相對成熟的模型，模型會綜合考慮行業的景氣度、交易特征以及資金流等因素，做出超配或者低配行業的投資建議。

具體來看，朱寶臣會從幾個方面入手研究。從行業的景氣度來看：一方面，他會關注行業盈利的提升情況；另一方面，他會從交易的特征去觀察。“如果一個行業的基本面數據向好，但是市場對此卻并不買賬，那我們也會對這些基本面數據未來的可持續性保持警惕。”

朱寶臣告訴券商中國記者，行業模型相對而言是比較長期的模型，預測周期大概會有半年的時間。他認為，真正景氣的趨勢不會很快調轉橋頭，“做投資的人常說‘長坡厚雪’，這意味著景氣度很難在短時間內消退。”

分行業建模是否必要？

在采訪中，券商中國記者注意到，對于如何應對大盤風格和行業的輪動，以及隨之產生的貝塔收益，公募量化基金經理有各自的看法。在量化建模的具體過程中，業內的做法也不盡相同。

貓頭鷹基金研究院的總經理助理、研究總監伍彥妮告訴券商中國記者，市場上有部分公募量化團隊針對行業進行了單獨建模；也有部分量化基金經理認為，對于部分財務報表比較特殊的行業，比如金融行業，是很有單獨建模的必要的。

在她看來，在建模時，通常會有四類數據被使用：第一類是財務數據，第二類是一致信息數據，第三類是另類數據，第四類是量價數據。由于不同行業的成長邏輯不同，對應的關鍵數據在分析方法上肯定也會存在一些差異，因此，分行業建模有一定的理論基礎。

但是，由于量化投資的其他一些特點，分行業建模的想法也有一些局限性，一些量化基金經理就明確表示目前并不考慮這種方式。伍彥妮告訴券商中國記者，不支持分行業建模的基金經理主要的顧慮在兩方面：一方面，一旦細分行業，每個行業內的股票個數就會相對有限，“一些基金經理覺得樣本的數量較少，不利于模型的準確性。”

另一方面，分行業建模也是比較耗費人力物力的選擇。伍彥妮表示，如果要分行業建模的話，一般要一年多的時間才能完成，過程中還需要克服一些數據不完善的障礙。根據貓頭鷹基金研究院調研的結果，分行業建模目前在公募量化圈尚未成為非常主流的選擇。