2、7只公募量化基金测评：指数增强vs主动量化

作者：@基金复基金
时间：2023-06-19

什么是“量化投资”

量化投资就是在投资过程中全部或者部分使用具有数据处理和分析能力的程序来施行。量化投资最关键或者说最倚重的东西就是量化模型，这个模型可以由人来建立，也可以由具有深度学习能力的人工智能机器自己建立和不断完善。

量化投资长期致力于追寻 Pure AIpha 。所谓Pure AIpha即不论市场涨跌、风格、特征变化，其都能获得稳定的超额收益的投资策略。

量化模型决策“因子”分类

量化模型到底是根据哪些因子去做买卖决策呢？

最常见的是两类：

1、基本面因子，主要看公司的经营情况。比如看营收增速、利润增速、看股息率、ROE、看估值等等。

2、量价因子，主要看盘面交易数据。比如看股价变化、看资金流向、成交量等等。

量化模型可以同时跟踪上千个技术指标，然后给每个指标变化按不同的权重进行打分，最后作出买卖决策，全过程可能只需要1秒钟。这是普通人脑不可能做到的。

公募量化基金“策略类型”

主要有三种：指数增强、主动量化、量化对冲；这三种策略是赚三种不同的钱。

1、指数增强

选择一个指数，可以是宽基指数（比如中证1000、中证500），或者行业指数（比如：中证人工智能、新能源）；根据量化模型在指数成分股中继续精选个股与调整股票占比。

赚的是 “指数β收益＋量化模型选股的α超额收益”。

2、主动量化

依靠量化模型在全市场范围内选股。灵活性更高，可以跟着市场风格的切换而切换。

赚的是 “股票市场β收益＋量化模型选股的α超额收益”。

3、量化对冲

就是在主动量化的基础上，做空某个或某几个股指期货，做一个反向对冲，比如用沪深300把大市值风格的β对冲掉，这样大市值风格板块的涨跌就对我这个基金没有影响。

对冲掉市场波动影响，赚的是 “纯α收益” 。

目前最典型的量化策略应用还是“指数增强基金”，其次是“主动量化” ；而“量化对冲”少之又少。

7只公募量化基金测评

本次要测评的7只量化基金中：

指数增强：华夏中证500指数智选、万家中证1000指数增强；

主动量化：招商量化精选股票、国金量化多因子、大成景恒混合、博时量化多策略、景顺长城量化小盘。

其中，业绩最好的3只都是“主动量化”基金：$招商量化精选股票A（F001917）$、$国金量化多因子（F006195）$、$大成景恒混合A（F090019）$。

2只“指数增强”基金评价

“指数增强”基金的评价，其实非常简单：是否跑赢对应指数。

1、华夏中证500指数智选A （成立未满3年）

业绩：近1年涨幅9.9%，而对标的中证500指数近1年是-1.86%，因此是有显著超额回报的！

回撤：近1年最大回撤-11%，而中证500指数的最大回撤是-13%，可见回撤控制也是更好的。

2、万家中证1000指数增强A

业绩：近1年涨幅8.1%，而中证1000指数是-0.41%；近3年该基金涨幅51%，而中证1000仅有8.4%！所以，超额回报显著！

回撤：近1年最大回撤-15.9%，中证1000指数最大回撤-18.6%，依然跑赢指数。

综上：2只指数增强基金，都是蛮不错的～～

5只“主动量化”基金评价

由于主动量化基金是全市场选股，所以横向测评的关键点在于：分辨投资风格。

1、招商量化精选A

小盘为主，价值兼顾成长，同时看重ROE；具有较强的选股能力。

换手率与持股集中度在量化基金中，属于适中的；股票仓位长期稳定在90%以上的高仓位；

当前基金着重“ 周期、中游制造板块 ”，更偏价值。

2、国金量化多因子A

小盘为主，换手率适中；前10大持仓占比极低（仅3%），持仓极度均衡分散。

具有较强的宏观择时能力（股票仓位在80%～90%之间变动）——在2019年牛市时，股票仓位达到过92%，在2022年熊市股票仓位降低到80%；

擅长趋势交易：2023年重仓电子、计算机；2022年机械、石油；2021年电子、新能源；2020年医药、电子。对市场的适应性和调整性较强。

3、大成景恒A

小盘反转为主；

换手率非常低，基金经理“主观判断”较强，基金经理擅长 “逆向投资” 。比如：2022年Q4就布局了16%的计算机。

目前组合的风格更偏成长。

4、博时量化多策略A

大盘为主（重仓宁德时代、茅台等）；

持股集中度&行业集中度都较高；当前重仓食品饮料、新能源、金融。

换手率非常高（理论上，较高的换手率，有利于紧追行业热点与市场风格切换），但是，从近1年收益率仅1.5%来看，这只基金似乎没有跟上市场热点。

5、景顺长城量化小盘

小盘为主，换手率高，风格均衡；

这只基金是近1年唯一收益率为负的；

对比“中证1000指数”，简直是一模一样的走势。（这么来看，还不如买指数增强）

综上

5只主动量化的特点差异如下：

最后

“量化策略”并非在各个时间段都能跑赢市场，其阶段性失效的原因就在于：当一个策略被越多的人知道和跟随，其越难获得稳定的超额收益。