在基金投资领域,量化投资正逐渐成为一股不可忽视的力量。中信保诚基金量化投资部副总监韩依凌在近期的中信保诚基金2024投资策略会中,向我们展示了量化投资的内在逻辑和未来发展方向。
韩依凌认为,量化投资的核心逻辑是寻找抽象规律并广泛实施。具体而言,量化是将复杂的市场数据简化,通过提取关键特征来预测资产的未来表现。与传统的主动投资相比,量化投资通过将成千上万的资产转化为关键特征,大幅降低了分析的复杂度和工作量。这种方法论的转变,使得量化投资在处理大量数据时更为高效。
在基金投资领域,量化投资正逐渐成为一股不可忽视的力量。中信保诚基金量化投资部副总监韩依凌在近期的中信保诚基金2024投资策略会中,向我们展示了量化投资的内在逻辑和未来发展方向。
韩依凌认为,量化投资的核心逻辑是寻找抽象规律并广泛实施。具体而言,量化是将复杂的市场数据简化,通过提取关键特征来预测资产的未来表现。与传统的主动投资相比,量化投资通过将成千上万的资产转化为关键特征,大幅降低了分析的复杂度和工作量。这种方法论的转变,使得量化投资在处理大量数据时更为高效。
面对市场的不确定性,尤其是黑天鹅事件,量化投资策略也展现出了自我进化的能力。通过数据分析与主观逻辑相结合,量化策略能够在保持逻辑严谨的同时,对市场变化做出灵活响应。这种结合,使得量化投资在面对突发事件时,能够更好地控制风险。韩依凌表示,长期来看股票的涨跌与其基本面数据存在强相关性,但中短期的股价会受到海外环境干扰、经济模式切换、风格轮动及情绪等各种因素的干扰。因此,中信保诚基金的量化模型不仅关注历史数据,更注重基本面的分析。通过多因子模型实现综合考虑盈利增速、估值等多个因素,以更全面地分析未来表现。
随着信息传播速度的加快,投资者情绪对市场的影响日益显著。中信保诚基金量化团队引入行为金融学,将心理学元素融入模型,并将资产价格拆分为基本面影响和市场博弈两部分以更全面地捕捉市场动态。这一创新不仅丰富了量化投资的视角,也为投资决策提供了新的支持。
机器学习和文本挖掘技术的应用,使得量化投资能够更准确地分析市场趋势和把握投资机会。通过分析新闻事件对股价的影响,量化模型能够识别出真正的价值所在。
而在产品布局方面,中信保诚基金量化团队提出了“不可能三角”的概念,即估值、质量和预期三者之间难以兼得。韩依凌举例道,如兼顾估值与质量,更多便是大盘与红利风格,而兼顾预期与质量则是中盘与成长风格,而这两个方向也是中信保诚基金量化团队更多关注的方向。
相较于传统的ETF投资,韩依凌认为量化投资策略提供了更为精细的选股过程。ETF通常跟踪特定的指数,如红利指数,它们被动地包含了所有成分股,无论这些股票的基本面如何。而量化投资则能够通过算法排除表现不佳的股票,从而优化投资组合。量化投资的另一个显著优势是其调仓频率。与传统的指数基金相比,量化策略可以更为灵活地调整持仓,以及时响应市场变化。而与主动投资相比,量化投资不局限于特定行业,而是能够覆盖全市场。这种广泛的行业覆盖使得量化投资能够挖掘更多投资机会。
韩依凌进一步解释道,量化投资并不追求每只股票都超越市场,而是通过构建包含众多股票的组合来实现概率上的优势。这种策略意味着量化投资的目标是实现整体组合的稳定收益,而不是依赖单只股票的卓越表现。
当前经济进入高质量发展阶段,量化投资应更加注重资产的稳定性和高质量。通过红利策略,量化投资能够筛选出具有稳定股息支付能力和良好基本面的公司,从而争取为投资者提供稳健的回报。
展望未来,量化投资将继续在稳定贝塔的基础上,追求可靠的阿尔法收益。随着技术的不断进步和市场的日益成熟,量化投资必将迎来更广阔的发展空间。
(注:基金管理人对提及的板块/行业不做任何推介,不代表任何投资建议或推介,不代表基金持仓信息或交易方向。)
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