創(chuàng)金合信基金董梁：持續(xù)優(yōu)化量化模型 捕獲本土市場超額收益

　　董梁，美國密歇根大學材料科學博士，具有17年量化投資經(jīng)驗和10年港股經(jīng)驗，具備全球投資視野，對港股及全球資產(chǎn)有深入研究，現(xiàn)任創(chuàng)金合信基金首席量化投資官、量化指數(shù)與國際部總監(jiān)，以及創(chuàng)金合信滬深300指數(shù)增強、創(chuàng)金合信中證500指數(shù)增強等多只量化產(chǎn)品的基金經(jīng)理。

　　隨著計算機技術(shù)逐漸成熟和大數(shù)據(jù)算法的深入運用，興起于西方國家的量化投資，近年來也在中國市場“次第開花”。董梁在創(chuàng)金合信基金的量化投資實踐，就是一個很好的例子。近日，董梁在接受中國證券報記者專訪時說道，量化投資旨在通過提高模型預測能力，盡可能地實現(xiàn)超額收益最大化。對中國這種新興市場來說，機構(gòu)投資者占比相對較低，且經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿�巨大，在這片土壤上量化投資大有可為。

　　在董梁帶領(lǐng)下，創(chuàng)金合信基金目前的量化產(chǎn)品線，已涵蓋A股和港股市場的相關(guān)指數(shù)。董梁表示，在持續(xù)優(yōu)化量化模型基礎(chǔ)上，量化投資有望在2021年持續(xù)捕捉到超額投資收益，尤其是港股市場超額收益。

　　量化投資的本土實踐者

　　董梁具有美國密歇根大學的材料科學博士學位和計算機科學碩士學位。理工科專業(yè)背景的他，有著豐富的建模和編程經(jīng)驗，這成為他量化投資的堅實基礎(chǔ)。董梁告訴記者，他從2003年就開始從事量化投資，在美國一家券商開發(fā)高頻交易算法，算得上是全球范圍該領(lǐng)域最早的“試水者”。兩年后，董梁加入美國巴克萊環(huán)球投資者(Barclays Global Investors)任高級研究員、基金經(jīng)理，負責美股量化模型開發(fā)及投資組合管理工作。

　　從2009年8月加入瑞士信貸(Credit-Suisse)開始，董梁正式將量化投資陣地轉(zhuǎn)移到中國市場。起初，他在瑞士信貸負責港股量化模型開發(fā)和投資，隨后在2011年1月加入信達國際任執(zhí)行董事、基金經(jīng)理，繼續(xù)從事港股量化投資。2012年8月加入華安基金，任系統(tǒng)化投資部量化投資總監(jiān)，負責開發(fā)A股量化選股模型。2017年9月，董梁加入創(chuàng)金合信基金，現(xiàn)為首席量化投資官、量化指數(shù)與國際部總監(jiān)。

　　“我的量化投資涵蓋美股、港股、A股等多個市場，也曾針對不同市場進行過專門的量化模型搭建，但底層的投資思路是相通的。”董梁說，量化投資的最終目的，是要提高模型的預測能力，即在降低跟蹤誤差基礎(chǔ)上，盡可能地實現(xiàn)超額收益最大化�！懊拦墒袌龅挠行�性很高，里面活躍著大量的機構(gòu)投資者和豐富的投資工具，量化模型預測能力的發(fā)揮空間相對較小。但對中國這種新興市場來說，機構(gòu)投資者的占比相對較低，且經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿�巨大，量化投資的超額收益回報空間還是比較大的�！�

　　“國內(nèi)大約從2009年就開始發(fā)行量化基金，發(fā)展到目前已具備一定基礎(chǔ)。當前，市場上的量化基金整體規(guī)模占比還不算太大，但發(fā)展態(tài)勢較好，處于爬坡向上的趨勢�！倍�梁說，從這11年發(fā)展情況來看，量化基金在中國的規(guī)模發(fā)展呈現(xiàn)出“波動上升”態(tài)勢。

　　“國內(nèi)量化基金一般以寬基居多，這類基金持倉較為分散，在進攻端較難跑贏主動管理型基金。因此，在結(jié)構(gòu)性行情突出的年份，主動管理型基金的業(yè)績較為突出，市場對量化基金的注意力就會有所減少；但在市場平淡的年份，這類具備穩(wěn)健抗跌能力的量化基金，就會受到市場高度關(guān)注。”

　　董梁還說道，量化基金尤其會受到機構(gòu)投資者青睞�！耙话銇碚f，機構(gòu)客戶的收益預期較為穩(wěn)健，不會全部押寶熱門板塊，同時會對回撤較為在意。加上機構(gòu)投資者具備資金優(yōu)勢，且配置策略也較為豐富，除了配置主動積極型產(chǎn)品外，還需要配置量化寬基，以達到組合增強或?qū)�沖效果�！�

　　“長期來看，在控制跟蹤誤差基礎(chǔ)上，量化投資帶來的超額收益還是比較明顯的。”董梁對記者表示，量化投資也遵循著基本面價值投資原則，負債率高企、經(jīng)營數(shù)據(jù)惡化等瑕疵明顯的公司，會首先被排除掉。此外，量化投資也會看重公司的成長性。“大多數(shù)情況下我們不會去超配一個處于長期景氣度下降通道的標的。但反過來說，公司成長性雖然不是非常明顯，但如果基本面情況較好，我們或許會有所超配�！�

　　打造港股量化產(chǎn)品

　　截至2020年末，在董梁帶領(lǐng)下，創(chuàng)金合信基金已形成比較全面的量化產(chǎn)品線，涵蓋3只指數(shù)增強產(chǎn)品和5只量化產(chǎn)品，實現(xiàn)上證50、滬深300、中證500、中證1000以及創(chuàng)業(yè)板指數(shù)等A股主流寬基指數(shù)全覆蓋，且實現(xiàn)了不俗的超額收益。

　　海通證券數(shù)據(jù)顯示，截至2020年12月31日，創(chuàng)金合信中證1000指數(shù)增強A最近3年的收益率為44.45%，超額收益率為48.82%，排名同類（增強股票指數(shù)型）65只產(chǎn)品中第6位。Wind數(shù)據(jù)顯示，截至2021年1月11日，創(chuàng)金合信中證1000A、C成立以來的超額收益率分別為61.93%和60.59%，在全部57只指數(shù)增強產(chǎn)品中分別排名第3和第4位。此外，在2020年分月度來看，創(chuàng)金合信中證500指數(shù)增強A份額11個月實現(xiàn)了相對業(yè)績比較基準的正向超額收益，月度勝率達91.67%；創(chuàng)金合信滬深300指數(shù)增強A份額10個月實現(xiàn)了正向超額收益，月度勝率達83.33%。

　　據(jù)董梁介紹，創(chuàng)金合信基金的量化投資團隊共有7名成員，由三名公募基金經(jīng)理、兩名投資經(jīng)理、兩名研究員組成。其中，基金經(jīng)理負責基金的投資管理，投資經(jīng)理主要負責專戶投資管理，底層的研究支持則來自于三位研究員�！罢�體而言，七個團隊成員都有著不同的研究分工，每個季度也都要完成一定的量化研究工作，尤其是在模型開發(fā)、新的量化因子挖掘、新的建模方式等方面�！�

　　近期，由董梁管理的量化基金“創(chuàng)金合信港股通量化股票基金”成立，這也是創(chuàng)金合信基金旗下首只專門投資于港股的產(chǎn)品。資料顯示，該基金股票資產(chǎn)占基金資產(chǎn)的比例為80%-95%，且投資于港股通標的股票的比例不低于非現(xiàn)金基金資產(chǎn)的80%。該基金將采取定量與定性相結(jié)合的方法，運用“自上而下”的資產(chǎn)配置邏輯，形成對大類資產(chǎn)預期收益及風險的判斷，進而確定資產(chǎn)配置的具體比例。

　　董梁表示，布局創(chuàng)金合信港股通量化股票基金有兩個主要目的。一方面，進一步豐富創(chuàng)金合信基金的量化產(chǎn)品線，“目前我們的產(chǎn)品基本覆蓋A股主要寬基指數(shù)，創(chuàng)金合信港股通量化股票基金是我們布局港股量化市場的重要舉措”；另一方面，港股目前已是一個30萬億元規(guī)模的大市場，且有著相當部分的優(yōu)質(zhì)公司�！拔覀冾A判港股接下來會涌現(xiàn)出豐富的投資機會，新基金的成立，也為投資者參與港股行情提供渠道�！�

　　董梁分析指出，近兩年來，一些環(huán)境因素使得港股市場的漲幅明顯落后于其他市場。比如，2019年全球主要股市迎來明顯上漲，但港股漲幅只有個位數(shù)；而在2020年，A股和美股在疫情沖擊觸底后，也迎來了強勢反彈，如滬深300指數(shù)年內(nèi)漲幅為27%，納斯達克指數(shù)漲幅為43%，但恒生指數(shù)卻走出了獨立疲軟行情，跌去3.4%。

　　港股市場整體估值并不高，恒生指數(shù)2020年末的估值大約是15倍左右，從估值角度看可以說是一個價值洼地。從長期來看，影響香港股市的負面因素會逐步消退。加上相當部分在香港上市的公司，其主要的業(yè)務還是在內(nèi)地。從企業(yè)基本面來說，隨著疫苗問世和經(jīng)濟持續(xù)復蘇，公司的經(jīng)營活動有望迎來進一步恢復或增長，這將會給港股投資帶來超額收益機會。

　　優(yōu)化多因子模型

　　董梁表示，在股票投資組合構(gòu)建方面，創(chuàng)金合信港股通量化股票基金會以多因子模型為基礎(chǔ)框架，并根據(jù)預先設(shè)定的風險預算、交易成本、投資限制等實際情況的需要進行組合優(yōu)化。該基金股票組合的構(gòu)建包括多因子模型和投資組合優(yōu)化兩個部分。其中，在多因子模型的運用上，該基金會根據(jù)香港證券市場的實際情況，在實證檢驗的基礎(chǔ)上，尋找適合香港市場的因子組合，主要運用包括價值、質(zhì)量、動量、市場預期等類型的基本因子，并根據(jù)市場狀態(tài)的變化和因子研究的更新結(jié)論，對多因子模型及其所采用的具體因子進行適度調(diào)整。

　　“不同量化模型涵蓋的因子大體上是類似的，如財報和事件數(shù)據(jù)都可通過公開渠道獲取。因此，能展現(xiàn)不同投資人量化投資能力、并最終形成投資業(yè)績差異的，是源于對量化因子的加權(quán)平均處理方式上�！倍�梁說道，他建構(gòu)的多因子模型，涵蓋300多個量化因子。在對這些因子進行加權(quán)處理時，還要考慮每個因子過往歷史預測有效性的高低、每個因子的預測能力波動性，以及不同因子之間的相關(guān)性（因子之間存在相關(guān)性會互相干擾）。

　　為處理上述問題，董梁表示，近年來方興未艾的機器學習和人工智能算法，會被運用到量化模型的建構(gòu)中。比如，他會利用機器學習的程序包對模型進行優(yōu)化，優(yōu)化之后可得到每個因子在模型中的最優(yōu)權(quán)重�！皩⑷�市場股票的打分轉(zhuǎn)化為持倉操作指示，我們會根據(jù)這些量化指示對持倉組合進行調(diào)整優(yōu)化。”

　　通過上述處理，董梁將300多個因子歸納為基本面、分析師預期、技術(shù)面和事件性四大因子。

　　董梁介紹，基本面因子主要包括定期報告數(shù)據(jù)，如從年報季報的資產(chǎn)負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表中獲取的企業(yè)經(jīng)營基本面數(shù)據(jù)；分析師預期因子，包括券商分析師對上市公司經(jīng)營情況的密切跟蹤，“這種跟蹤可以通過研報、不定期調(diào)研、管理層交流等渠道實現(xiàn)。中介機構(gòu)對公司情況的不定期跟蹤，方式和時間都比較靈活，是對公司財報數(shù)據(jù)的一個很好補充”；技術(shù)面因子主要是指市場交易的量價指標，比如通過價格變動和成交量變化這兩個基礎(chǔ)技術(shù)指標，就可以衍生出一系列的技術(shù)指標；事件性因子是對上市公司某些異常動態(tài)的跟蹤，如大股東減持、業(yè)務或管理層被處罰等短期內(nèi)對股價造成較大影響的信息。

　　“從長期看，基本面因素是影響股價的主要因素。因此，模型中的基本面因子和分析師預期因子的權(quán)重之和，略微超過50%�！倍�梁說。