背景:国务院新闻办公室于2024年9月24日举行新闻发布会公布多项重磅金融政策、释放金融支持经济高质量发展的信号。港股,A股市场投资者情绪不断高涨,市场成交量显著放大,各主要指数均大幅上涨。与此同时,新“国九条”指出,大力发展权益类公募基金,推动指数化投资发展,当前,对于境内外的投资者而言,指数化投资正处于新的发展机遇期,市场发展前景相当广阔【1】。
指数化投资是未来的趋势
自九月中下旬以来,内地与香港股市一骑绝尘,不到半个月的时间恒生指数和上证指数从最低位反弹至最高点分别超过30%【资料来源:招商证券资产管理(香港)有限公司】,量能方面也积极配合,涨势可观。可是在这一时期,大部分投资者的资金从低位反弹幅度维持在约15%上下,出现指数回来了,但资金还没回来的怪象。究其原因,广大投资者的投资方法是盯着指数炒股票,然而指数编制并不能反映所有股票是同等地位的,成分股票所占权重并不相同,个股涨跌无法完全体现在指数上,也就是股票与指数是不同频的。那该如何避免这种情况发生呢?近年来随着投资者经验的不断累积和教育,指数化投资受到越来多人的青睐。它作为长期投资和资产配置的重要类别,可受益于整体市场上行趋势,避免个股的黑天鹅事件。近期新“国九条”指出大力推动指数化投资发展【1】,公募基金持续推出跟踪工具以及互认基金的稳健发展,指数化投资优势明显,俨然已成为未来长期投资的趋势。
指数化投资的利器ETF
股票指数按照不同权重编制出来的一篮子股票集合,可用来反映市场的整体表现,但并不可以直接交易。 交易型开放式基金(ETF)应运而生,是一种在证券交易所上市交易的开放式基金,兼具一级市场申购赎回和二级市场交易的优势。资金容量大、操作简单、分散度好、价格波动小、跟踪特定指数、费用低廉、透明度高是ETF天生具有的优势。各大公募基金和私募基金也在配合市场需求开发对标不同指数的ETF,典型如宽基指数ETF,行业ETF,主题ETF。今年以来,境内ETF 市场持续增长,总规模突破 2 万亿元大关,市场获资金持续净流入。境外ETF自正式纳入沪深港互联互通标的后, 沪深港股通南向日均成交额爆发性增加达787亿港币【1】。
量化方法在股票市场的应用
量化方法作为一种主要用于风险管理和控制的手段,借助计算机强大的运算性能和数据分析的能力,是市场上具备数量化背景的专业人士用于股票投资的途径。量化方法注重科学合理分配、尊重数据运算结果、大样本数据挖掘,它的收益来源主要来自1)量化模型 :通过多因子分析,事件驱动,机器学习等模型做出准确的投资决策,注重构造投资组合;2)对冲策略:通过多种对冲工具和策略降低风险获取不确定市场的收益稳定性;3)复合多策略: 综合中性策略,统计套利,事件驱动等策略在各种市场环境下获取超额收益。
一般来讲,股票市场的投资组合的总体收益可分为两个部分:一部分来自于与市场系统性风险相匹配的市场收益(称为Beta收益);另一部分则来自于投资组合管理者个人操作水平和技巧有关的超额收益,即超越市场收益部分的超额收益(称为Alpha收益)。
(图1: Beta 收益与 Alpha收益)
指数增强,顾名思义,就是在指数本身的收益基础之上,力争对于指数的收益进行一定的增厚。它获取的就是指数本身的贝塔收益和超额的阿尔法收益。量化对冲或称为中性策略就是加上期货对冲的指数增强策略,通过对冲来获得裸的Alpha收益,与指数增强的根本区别就在于期货端上做不同的演算与控制。然而,这两种策略的收益来源都是建立在多因子选股策略的基础之上。
公募的指数增强产品具有起点低、申赎快,易买卖的优点。但相较于私募的量化指数增强,严格的监管限制,无法日内高频交易、仓位的灵活性和成分股受限等因素的影响,使得公募指数增强少了很多增厚的空间。对于私募性或者专业投资者的指数增强策略,更多的着眼于策略的灵活性和收益来源的多样性。
多因子选股模型
多因子选股模型通过量化的方法将影响股票价格的各个因素(如宏观、行业、流动性、公司基本面、交易情绪等)剥离出来,通过对历史数据的统计分析进行验证,筛选出有效的因子,更加全面的评估和预测股票未来一段时间的收益走势,并对这些因子赋予不同的权重,计算每个股票的综合得分,优胜劣汰的方式构建投资组合,通过定期或者不定期的调整股票充分分散风险来适应市场的变化,提高组合的绩效。常见的因子包括估值因子、价值因子、质量因子、动量因子和规模因子,波动因子,技术因子,流动性因子,分析师一致预期等。
Ø 估值因子:用于反映股票估值是否符合公司价值的指标,(BP_LR)净资产/总市值和(E2P_TTM)归属母公司股东权益/总市值是常见的有效因子,他们的倒数分别是市净率和市盈率。
Ø 规模因子:反映公司规模情况,主要用于体现市值大小对投资收益的影响。其中,流通市值影响投资收益显著性较高。
Ø 成长因子:以各项财务指标的成长率作为评判标准,其中营业收入增长率 OPG_TTM 因子强于其他因子,最为重要。
Ø 质量因子:代表了公司的整体营运质量,反映的是较长周期的营运情况。其中营业利润率、营业利润率_TTM因子的累积收益率较高。
Ø 杠杆因子:用来衡量公司整体运行的负债与权益的配比情况。检验发现,杠杆因子中速动比率和流动比率这两个因子不太适用。而其他因子的累积收益率并没有明显的区别。
Ø 动量因子:指过去一段时间类股票的收益率,可以测试股票动量和反转的效果。动量因子呈现明显的单调递减效果,时间长度越长显著性越高,长期收益率较好的股票投资回报要好于短期收益较高的股票。
Ø 波动因子:反映了过去一段时间被股价或者成交量等其他指标的行情波动情况,可作为一个负向的大类因子,其单调性也较为出色。
Ø 流动性因子:指过去一段时间内股票的换手率等负向指标,选取不同时间段的流动性因子,效果也十分显著。
Ø 技术因子:由技术指标构成的因子。其中每个技术指标都有其自身的计算时间长度和计算公式,所以整体对于累积收益率敏感性没有特别大的区别。
Ø 分析师因子:又称预期因子,是直接给出市场预期和市场情绪的因子,其中一致预期营业收入变化1M和一致预期 EP 这两个因子显著性较强一些。
在构建、复制或者跟踪对标指数的投资组合时,为避免投组结构偏离指数结构太多引起较大的跟踪误差,需要保证行业里各股票配置的权重之和等于该行业在指数编制里的权重,下图是恒生指数中wind二级行业的权重统计。
资料来源:招商证券资产管理(香港)有限公司,数据截止至2024年9年30日
(图2: 恒生指数-Wind二级行业权重)
在多因子选股的基础上,还要结合预期收益、风险预算和交易成本的综合考虑,采用风险优化模型对股票投资组合进行优化。同时,借助计算机强大的模拟分析功能,采用机器学习、深度学习、蒙特卡洛方法等人工智能算法对历史数据蕴含的潜在规律进行收益与风险特征的抽样和边界模拟,迭代,最速下降法可用于提高股票组合收益和降低风险回撤的概率。
港股的指数增强与量化对冲
香港股市具有上市公司种类繁多,开放性程度高,内地优质上市公司比重和规模逐年增大,受全球宏观经济影响较为直接等特点,使得香港市场的波动和价值投资更加成熟。可选样本达到2500多只,上市行业市值高度集中,这为港股市场在指数增强和量化对冲策略的展开,提供了天然的灵活特点和优势。
资料来源:招商证券资产管理(香港),数据截止至2024年9年30日
(图3: 港股指数增强股票组合累计收益表现)
资料来源:招商证券资产管理(香港),数据截止至2024年9年30日
(图4: 港股量化对冲组合的累计收益表现)
图3和图4分别是基于多因子选股模型的指数增强股票组合和量化对冲组合从2018年至今的收益表现,指数增强和量化对冲策略累计收益均大幅跑赢恒生指数。其中,沪深300指数,中国大类资产多因子策略指数被用于比较,重点考察年化收益和风险收益特征。
资料来源:招商证券资产管理(香港),数据截止至2024年9年30日
(图5: 年化收益率比较)
资料来源:招商证券资产管理(香港),数据截止至2024年9年30日
(图6: 港股指数增强/量化对冲的风险收益特征)
图7和图8分别是指数增强和量化对冲组合累计收益的历史回撤表现,对比来看,指数增强的最大回撤是量化对冲最大回撤的2倍左右。
资料来源:招商证券资产管理(香港),数据截止至2024年9年30日
(图7: 港股指数增强股票组合累计收益回撤)
资料来源:招商证券资产管理(香港),数据截止至2024年9年30日
(图8: 港股量化对冲组合累计收益回撤)
资料来源:招商证券资产管理(香港),数据截止至2024年9年30日
(图9: 港股量化对冲组合的下行保护)
综合过去六年多的回测表现,港股的指数增强和量化对冲均能取得较为可观的年化收益;特别地,量化对冲具有低波动,小回撤,高夏普的特性,同时在恒生指数大幅下跌时起到下行保护的作用(如图9)。充分说明指数增强和量化对冲均可提高指数化投资的收益,具有理想的策略配置价值。
参考文献:
[1] 20240917-平安证券-平安证券基金周报:通信板块相对抗跌,指数化投资蓬勃发展
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