由财视中国主办的“HED峰会2019”于2019年4月18日至19日在上海成功举办,来自公募、私募、资管、券商、期货、交易所、律所等机构专家、行业大佬出席了本次峰会。
诺德量化投资总监王恒楠(先生)也受邀参加了本场活动并在论坛环节发表了自己的观点。以下为文字实录:
PART1:量化投资的多因子模型
量化投资的多因子模型,这些年来的收益有逐渐下降的过程。不过,与国外相比,我们采用多因子模型的比例还是很高。那么,这种情况是因为做量化投资的人多造成的,还是因为市场的一些宏观变化造成的?
诺德量化投资总监王恒楠:我们是从2012年开始在一些具体产品上应用多因子策略,在2016年之前,这种策略收益较好。不管是做绝对收益还是相对收益,当时感觉是,随便拿一个因子,随便组合,即使模型做的不够细致,最后收益率都还不错。
在2014年年底,有一次比较大的全行业的阿尔法策略的集体大回撤,除了那几个月的时间以外,其他时候基本上都处在一个胜率非常高的阶段。
自2016年的下半年开始,我们发现很多因子出现了失效的情况,到2017年大规模的失效,幸存下来的之前有效2017年还有效的因子是凤毛麟角,而且这些有效的因子,基本上阿尔法非常低,同时非常稳健的状态。绝大多数因子,特别是博弈类的因子失效最为厉害。
那为什么出现这样一个问题呢?
诺德量化投资总监王恒楠:我们当时觉得有两方面的原因:第一方面的原因,是因为交易太过拥挤,有时候我们把资本市场比作一个生态系统的话,每个小类的投资者本质上都是一个物种,当一个物种活的太好数量繁衍太多的时候,自然而然这个生态系统会逐步压缩它的生存空间,会进行优胜劣汰,或者进化,分化,或者走向消亡;
第二个方面的原因是政策上的,因为多因子策略基本上都是基于历史的数据,是2007年次贷完成之后的数据,之后在这么长的时间里,我们一直处于一个宏观的流动性相对宽松的情况下,到2016年结束。
我们之前所做的模型其实有一个隐含的宏观假设。就是流动性环境是一个宽松的环境,到2016年下半年、2017年流动性突然发生逆转的时候,绝大多数的同行都没有在做多因子模型,在优化数据的时候,都没有认真思考过,你模型背后隐含的假设是什么。
所以,我认为,这是造成很多因子失效的一个更主要的原因。说到以后,这类模型怎样去进化。我觉得,主要有这样的方向:我们需要挖掘新的因子,因为获取阿尔法是一个零和博弈,机构与机构之间假如都用一样的因子,采用类似的模型框架的话,最后做出的结果都差不多,这个阿尔法将慢慢收敛到零,所以,一定要不断去挖掘个性化的,与众不同的因子,来获取属于你的阿尔法。多因子模型作为一个模型框架,都是有缺点的。多因子模型的缺点主要体现在两个,一是多重共线性,一定程度上,这是无法消除的,特别是当很多因子之间在逻辑上都不独立的时候,即使你运用再多的方法,也无法弥合或消除多重共线性;
二是,多因子模型本质上是把不同的假设,不同的逻辑,以并联的方式组合在一起。每个因子互相之间需要是独立的不干扰的,会直接作用到股价上,以不同的权重加权到一起,给股票一个打分。
这套框架只能处理并联的逻辑,怎么处理串联逻辑呢?
诺德量化投资总监王恒楠:模型框架的角度说,我觉得,可以用多因子模型框架与其他的模型,比如机器学习,分类模型,包括一些更简单更基础的回归模型,不同的模型,可以结合起来来使用,最终目的是要寻找你在投资当中认可的遵循的规律是什么,其实,具体的框架本质上并不特别重要。因此,从框架的角度,我建议多种模型组合使用,这是我们对模型改进的看法。
PART2:主动投资和量化方法
量化策略在主动投资中有何优势?
诺德量化投资总监王恒楠:在主动量化投资当中,这种量化方法或量化策略当然很好,是因为它对你的直觉,对很多你肉眼手动无法分析的数据,进行非常仔细深入的分析,得到一些规律。但是,要特别小心计量方法和统计方法的滥用。也就是说,我们评价一个基于时间序列的模型的优劣时,这不仅取决于它最终的预测效果的好坏,虽然这是实证经济学的一个很重要的标准,但除此之外,还要考虑模型或策略的基础假设是否合理,是否有实际意义。
因为其中是一个逻辑演绎的过程,所以说,好的结果一定是来自于最初的好的假设,有意义的一个假设。在主动量化投资当中,所有量化模型都不能脱离我们对金融市场或者说对时间序列的这个世界的理解,只是为了主动投资本身而存在。
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