京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
量化投资超越市场必须具备哪三个条件
量化基金收益情况近年来有较大波动,从2016年的大获全胜,到2017年主动策略风光不再,令投资者难以信服其具有长期稳定的盈利能力。事实上,选择长期持续稳定的量化基金确实是非常重要的。
一般而言,量化策略要能够持续稳定地超越市场的平均水平,是需要具备一些特定的条件的。这一点,在景顺长城量化及ETF投资总监黎海威看来,量化投资不是靠简单的电脑选股就可以脱颖而出的,要长期超越市场,需要三个核心要素。
1 超额收益来自比较优势
采用多因子量化选股,是否能够长期获得超额收益?黎海威表示,关键在于是否有成熟的超额收益模型。而建立超额收益模型的关键点就是:比较优势!
在做基本面量化投资时,大家切入点是差不多的,比如定价误差、大股东的情况、公司供应链管理、现金流管理等。但在这个过程中,不同人在不同的方向上,可能有比较优势。
比如,有人擅长价值股的投资,在模型里对应的价值因子权重就比较高;有人擅长成长股的投资,对成长股的波动、生命周期阶段等的把握就更有优势,组合中的成长性因子的比重就比较高。很难找出一个全能基金管理人,在各方面都非常牛。
基于此,量化投资就需要将自己的比较优势放到最大,比如不擅长做行业轮动,那么就集中力量做选股,在管理某个基金的投资组合过程中,可以选择将某个行业的股票(比如银行股)一直保持在一定的比例(比如20%的权重),在选股上做到优中选优。
“这样下来,相较于竞争对手,就能够形成长期稳定的比较优势,这是最核心的地方。”黎海威说。
2 风险控制先行
基金投资是个“量入为出”的过程,不仅要计算超额收益的输入,还要计算投资过程中因市场风险带来的损耗。只有风控做得好,基金的业绩才能脱颖而出。
为什么风险控制如此重要?黎海威首先举了一个生动的例子。
Ø 投资时间越长的人,会像老司机一样越来越强调风控。为什么?因为只有风控做的好,才能存活时间比别人长,存活时间比别人长,才能在市场上把本金做出更多收益,才能发展起来。
之后,黎海威从实际投资的角度,谈到控制回撤的作用。
Ø 有些策略年化收益率25%,有些策略年化收益率为10%,其实只要波动控制得好,第二种策略效果会更好。因为从1元钱跌至0.5元时,亏损是50%;但从0.5元升值1元时,却需要100%的增长。所以,当波动性越小,长期净值的稳定性会更好。
在黎海威看来,风控意识是贯穿于投资全过程的,做量化投资时有几个层面必须要考虑。首先,要选择好的股票,这是投资收益的来源;其次,好公司也要有合理的估值,这样安全值更高;最后,要把收益预测做得比较透明、分散,能够预见和抵御风险。
3 控制交易成本让收益更胜一筹
收益、风险之后,黎海威认为需要重点考虑的还有:交易成本!
对于基金的最终收益,将交易成本控制到最低是十分必要的。为了说明这一点,黎海威举了一个例子:
Ø ETF长期来说为什么会击败长期的管理,除了Alpha是比较稀缺的,交易费用非常低也是一个原因。对于规模庞大的量化基金而言,如果频繁地进行交易,长期积累起来的费用支出还是不少的。
黎海威介绍,控制好交易成本,就要讲求交易执行效率,避免不需要的换手,当然换手率也会和投资策略有关。
总结来说,量化基金想要长期战胜市场,“超额收益、风险控制、成本控制”一个要素也不能少。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08