南方基金雷俊：用主动量化在长跑中胜出

　　围棋“人机大战”引爆了量化概念，也使得用数学模型选股择时、充满未来感的公募量化产品成为焦点。

　　在4月已有初夏味道的深圳，南方策略优化、量化成长基金经理雷俊深度解析了主动量化类公募产品。他说，这类产品是一种通过数量化模型进行选股和投资组合管理的主动型基金，至少有三大特色：选择大概率胜出的股票、各行业间广覆盖、降低人为主观因素。

　　“相对来说，量化选股的优势较择时更明显，因此，我更愿意在选股上下功夫，力争在业绩长跑中胜出。”雷俊说。

　　量化选股胜率超择时

　　对于主动量化基金来说，摆在第一位的是选出大概率胜出的股票。雷俊表示，量化选股的相对胜率要超过择时。

　　据雷俊介绍，用量化的方法既可以选股，也可以择时，数据显示，选股的胜率相对更高一些。因此，他目前管理的量化产品以多头产品为主，在股票选择和仓位择时上可能更看重前者，大部分的时候仓位波动范围不会超过10%。

　　雷俊说，选股是量化投资策略的最大优势，因为股票数量众多，市场信息量越来越复杂，单靠人力主动研究的覆盖面和迅速消化是有限的，量化的方法便于分析和总结规律。从过往历史看，仓位择时的不确定性非常高，其更多的影响来自于外部政治经济环境、重大突发事件、法律政策动向等，很难做到精确地量化描述。另一方面，大周期择时的统计样本较少，统计的可信度也不高。

　　雷俊表示，长期来看，主动型基金很难跑赢指数型产品。数据显示，美国市场中，过去50年跑赢标普500指数的共同基金不到10%，这意味着在美国投资经理选股和择时并未比指数聪明。A股市场同样如此，沪深300指数自成立以来的年化收益率超过10%，要好过同期绝大多数可投资理财品。

　　“纯被动的指数产品都这么强悍，我的任务是超越基准指数，这是我追求的方向。”雷俊说。

　　Wind数据显示，截至2016年4月7日，雷俊管理的南方策略优化最新银河三年评级为五星，近2年、近1年、近6月、近3月收益率均排名前10%；南方量化成长自成立以来排名同类产品第一。

　　雷俊表示，南方基金量化产品运作好也得益于独家的大数据支撑，独家的信息处理可以将这一有效信息的效用最大化。目前，南方基金量化团队有20人，不断积累的策略模式能解决模型时效性问题，并且多策略和多风格作战更有力。

　　有效规避“黑天鹅”风险

　　雷俊表示，除了选股外，量化投资的优势还在于对风险的管理，降低遭遇“黑天鹅”事件的概率。

　　他说，真正的量化产品大多数会严格按照模型操作，避免人的情绪波动带来的负面影响，在投资行业和个股上非常分散，一般投资个股至少超过100只，对行业配置的分散度也远远超过主动型权益类产品，因此，当个股或行业出现“黑天鹅”事件时能相对较好地规避风险。

　　“除了个股和行业的分散外，模型研究优势也具有规避‘黑天鹅’事件的效果。”雷俊说，量化选股更看重实际发生的数据，很难因为一个公司“讲故事”去进行重仓投资，而市场上有很多“黑天鹅”事件是由这类股票导致。

　　从持股情况看，部分中小股票被机构投资者重仓持有。诸多第三方研究显示，如果多只基金集中投资单个股票，一旦出现不利的因素，股票交易的流动性冲击巨大，将对基金净值产生很大影响，而量化产品的这类风险就小很多。

　　此外，一些主动权益类产品存在偏离基金契约的投资风险，相对来说，量化产品则紧跟跟踪标的指数，风险收益特征更明确。

　　不过，雷俊也坦言，量化类型的产品在分散风险的同时也分散了收益，因此，短期业绩可能不如某些非量化产品突出。未来，可开发更多样化的量化产品，如beta更高的行业主题量化产品等，丰富现有的量化投资工具。

　　他说：“量化投资的优势在于长跑，在第三方基金评价中可以看到，越来越多的量化产品在长期业绩排名中占据优势。”

　　对冲难题无碍量化产品未来发展

　　为了应对A股的非理性下跌，中金所去年9月份开始执行股指期货新规，股指期货单品种日开仓量被限制在10手以内，且日内交易手续费大幅提高。这让不少产品套期保值的成本大幅增加。雷俊对此直言，这些暂时的难题并不是影响量化类产品发展的主要因素，未来这类产品仍具较大发展空间。

　　“事实上，衍生工具的投资限制给非量化产品也带来了困扰。在过去一段时期，对某些特定的产品和策略确实有影响，但对于有些产品而言，这可能是个优势。”雷俊以他管理的南方量化成长为例，其业绩比较基准是中证500指数，在过去一段时间的深度贴水情况下，直接买期货替代现货，替代部分平均每个月可以获得超基准2%以上的收益。

　　雷俊说，目前量化产品未获得大发展，主要是因为这类产品属于长跑型产品，需要较长时间来获得投资者的认可。以2015年为例，股票型基金的回报要远远高于量化对冲产品的回报，大部分中小客户资金仍然投在股票型基金上。另外，有很多量化对冲产品出于对业绩的考虑，也做一些限制产品规模的措施。而且，目前期指市场长期处于深度贴水状态，从传统量化策略的角度来看，绝对收益的获取也变得较为艰难，这种状况在目前存量资金博弈的市场下很难改变。

　　不过，雷俊对量化产品的未来充满信心。“量化基金产品形式多样，还都处于发展初期，未来还有很大的发展空间。”他说，随着金融衍生工具的不断丰富，将会出现更多的量化投资策略和更加丰富的量化投资品种。例如，大数据、人工智能技术可能从研究数据源和研究方法上颠覆原有的投资框架，而机器学习算法的进步，有可能使得量化研究的方法更加多样，也有可能提高模型的复杂度。