量化对冲基金亮眼：普遍很抗跌

　　量化对冲基金最近突然走俏，大概是因为两个原因，一是2015年6月15日以来A股市场在极短的时间内完成近30%的剧烈调整，期间一些量化对冲基金逆势创出新高，让人惊叹。另一个原因是，在证监会限制的众多机构账户中，一个贸易公司账户背后牵扯出美国知名的对冲基金Citadel，以量化和高频交易著称。

　　量化、对冲、高频其实是完全不同的纬度，但构成了一种新门类，即利用海量数据，程序化交易方法来进行投资的策略。里面的风景又是千差万别。

　　量化对冲：普遍很抗跌

　　根据一份统计数据，今年以来，A股市场共出现过4次较大幅度的调整，分别是1月27日~2月6日、4月28日~5月7日、6月15日~7月8日、7月24日至8月3日。4次调整中，沪指跌幅分别为 9.08%、9.17%、32.11%和11.18%，而同期公募基金里，量化对冲基金整体的平均净值增长率为0.6%、-0.1%、0.34%和-0.18%。

　　在股市暴跌流动性丧失的同时，量化对冲基金的数据让人欣喜。不过也别忘了，这些基金在股指上涨的时候通常也涨得很慢，年化收益率一般在5%到15%上下。公募基金里，也有少数几只年化收益率超过了30%，分别是东吴阿尔法、广发对冲套利和海富通阿尔法对冲。

　　量化对冲基金由来已久，一般采用的long-short策略，即所谓的长短仓策略。这里面也是花样繁多的。比如有一类是严格的市场中性策略。理论上说，一个基金经理可以持有50%的多头头寸和50%的空头头寸，他的净头寸恰好为0，这时候就达到市场中性了。也就是说，他其实赚的是某种隐含的差价，比如某些股票之间的某种特定关系，股票和股指期货之间的套利，诸如此类。

　　那么市场的涨跌和他赚钱之间其实是没有关系的——这种基于市场中性的量化对冲基金，一般收益不会太高，但非常稳定，回撤也比较小，前提是投资管理人水平比较高。

　　比如前些时候因为救市言论走红的申毅，他的申毅量化对冲基金就属于此类，年化收益可能只有10%左右，但最大的回撤不会超过1%，走势比债券基金波动更小。

　　当然，市场中性策略本身较为复杂，涉及到各种数学问题。比如基金经理可以持有1亿的股票，以及5000万的空头股票，如果空头股票的贝塔(市场风险，或者说波动率)是多头股票的2倍，那么也是一种市场中性。但这种策略在A股遇到了难题——很多股票的波动率不是恒定的，而且变化极大，比如在国外波动较小的大盘蓝筹，在A股可能是暴涨暴跌的，这时候这种策略可能就没办法做到完全覆盖风险——露出所谓的“风险敞口”。

　　海量筛选的优势

　　量化对冲和普通的选股基金属于完全不同的两种类型。

　　量化对冲投资范围广，可以覆盖到人力不能覆盖的宽度。量化对冲基金往往利用计算机技术24小时全天候不间断地为投资者搜集信息，比较各种市场数据，投资搜索范围更广，而且不用耗费投资者本人的精力去搜索。

　　同时量化对冲按照既定模型运作，摒除了人的感情因素。这类量化对冲基金投资策略灵活，可以通过股指期货对冲、做多、做空等方法来降低投资组合的系统风险，所以，无论市场上涨还是下跌，均能获取一定风险下的绝对收益。

　　量化对冲与主要市场指数相关性也比较低，受其影响小。依赖数据模型，以及对冲策略，这类基金的表现与主要市场指数的关联度不高，可以作为资产配置的一部分。但是需要特别指出的是，各类量化对冲基金指数间的相关性较高，所以在采用不同策略的对冲基金间配置不能有效降低组合的整体风险。

　　目前市场上约有12只量化对冲策略的公募基金。另据统计，阳光私募量化对冲基金目前管理总资产规模超过1000亿元，占行业总管理规模约8.3%。其中采用阿尔法和套利策略的阳光私募公司近100家，公开运行产品总数约950只，总资产规模900多亿元。

　　新趋势：大数据策略指数

　　在量化家族中，近期又出现了新事物——即基于大数据开发的策略指数。此前南方基金、广发基金都已推出大数据指数。此次中欧基金又另辟蹊径，与银联合作，量化团队通过分析银行卡消费的大数据，开发了一款银策100指数。

　　银策100指数是在中证全指的基础上，基于对银联智策提供的消费领域总体趋势数据的加工分析，并结合中欧基金量化选股模型综合开发的细分指数。银联消费数据覆盖A股市场1600家上市公司，覆盖A股市值占比超过70%，在数据深度和预测能力上都十分显著。

　　比如银策100指数的模型通过大数据宏观板块优化、大数据行业景气度排序、大数据个股量化评分的层层筛选，最终选出得分最高的100只股票，构成银策100指数的成份股。

　　中欧基金量化策略组负责人曲径表示，量化投资需要整合海量数据，以此挖掘多元化的交易机会。量化投资团队通过构建数学模型，使其选股的方法具有可复制、可持续的特性。