指数增强策略成资金“新宠” 长期超额收益显著
摘要: 摘要 【指数增强策略成资金“新宠”长期超额收益显著】业内人士认为,市场几轮调整之后,再次出现系统性风险的概率较小,指数增强策略处在一个比较安全的运行位置,且指数增强策略获取超额收益的能力显著,又能规避
摘要 【指数增强策略成资金“新宠” 长期超额收益显著】业内人士认为,市场几轮调整之后,再次出现系统性风险的概率较小,指数增强策略处在一个比较安全的运行位置,且指数增强策略获取超额收益的能力显著,又能规避量化对冲型基金存在的贴水问题。据悉,已有不少基金管理人和机构投资者逐步从阿尔法策略转向指数增强策略。 在被动管理基础上加入量化投资的指数增强型基金开始受资金青睐,记者获悉,部分公募和私募团队积极布局相关产品,甚至引入了人工智能的成分。
业内人士认为,市场几轮调整之后,再次出现系统性风险的概率较小,指数增强策略处在一个比较安全的运行位置,且指数增强策略获取超额收益的能力显著,又能规避量化对冲型基金存在的贴水问题。据悉,已有不少基金管理人和机构投资者逐步从阿尔法策略转向指数增强策略。
指数增强策略热度提升
据悉,指数增强型基金将大部分资产按照基准指数权重进行配置,同时用一部分资产进行积极的投资,将量化选股等多种策略相结合,同时还能规避量化对冲型基金存在的贴水问题。
在此前很长一段时间内,由于股指期货处在正基差的状态,阿尔法策略不仅收益可观,还能规避市场的系统性风险。从风险收益性价比的角度来看,阿尔法策略比指数增强更有优势,所以市场上运用阿尔法策略者众多,指数增强策略冷寂了很长一段时间。
而自从股指期货被限制后,部分基金管理人和机构投资者从阿尔法策略转向指数增强策略。分析认为,股指期货一度处在深贴水的状态,选股收益甚至有时无法覆盖基差成本,加上交易手续费的提升和交易手数的限制,阿尔法策略的收益、规模都大受影响。另一方面,A股几轮调整之后,再次出现系统性风险的可能性较小,指数增强策略处在一个比较安全的运行位置。
一家具有40亿左右规模的量化基金团队的人士对记者表示,从银行等机构对公司的尽职调查来看,机构资金对指数增强策略的产品兴趣在提升。
指数基金
基金代码 | 基金简称 | 近一年收益 | 手续费 | 操作 |
001397 | 建信精工制造指数增强 | 31.49% | 1.50% 0.15% | 购买 开户购买 |
161217 | 国投瑞银中证指数 | 30.59% | 1.20% 0.12% | 购买 开户购买 |
202021 | 南方小康产业联接 | 30.44% | 1.20% 0.12% | 购买 开户购买 |
000311 | 景顺长城沪深300增强 | 28.82% | 1.20% 0.12% | 购买 开户购买 |
540012 | 汇丰晋信恒生龙头指数A | 27.71% | 1.20% 0.12% | 购买 开户购买 |
310318 | 申万菱信沪深300指数增强 | 27.07% | 1.20% 0.12% | 购买 开户购买 |
此外,一家公募基金量化团队负责人坦言,近期确实有点忙,机构对相关基金的关注度在提升,所以要参与的竞标也在增加。沪上一家基金公司的量化基金经理对记者表示,今年公司准备加强相关产品的布局,除了布局跟踪宽基指数的增强基金外,还会布局5只行业指数增强基金。
长期超额收益显著
值得注意的是,部分量化基金的业绩十分突出,但相关策略容量有限,景顺长城量化投资总监黎海威坦言,其所带领的量化团队,更加偏向于低换手、大容量的策略,这样的产品更加稳健,而机构投资者也更偏好这类产品。
以其管理的景顺长城沪深30 指数增强基金为例,该基金2013年10月底成立以来,截至2016年末,在其运作的37个月中,有31个月战胜业绩比较基准,期间业绩比较基准收益率为45.13%,而该基金的总收益率高达86.10%,这意味着该基金获得了40.97%的超额收益,在所有可比的沪深300增强基金中排名首位。
据黎海威介绍,景顺长城沪深30 0指数增强基金使用的量化模型是基本面选股模型,这一模型在海外市场已经非常成熟,并经历“牛熊”考验被证明为有效的模型。
从东方财富 Choice数据统计来看,目前已经成立的指数增强基金达到47只,总规模为255亿元左右。从上述基金过往的业绩来看,多数跑赢了比较基准获得了超额收益。
此外,部分私募基金也在积极布局此类产品。以泓信投资为例,据悉,其指数增强产品跟踪中证500 指数,始终满仓操作,不进行择时,同时利用量化选股产生超额收益。
谈及如何产生超额收益,泓信投资董事长尹克表示,通过大数据的统计规律,挖掘出能带来超额收益的因子,比如价值因子或者是A股市场常被使用的技术指标因子等,通过综合评判,进行选股。该类基金每两周进行一次仓位的调整,及时捕捉市场上被低估的那部股票。
值得注意的是,泓信投资已经在量化选股模型中引入人工智能的成分。通过结合人工智能的算法,有望将指数的增强部分收益在原来基础上再度进行提升。尹克表示,电脑尤其是人工智能是一个在线学习的过程,会根据每天数据的变化而不断地改变、优化模型。而人脑不会每天根据新信息改变知识体系,而是等到信息积累到一定程度,才有可能出现跳跃式的变化,这意味着人脑对目前快速发展的资本市场的适应性可能不如电脑。
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