量化投资在国内基金业逐渐起步

　　量化投资基金对国内基金投资者来说是一个相对陌生的概念。它是指基金管理人在分析历史数据的基础上总结股市运行的规律，开发出数量化投资模型，并且以模型输出的结果作为投资决策的主要依据。与此相对的是定性决策，即由基金经理或管理团队决定资产配置、行业配置、个股选择，根据个人经验和判断来建立最终的投资组合。

　　量化投资在发达市场中十分流行，而在国内这一新的投资方式则只是刚刚起步。最早一只量化概念主动型基金光大量化核心成立于2004年，而此后的4年间再无量化基金成立。2009年是量化投资重新起步，陆续发行了嘉实量化、中海量化等四只量化基金。

　　量化投资有优势吗？——市场环境、投资模式与投资模型是三大关键

　　与定性决策相比，量化投资最大的好处就是避免了基金经理主观决策的随意性，降低了对基金经理个人能力和经验的依赖；同时能够根据严格的组合配置原则，建立符合投资目标的优化投资组合。

　　从国外成熟市场的情况来看，优秀的量化基金表现非常突出。例如数量化投资的创始人之一詹姆斯。西蒙斯管理的大奖章基金，自1988年成立后年均回报率达到38.5%，成为20年内最赚钱的基金经理。这一收益率水平远超过巴菲特20%的平均年收益率。

　　但在国内市场上，量化基金数量寥寥可数，而早期的量化基金相比定性投资基金并未显出优势。那么与依赖优秀基金经理的主动型基金相比，依赖模型的量化投资是否真的能产生优势呢？这取决于三个关键因素：

　　一是市场环境是否成熟。数量化模型的运用有重要的前提条件，最主要的是必须在一个相对成熟稳定的市场中运行，这种市场环境下基于历史数据设计的模型才可能延续其有效性。而国内股市历史上曾经大起大落，市场结构和运行规律都发生过质变。在这种情况下量化模型有可能跟不上市场本身的改变，严格的量化投资也难以显现适应变化的灵活性。因此早期市场并不适合量化投资理念；而随着市场逐渐成熟，量化投资的优势才开始逐渐显现。2009年后量化投资基金数量大增，也是对这一趋势的反映。

　　二是量化基金的运作模式。从国内市场的实际情况来看，纯粹依赖模型的量化管理模式仍然并不适合，严格数量化的投资策略难以取得成功。这是因为量化模型难以涵盖所有重要的市场因子，例如中国股市上十分重要的政策变化就无法纳入量化模型分析。因此在量化模型的基础上，在投资策略中适当加以主动修正是必不可少的。但如何把握主动和量化之间的平衡，又成为量化基金的一个难题。国内最早引入的量化基金，在纯量化管理还是混合主动管理的选择上就付出了不少学习成本。

　　三是投资模型本身的质量，这也是量化基金最核心的竞争力。投资模型是量化基金最核心的投资密诀。模型是否有效，是否真实反映市场运行的核心规律，决定了量化基金投资运作的长期效果。因此在成熟市场上，独特的投资模型往往是量化基金的核心竞争力所在。同时模型本身是否稳健也是量化基金持续投资的基础。如果不结合中国市场的实际引入成熟市场上的投资模型，往往并不成功。

　　量化投资的优缺点：选股强，选时弱

　　基于以上几点原因，量化投资在国内仍处于起步阶段。但随着股市逐渐走向常态化增长，主动型基金数量不断增多，定性管理愈加难以获得超额收益，量化投资的空间正在逐渐显现。

　　从投资上看，量化模型的优缺点都十分明显，简单概括就是选股/配置强，选时弱。量化模型的主要优势体现在对大量个股的海选，以及确定科学的配置比例上。但在判断市场趋势何时发生转换的选时决策上，多数量化模型可以说无能为力。因此，量化投资的主导思想是获取alpha收益，而规避beta风险并非量化投资的强项。

　　因此，量化基金能否在投资中取得优势，就取决于它能否扬长避短。从投资目标上看，量化基金的目标不是与主动型基金争夺冠军，而是成为一名稳定战胜多数主动型基金的选手。运作良好的量化基金，应该能够超越多数主动决策的基金经理，获取稳定的超额收益。

　　创新主动量化投资——南方策略优选

　　南方策略优选是最新一只量化投资基金。该基金在产品设计上充分考虑了中国市场的现状和发展趋势，提出了创新的主动量化投资模式。这种以定量模型为核心，但在决策流程和模型构建中有机结合定性分析的模式有可能成为量化投资的主导模式。

　　南方策略优选的主动量化投资模式主要体现在三个层次：在资产配置层面上定性定量并重，在行业配置层面上的定量为主定性为辅，以及在个股选择层面的量化筛选。

　　在资产配置层面，综合分析经济周期、财政政策、市场环境等因素的基础上，采用定量和定性相结合的思路确定本基金的资产配置。这与传统的主动型基金可以说基本一致；但恰恰是在资产配置层面上，解决了量化模型最大的缺陷，即对周期转换缺乏预判能力。也就是说，在市场趋势可能发生转折的时候，定性决策可能占据主导。

　　在行业配置层面上，该基金提出以B-L模型为基础构建的行业配置模型。这一模型体现了定量为主，有机结合定性分析的思想。

　　在个股选择上以量化模型为主，以实现对个股的广泛筛选。其采用的模型是经典的多因子选股模型，“南方多因子量化选股模型”重点选择四方面的因子：(1)基本面因子：包括上市公司的盈利能力、现金流情况、财务杠杆水平以及未来成长性等，反映了上市公司的当前价值和成长潜力。(2)价值因子 ：反映股票的绝对和相对估值水平。(3)市场面因子：包括股票价格的动量／反转趋势、股票所处风格板块的轮动，股票价格的历史波动等。(4)流动性因子：包括平均成交量、平均流通市值、Amivest流动比率等各种指标，对个股流动性进行衡量。通过数据分析筛选未来可能具有超额收益的个股。

　　B-L行业配置模型：在历史规律和未来预期间的平衡

　　如前所述，量化基金的核心投资模型的质量和有效性是量化基金的核心竞争力。南方策略优选以B-L资产配置模型和多因子选股模型作为核心模型。而B-L模型本身则是比较有代表性的创新，反映了主动量化管理的思想，反映了以定性分析修正定量模型的趋势。

　　B-L模型是目前国际上主流的量化资产配置模型。这一模型的关键在于，在分析行业指数历史收益数据的基础上，利用概率统计方法，将投资人对各行业或板块的预期收益的倾向性观点相结合，产生新的预期收益，通过求解量化模型进而得到优化的行业配置比例。

　　简单来说，这一模型的思想就是把投研人员对未来预期的主观判断当作模型本身的关键因子，用于修正从历史数据中得出的预期收益，从而优化模型配置结果。因此模型给出的不仅是客观规律，而且也结合了投研人员关于未来行业判断的观点修正。

　　模拟组合表现突出，有待实际投资检验

　　针对量化投资的三大关键因素，南方策略优选都做出了针对性的改进和创新。从而有可能在逐渐成熟的中国股市上，探索量化投资模式的运作空间。

　　从该投资模型模拟运行的结果来看，南方策略优选的表现相当突出。模拟组合在超过60%的月度内获得了正的超额收益，正向超额收益显著高于负向超额收益。其投资模型的三年以来的各阶段累计收益在主动型基金中基本可以排名前10%。

　　但投资者应该清楚认识到的是，模型模拟结果并不代表实战。好的模型只是开了个好头，而在实际运行中还需要基金管理人真正发挥其优势。尤其是主动量化管理不仅取决于好的投资模型，同样取决于基金管理人的主动管理能力。从产品本身看，投资者可以期待南方策略优选探索出真正适合中国市场的运作模式，贡献稳定的超额收益。

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