牛市的呼唤：量化投资大潮来袭 公募积极备战大数据

　　文/玉米

　　对于量化投资来说，今年一定是个丰收的时代。

　　“今年是量化投资取得快速和较大发展的一年，但目前国内的量化投资无论在方法还是应用场景上都较为雷同，未来在量化投资方法上和投资标的上肯定会更丰富。”多家私募量化投资部人士在2014私募基金投资峰会上均表达了类似看法。

　　据记者了解到，目前公募、证券公司、期货公司、私募等机构都在以各种形式参与到量化投资大潮中。“我们数量投资部甚至在为股票型基金提供量化投资方法，让股票型基金尝试通过量化投资方法甄选投资标的，目前看来取得了不错的成绩。”深圳一家大型基金公司数量投资部负责人告诉记者。

　　而根据同花顺IFind数据统计显示，今年以来截至11月14日，量化类型基金取得了不俗的表现，51只产品累计涨幅超过20%，而如果以业内“牛市呼声”摇旗呐喊之风起时—7月为参考起点，有部分量化产品的收益率甚至超过80%。

　　“上世纪八十年代至本世纪之初，美国处于长牛市之中，也是指数基金最适宜发展的时期”，深圳证券信息有限公司邢精平博士表示。

　　在量化投资大潮汹涌而来时，南方基金等行业内量化投资实力比较有优势的公募基金正在深挖新的领土—大数据指数基金，“据我所知，国内大型公募基金都在准备大数据型的指数基金，未来是个趋势。”上海某券商基金分析师对记者表示。

　　颠覆传统多因子模型

　　世界首家基于社交媒体Twitter的对冲基金Derwent Capital Markets创始人保罗。赫汀(Paul Hawtin)曾说：“长期以来，投资者已经广泛地认可金融市场由恐惧和贪婪驱使，但我们从未有一种技术或数据来量化人们的情感。” 而在国内股市中，以散户投资者居多，这种情绪更是起着举足轻重的作用。

　　南方基金联合新浪财经、深圳证券信息公司推出的大数据指数“i指数”正是一种将投资者情绪、行为进行量化加入到传统的多因子模型中的创新指数。

　　南方基金数量化投资部总监刘治平称，国内传统的基于财务数据、估值成长因子、技术指标因子的多因子模型研究框架已经非常成熟，越来越难以获得超额收益。“近几年新闻事件、公司事件对于股价的影响成为量化投资者研究热点，但传统的量化投资者由于数据获取的局限，研究更多地止于事件本身对于股价的影响，数据量极其有限。”刘治平说。

　　“我们传统的多因子模型是基于A股财务数据、技术指标等因子构建的，但最重要的一点是，这些数据是过往数据，实际上是基于过去三个月，或者是一年，或者是六个月的数据来估计的。那么未来的中国市场往往较难把握。” 刘治平向记者指出。

　　根据记者获得的资料显示，“i系列指数”基金在量化投资体系中加入了市场情绪(点击率、新闻报道、社交报道等)这一因子，再结合财务因子(最新市盈率PE，净资产收益率ROE，年度营业收入和净利润增长率以及他们的变化预测)和市场驱动因素(比如说换手率、成交量变化率)，再根据权重设置从而遴选出i指数基金投资标的，每月进行调整。

　　“大数据指数回测收益的表现和实盘运行后的表现都体现了大数据的掘金能力。其实量化投资是基于各种数据建立起来的投资模型，如财务数据、交易量数据、基本面数据等等，投资者行为数据的加入可以说是一种良好的补充。”刘治平继续对记者分析称，“尤其是在中国股市历史较短、投资者行为还不成熟的背景下，量化投资仍在摸索什么选股因子对投资更有效。而新浪财经数据为代表的投资者行为数据的加入，对量化模型的收益表现有了很大的改善。”

　　大数据产品或成趋势

　　记者了解到，南方基金未来在大数据指数基金中将会有一系列的动作，目前南方基金旗下的I100指数和I300指数已在9月发布，预计相关大数据产品有望在近期推出。而前述上海某券商基金分析师则告诉记者，他了解到的情况是国内大型公募基金都在准备大数据的基金，“未来大数据产品应该是量化投资中的一个潮流趋势。”

　　业内人士预计，i100、i300的相关指数产品或将很快面世，让普通投资者也可以分享大数据带来的收益机会。同时i100、i300的数据挖掘技术，也或将扩展到其它类型产品，达到绝对收益的目的。”

　　“我们很看好这类产品，从其模拟业绩来看，收益非常不错，未来也会准备一些资金投点这类产品。”记者接触到的多位机构人士均对记者表示。

　　Wind数据显示，相比市场主流宽基指数，I100指数和I300指数自发布起来取得了较好的表现，截至2014年11月14日，I100、I300指数近一年收益83.15%、62.79%，近三年年化收益率8.07%、6.26%，远高于同期沪深300近一年6.27%的收益。