对话长信基金左金保、歌斐资产李富军:行业量化策略如何成为优质配置产品? | 今日主咖

对话长信基金左金保、歌斐资产李富军:行业量化策略如何成为优质配置产品? | 今日主咖
2020年06月06日 17:00 新浪财经-自媒体综合

来源:国泰君安证券研究

左金保(长信基金量化投资部总监):

今天的主题是行业投资,首要问题就是什么样的行业属于好赛道,我们会从定性和定量的角度做一个讨论。

首先要去量化分析,行业的收益跟什么样的因素有比较显著的相关性,比如和行业自身的盈利能力是有比较明显的正相关性的。

第二,我们既考虑盈利能力,又考虑盈利的波动,把这两个指标合成发现长期比较稳定高ROE的行业,比如说家电、医药、食品、饮料。它其实既享受了稳定高ROE带来的收益,也在回归拟合中枢的上方,也就是说它也享受到了估值中枢带来的收益提升。

除了盈利,我们也还会考虑其他因素,比如经济增长,稳定高ROE的这些行业往往也是符合经济增长发展方向的。

如果从风险收益的角度去考虑,根据中信行业指数可以看到,消费类包括医药其实是一个低波动、高收益的行业,它的夏普比会更有吸引力。

而科技这种成长板块,它的波动率会相应较大,但相对于周期性行业还是有较高的夏普比的。就是说消费医药,还有成长类科技类,都是相对比较好的投资的标的。

如果从定量的角度去考虑行业投资的驱动力,医药其实是消费和科技双重属性的一个行业,人口老龄化加上庞大的人口基数,医药的需求其实非常大。

科技板块相对于医药和消费波动会稍微大一些,但是由于我们的经济结构正在向高质量发展转型,意味着科技含量要到更高的水平,所以科技的长期收益也是十分可观的。

陈奥林:

针对每一个板块,有没有细分的策略把量化策略的研究模式应用到各个行业板块上去,以更好地提高选股效率?

左金保:

就行业赛道的选择而言,我们投资是希望一个好的贝塔再加上一个好的阿尔法,这样投资收益就会有一个更高的水平。

也就是说在选了好的行业赛道之后,在相应的行业领域需要做个股的精选,长期跑赢行业指数,从而得到一个好的阿尔法。

刚才有提到几只行业基金,比如消费精选,医疗保健、电子信息、低碳环保,还有军工。做行业内个股精选时有一个框架:

首先剔除不带来投资价值的个股,比如业绩严重不达预期的个股,或者近期解禁压力比较大的一些个股。

然后分析相应的行业。在不同的行业中,能贡献超额收益的因素是不一样的。比如在科技属性较强的电子信息和医药,研发投入是一个十分重要的因子;而在消费板块,我们会更关注它长期稳定盈利的维度。

最后把相应领域做更精细行业划分,对这些更细分的行业做景气跟踪,从而超配边际景气改善的板块,低配景气边际恶化的细分行业。

比如最近两年医药指数都是一个表现非常优异的指数,根据刚才所讲的维度去构建投资组合,在中医药这个相对较好的行业贝塔上,我们从去年到现在取得了接近70%的超额收益。 

通过构建行业内的精选投资组合,在好的贝塔上面去获得一个比较大的阿尔法,会给投资者更好的投资体验。也就是说,在行业配置的时候,与其选择被动ETF,不如选择相对稳健的有长期超额收益的主动基金,在好的行业贝塔基础上,再叠加好的阿尔法。 

对市场表现起决定性作用的维度,一个是市场的估值,一个是上市公司的盈利。

从估值维度通过长期量化分析发现,市场的估值周期跟宏观经济和货币政策,尤其是利率政策,有比较高的相关性的,而且利率周期往往能领先估值周期。

从18年二季度以来, 10年期国债利率一直都处于下行的一个周期,下行周期对应估值提升,也就是说只要我们还看不到利率下行周期的结束,A股市场的估值都处在比较友善的宏观经济货币政策的环境中。 

对于企业盈利可以看货币供应周期,随着国内疫情的有效控制,一季度可能会是一个起点和最低点,后续应该能看到边际改善。

所以不管是货币供应还是利率,对市场的估值结构和企业的盈利的边际改善,都还处在一个比较友善的环境。

陈奥林:

能否就行业本身的贝塔机会,以及哪些行业的阿尔法更容易稳定获得,谈一谈您认为哪个行业比较有机会?

左金保:

医药和科技的超额收益相对是比较高的,因为医药板块内部细分更为丰富,分化也比较大。专业的机构投资者更容易通过量化模型,去甄别细分的板块或者个股在未来的超额收益。

消费类板块间业务相似度更高,同时被动指数的权重的构成会非常不均匀,它的超额收益也会有,但是相对薄一点。

从盈利的稳定性来讲,消费和医药都是值得长期配置的板块。对于股价或者盈利波动相对较大的个股,有必要去做一些阶段性操作。

陈奥林:

目前国内资产配置,财富管理转型是一个大的趋势。资产配置在国内研究十分火热,但是一直没有非常系统有效的科学投资框架。

想请歌斐资产合伙人李富军李总从实战的角度,分享一下如何对多个资产进行有效的配置?

李富军(歌斐资产合伙人):

资产配置的整体思路有三个层面。

第一个层面是战略配置,看得比较远,大概1-3年,我们希望捕捉到贝塔本身带来的收益,比如投股票希望股本估值有改善,或者EPS有增长;投资债券,则希望通过利率来分散风险。

这里的路标考虑两点,一个是基本面,股票未来的估值会不会变化,EPS会不会增长,一个是流动性。牛市的来临往往都与基本面和流动性的配合相关。而债券也与流动性关系密切,流动性宽松时,利率会有下行的趋势,债券就会受益。

把众多的指标综合成基本面和流动性的,就可以反映出对资产的选择。比如若只用基准的80%中证全债加20%的沪深300,从06年到13年的收益只有6.3%,但是如果结合流动性和基本面,收益大概是13%。所以把握了大的流动性和估值的基本面的趋势,就能获得一个还不错的收益。

第二个层面是关于中短期,很多时候公募基金考核没有三年,只有半年到一年。

中国的市场与美国不太一样,美国从05年到18年,股价波动79%与盈利变化相关,估值波动只占21%。而中国估值波动对股价的影响占70%,市场参与者的变化对股价影响十分大。

所以中短期还要考虑一些趋势性的信号,比如市场拥挤度、一些情绪性的信号。例如,资金更密集的地方,拥挤度就更高,脆弱性就更强,稍有宏观策略的改变,就会引起很大的变化,这种时候就应该去管理风险。

这里长期基本面和流动性的信号,中短期趋势性的信号放在一起。它们就像是探测器,放下去可以看到宏观指标给出的信号,买还是卖还是中性,以此形成对不同资产的观点,比如高配股票,股票里面高配医药。通过这两个维度,我们会选择一些行业的分布。

关于阿尔法,我们希望有优秀的管理人帮我们捕捉到特质阿尔法,在贝塔指数之上还能带来额外的收益。

第三个层面,在中国做资产配置很难,因为中国贝塔波动性比较大,海外表现较好的单一配置模型在中国很难获得同样好的效果。但同时中国市场有很多另类的贝塔, 如果只考虑传统资产配置工具,股票和债券,不考虑这些另类贝塔,可能会丧失很多的利益。

所以还可以考虑一些另类的贝塔,比如T0中型策略,一些CTA的策略,宏观的对冲策略。到这里我们大体的框架就确定下来了。

框架确定下来之后,我们要选择用什么样的工具来实现贝塔,这里有三类工具。 

第一类最简单的就是去买一个ETF指数。因为中国阿尔法还是十分丰厚,如果选择一个好的管理人有接近30%的收益,如果指数下跌20%,还有10%的正收益;如果指数涨10%,就能有40%的收益,所以这种方法用的会少一点。

第二类是量化基金。我们会倾向于选择这种方法,因为量化基金的贝塔和阿尔法很清晰,可以把考核分得更清楚。赚的钱是我配置资产赚来的还是市场赚来的,在量化中很容易区分。比如我做归因发现左总除了贝塔之外还做出了20%的阿尔法,那么这20%就是我选择管理人带来的额外收益。

第三类是做增强。除了量化,我们还用一些偏衍生品方法,比如期权和期货。它本身有杠杆,用杠杆的方式能够带来一些边际收益,但整个头寸要控制得比较好,因为杠杆既能赚钱也能带来风险。这个比较适合专业投资人,不建议普通投资人去持有。

再回到配置的逻辑核心,第一贝塔层面,放路标去观察贝塔;第二,选择配置贝塔的工具;最后就是选择一个优秀的管理人,中国的市场充满了阿尔法,可以从中获得的收益还很大。

可以通过5P原则,看行业、地位、业绩、表现选择优秀管理人,此外还可以看一下持仓数据,看是哪些因子带来了收益。而且我更倾向于量化管理人,量化管理人更方便我拆解他的业绩,方便看出收益是由于管理人还是市场本身。

陈奥林:

李总系统地给大家介绍了资产配置的框架,第一就是说怎么去寻找一个系统性的贝塔,通过放路标的一些方式,第二就是说我怎么去实现得到这些平台的工具,包括主动和被动积极的选择或者量化和主动积极的选择等等,第三就是说怎么选量化管理人。

那当前您的配置建议是怎么样的呢?

李富军:

我们自己的看法还是比较简单粗暴,现在整个的经济增长还是存在很多的不确定性,但流动性宽松是个不争的事实。现在权益性的资产下行其实是有一定支撑的,市场也很难出现一个大幅的下跌,但未来的增长也有很多的不确定性。

所以现在,短期内我们愿意去做一个风险的匹配,股票债券是符合的,但在三年这个长的战略层面,中国股票的收益率还是各类资产中最有吸引力的,波动性不可避免地会很大。所以我们被迫配置其他的资产来分散风险,希望把股票的收益留住,把风险分散掉。

陈奥林:

非常感谢李总。

在17年的时候一大批阿尔法因子其实都失效了, 18年之后,很多新的阿尔法因子被挖掘出来。想请左总分享一下,最近几年您觉得哪些阿尔法因子比较有效,哪些阿尔法因子明显失效了?

左金保:

之前很长一段时间,A股市场小市值因子的单调性特别强,做因子投资很难忽视风格因子。所以17年以前,我们在小市值上暴露比较多的敞口。

在A股市场从17年以后,我们发现市值因子肯定是一个不贡献超额收益的风格因子,所以现在基本上不在市值维度做过多的风格暴露。

在这几年的话,我们会在模型中配置较多的相对比较有效的一些因子,偏这样几个维度:一个是衡量业绩增长、成长性的因子,二是衡量盈利能力、盈利质量的因子,还有就是分析师预测变化的因子。

陈奥林:

从17年开始出现了一个显著的慢牛的趋势,很多基金经理也看到了希望,觉得A股可能在未来形成长期慢牛的格局。李总对这个说法如何看待?

李富军:

过去很多年中国A股的贝塔属性比较差,这样的情况在1968年到1983年的美国也出现过,当时美国GDP增长比较多处于经济增量时期,大家比较愿意去做一些弹性的东西,不愿意做长期投资,不太关注一些基本面的变化。过去中国经济也是一个增量,资金会不停追逐一些热点,大家做得更多的是交易。

最近两年,开始出现了长期持有、追求基本面、重点看盈利的变化,从15年16年开始,一些基本面管理人的价值也慢慢体现出来了。

所以随着中国经济慢慢的放缓,大家资金也能更加稳定下来,更多的长期资金进来,大家看东西的周期也会变长。

我个人认为变化三年的期间可能短了一些,因为整个市场参与结构、相关法律、交易机制的变化,在短期内可能都会有偶然性,但长期看这还是一个大的趋势。

左金保(长信基金量化投资部总监):

因为李总管理的资金管理规模是非常大的,在面对最近几年市场的变化时调整可能慢一些。您在做管理选择的时候,更为看重的是哪几个维度?

李富军:

第一个标准就是传统的3+2。

第二个是综合阿尔法能力。

前面已经说过了不同的因子有一个有效性,长期短期、当期后期都会有很大的变化,所以不要把宝押在一个风格上,比如做量化增强,第一个是偏基本面中长期的因子,第二个是偏中短期的量价因子,加上一些机器学习的比较前沿的方式,可以做到因子的相互补充,一个风格失效了,另一个风格还比较有效。

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