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开源证券-乘风破浪的中国量化私募 | 开源证券金融工程-200923

上传日期:2020-09-23 08:37:00  研报作者:开源证券研究所  分享者:llzz_333   收藏研报

【研究报告内容】


  2010年沪深300指数股指期货推出,为中国量化投资开启了一个新时代。伴随着量化对冲策略的流行,量化投资机构成为了国内金融市场的一支重要力量。 在国内量化市场中,量化私募是重要的参与者。近两年来,量化私募迎来爆发式增长,头部效应明显。2020年,资产管理规模迈入百亿级别的量化私募不断扩容,有机构的管理规模已超过500亿。 我国量化私募经历了怎样的发展过程?未来又将走向何方?近期,开源证券研究所金融工程团队发布了基金研究研究报告《乘风破浪的中国量化私募》,带您深入了解中国量化私募的发展历程和产品分析。 量化投资的发展 — 国内量化投资发展历程大体可以划分为两个阶段:第一阶段大致在2010年-2015年之间,以中低频的多因子策略作为主要策略形式。量化1.0时代可以算是国内量化机构经历的初始红利期。2015年下半年以来,随着监管收紧,中低频多因子策略遭遇挑战,国内量化发展进入2.0时代。在这一阶段,量化发展过程曲折但百花齐放,最终一批以中高频量化策略为主打的量化私募脱颖而出,完成了从量化1.0时代到量化2.0时代的进化。 国内量化投资发展:从量化1.0时代到量化2.0时代 资料来源:证监会官网、开源证券研究所 2010年4月16日,中国第一个股指期货沪深300股指期货挂牌上市。量化人有了对冲工具之后,量化对冲策略得以实现,2010年也被视为是中国量化对冲基金元年。 在接下来的几年里,A股市场小盘股行情如火如荼。在这样的市场行情中,只要暴露了小市值风格,再用偏大市值的沪深300股指期货作为空头对冲,是比较容易获取超额收益的。在这一阶段,中低频量化策略基本可以提供产品收益。 到了2013-2014年,面对强大的赚钱效应,很多股票量化私募偏好放杠杆操作来放大收益。当遇到2014年12月份的大小盘风格切换时,股票量化产品大部分都出现了集体回撤,高杠杆的产品还出现了爆仓。 2015年4月16日,在沪深300股指期货上市整整5年后,中证500股指期货挂牌上市,量化对冲的工具愈加丰富。 在量化1.0时代的红利期中,私募量化基金也迎来了发展。标志性事件是从2014年2月7日起,私募基金管理人与私募基金开始实行备案制。在这之后,无论是私募量化管理人的数量,还是私募量化产品的发行,都迎来了爆发式增长,并持续至今。 私募量化股票策略产品新增发行数量 数据来源:朝阳永续、开源证券研究所 量化1.0时代的红利在2015年中结束。2015年股市大幅下跌发生之后,股指期货被限制手数同时提高了保证金,加上此后股指期货由升水转为贴水状态,高达30%-50%年化贴水导致对冲成本明显增加。超额收益的降低使得传统的低频量化策略进入了低迷期。 2016年以来,量化发展进入2.0时代,主要发展增量在量化私募领域。量化主流策略由中低频转向中高频,策略的精细程度和复杂程度有了明显提升。具有高换手率特征的中高频策略不再靠长线因子,而是通过价量因子捕捉短线的定价偏差,进而实现超额收益增加。在这个过程中,机器学习和大数据等技术加入,使得因子挖掘和模型迭代效率更高。 2019年6月25日,证监会为了配合科创板推动了公募基金转融通业务指引,8月12日又把两融标的扩充到1600只,再次丰富融券种类和规模,A股市场的对冲机制进一步完善。 量化私募的发展 — 1、顶级量化私募的崛起 随着国内量化的不断发展,特别是量化2.0时代的到来,一批顶级量化私募开始逐渐发展壮大,走在了国内私募量化发展的最前沿。 2010年,宾夕法尼亚大学袁宇教授创立了鸣石投资,尝试将金融前沿理论应用在对冲基金中;2011年,在摩根士丹利任职过基金经理的任思泓从中金离职,创立了金锝资产;2012年,清华计算机博士毕业的王琛从华尔街回国,创立了九坤投资;2013年,毕业于北大物理系的徐晓波从美国Citadel回国,创立了锐天投资;2014年,裘慧明从华尔街回国,创立了明汯投资;2014年,中金销售交易部副总蔡枚杰离职创业,创立了灵均投资;2016年,包括徐进在内的3位浙大计算机系同窗从IT转行量化投资,创立了幻方量化(九章资产)。 可以发现,顶级量化私募大致可以分成两类派系:一类是具有海外投资经验的海归量化,另一类是脱胎于北大、清华、浙大等高校的本土量化。本土派量化还包括来自北大史帆创立的致诚卓远和来自中科大王鸿勇创立的启林投资。 下表我们统计了管理规模靠前的15家知名量化私募基本信息。从管理规模上看,所有量化私募管理规模都在20亿以上,其中有6家私募管理规模超过100亿。从员工人数和存续产品数量上看,头部量化私募的人员配置和产品数量都远超市场平均水平。 国内顶级量化私募基本信息 数据来源:私募排排网、基金业协会、开源证券研究所(数据截止20200831) 2、量化私募投资策略 对于私募量化股票策略而言,投资策略类型主要可以分为量化对冲策略和量化多头策略两类。按照对冲端资产不同,量化对冲策略可以进一步划分为量化中性策略和量化多空策略;按照选股样本空间的不同,量化多头策略可以进一步划分为量化指数增强和量化多头选股。 量化对冲策略将市场beta风险对冲掉,只获取超额alpha收益,属于中低风险的稳健型策略。量化多头策略通过量化的手段筛选出优质股票构建多头组合,以战胜市场指数获取超额收益。 私募量化股票策略主要类型 资料来源:开源证券研究所 无论是量化对冲策略还是量化多头策略,如何获取稳健超额收益是策略的关键。由于私募量化约束相对较少,因此超额收益来源相对多元化,主要可以分为如下几个来源: 私募量化股票策略超额收益来源 资料来源:开源证券研究所 因子选股alpha。因子选股alpha贡献了超额收益的主要部分。近几年来,因子挖掘逐渐由中低频基本面因子转向中高频量价因子,主要用于捕捉中短期交易的定价偏差。中高频价量因子的生命周期较短,因此需要不断的进行挖掘。 择时策略。择时策略包括大盘择时和个股择时。大盘择时用来控制总体仓位高低或者股票风险敞口大小;个股择时用来决定对具体个股的超配和低配。有效的择时体系能够给产品带来一定收益增强。 日内T+0交易。日内T+0交易是私募比较重要的超额收益来源,同时对系统配置要求较高。顶级量化私募一般都有自主研发的模型和交易系统,来实现T+0交易的自动化。部分系统配置较低的私募,会采用人工进行手动T+0操作来实现收益增强。 算法交易。通俗来讲,算法交易将大额的交易分解为若干笔小额的交易,以便更好管理订单的冲击成本、机会成本和风险,最终实现降低交易成本增强收益的效果。顶级私募一般会有自主研发的算法交易下单系统,随着资产管理规模越来越大,算法交易重要性越来越高。 除此之外,量化私募还有其他的超额收益来源。以打新收益为例,打新收益主要分为新股打新和可转债打新。 私募量化多头产品分析 — 由于私募数据的不完备,一般只能获取周频甚至月频的净值数据,无法像公募一样及时获取日度的净值数据以及季度披露的持仓数据。因此,分析评价私募基金,难度和误差较一般公募基金而言来的更大。 我们基于量化多头策略和量化对冲策略产品的净值数据,分别从收益风险维度和收益拆解维度进行分析。本章节我们首先对量化多头策略产品进行分析。 1、收益风险分析:量化多头产品在熊市中展现优势 头部私募的量化多头产品表现优异,从2018年至2020年,这14家代表性量化私募的平均累计收益率分别为-7.1%、38.3%和36.6%,而公募量化多头这三年的累计收益率分别为-24.05%、34.61%和34.05%。由于私募多头在对冲端工具的灵活性,私募多头在熊市相较于牛市更具优势。 私募量化多头策略的分年度收益风险指标 数据来源:朝阳永续、Wind、开源证券研究所(数据截止20200831) 注:年度排名是指私募该策略在同类产品中的排名分位值,数值越小表明排名越靠前 2、收益拆解分析:量化多头产品在熊市中具有优秀的择时能力 除了常见的收益风险刻画,我们还可以通过基于净值的维度拆解量化私募多头产品,进而分析产品的风格暴露情况和选股择时能力。 我们以2020年7月12日为例,回溯12期,分析基金的风格暴露和行业暴露情况。从下图的风格和行业暴露情况可以看出,大部分私募量化多头产品,多以配置大盘价值为主和周期板块为主,而部分私募产品在TMT、医药等板块上有所侧重。 多头风格暴露:多以配置大盘价值为主 数据来源:朝阳永续、开源证券研究所 多头行业暴露:多以配置周期为主 数据来源:朝阳永续、开源证券研究所 另外,我们以上证综指(000001.SH)作为代理指数,将近两年来的股票市场划分为三种状态:上涨区间(20200319-20200713)、震荡区间(20190506-20200318)和下跌区间(20180129-20190103),并在不同状态下对选股能力和择时能力进行分析。从下表可以看出:在下跌市中,代表性私募多头较全体私募多头而言,具有优秀的择时能力。而在上涨区间中,私募多头的选股和择时能力与公募多头的显著性差异不大。 下跌市中,代表性私募多头较全体私募多头而言,具有优秀的择时能力 数据来源:朝阳永续、Wind、开源证券研究所 私募量化对冲产品分析 — 1、收益风险分析:中性对冲类产品是量化私募的优势 这一部分我们对头部量化私募的量化对冲策略产品进行分析。由于私募工具的灵活性,中性的对冲类产品一直是量化私募的优势所在。从2018年到2020年,这14家量化对冲策略的分年平均累计收益率分别为15%、14.5%和13.7%,而公募量化对冲这三年的平均累计收益率分别为0.44%、7.81%和6.67%。 私募量化中性策略的分年度收益风险指标 数据来源:朝阳永续、Wind、开源证券研究所(数据截止20200831) 注:年度排名是指私募该策略在同类产品中的排名分位值,数值越小表明排名越靠前 2、 收益拆解分析:不同中性产品的敞口以及选股择时能力分化较大 中性产品的敞口大小是投资者普遍所关注的,不同中性产品的相对敞口弹性不同。下图分别以两家私募的代表性产品基金X和基金Y作为对象,分析了两只基金的敞口变化情况。从下图可以看出,基金Y的敞口幅度,相对基金X而言更大,进而这两只基金的表现差异分化较大,基金X的净值走势较基金Y而言更加稳健。 基金X的净值与敞口走势 数据来源:朝阳永续、Wind、开源证券研究所 基金Y的净值与敞口走势 数据来源:朝阳永续、Wind、开源证券研究所 为了衡量股票中性产品的择时选股能力,我们选用中性产品的净值数据与私募股票中性指数构建T-M模型,以此衡量该中性产品的选股能力和择时能力。从下图可以看到,代表性股票中性产品的选股能力和择时能力分化较大,私募O、私募B等的代表性中性策略产品,从2018年至2020年选股能力表现稳定。 股票中性的选股择时能力:不同私募中性产品表现分化较大 数据来源:朝阳永续、Wind、开源证券研究所 风险提示:私募数据库存在统计偏差;私募评价模型基于净值历史数据,市场未来可能发生变化;结果基于公开的历史数据进行统计、测算;对基金产品和基金管理人的研究分析结论不能保证未来的可持续性,不构成对该产品的推荐投资建议;产品的表现受宏观环境、市场波动、风格转换等多重因素影响,存在一定波动风险。 研报发布机构:开源证券研究所 研报首次发布时间:2020.09.20 分析师:魏建榕 证书编号:S0790519120001 分析师:傅开波 证书编号:S0790520090003 分析师:高 鹏 证书编号:S0790520090002 《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施。通过微信形式制作的本资料仅面向开源证券客户中的金融机构专业投资者,请勿对本资料进行任何形式的转发行为。若您并非开源证券客户中的金融机构专业投资者,为保证服务质量、控制投资风险,请勿订阅、接收或使用本订阅号中的信息。本资料难以设置访问权限,若给您造成不便,还请见谅!感谢您给予的理解和配合。若有任何疑问,请与我们联系。 免责声明 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