随着A股市场整体回暖,指数呈上扬之势,聚焦于中小盘股的中证1000指数脱颖而出,涨幅曲线陡峭,在主要规模指数中涨幅靠前。
随着A股市场整体回暖,指数呈上扬之势,聚焦于中小盘股的中证1000指数脱颖而出,涨幅曲线陡峭,在主要规模指数中涨幅靠前。
中金基金量化指数部负责人耿帅军在接受中国证券报记者采访时表示,对于量化策略而言,中证1000指数获取超额收益的机会可能相对更多。因此,耿帅军和量化团队将通过Alpha量化策略,掘金中证1000指数,通过中证1000指数增强产品力争为投资者挖掘中小盘股超额收益。谈及国内量化投资的发展,他表示,应以为投资者创造长期价值为核心目标,走出中国特色的量化投资发展之路。
多元化收益的Alpha策略
今年以来,中小盘股已悄然形成一波上涨之势,中证1000指数累计涨幅超10%。作为A股市场中小盘风格的代表指数之一,中证1000指数选取中证800指数样本股以外的规模偏小且流动性好的1000只股票作为成分股。
据耿帅军介绍,中证1000指数成分股数量相比沪深300和中证500更多,能够给量化策略提供更好的选股宽度。同时,其成分股绝大多数市值分布在50亿到200亿元之间,成分股之间市值差距较小,受个别股票的波动影响较小。此外,以中证1000为代表的小盘股目前市场有效性相对较低,量化因子有更多发挥空间。
中证1000指数增强的管理方面,耿帅军和量化团队在严控跟踪误差的基础上,通过优化Alpha信号力争获取更高的收益。为了进一步分散投资风险,耿帅军采用多策略方式构建Alpha策略,进行个股优化筛选。
“Alpha策略是基于公司财务数据、分析师预期数据、市场交易数据,还有各种另类数据构建的,我们用‘双轮驱动、人机互动’的方式来预测股票超额收益。”耿帅军解释称,“所谓‘双轮驱动’指的是我们把基本面量化策略与数据驱动类算法结合起来。”
其中,基本面量化策略从公司的基本面出发,基于财务数据和预期数据,利用非线性因子模型动态评估公司内在价值,寻找二级市场价格低于其内在价值的公司进行配置。而数据驱动类算法则主要采用前沿人工智能算法,在各种频率的海量交易数据中寻找市场规律,捕捉定价偏差的机会。
“两类策略的信息来源、算法逻辑均差异较大。正是因为策略收益相关性较低,互补性较强,才能有利于有效分散投资风险。”耿帅军说。
中国特色量化投资之路
国内推出量化产品已经有十几年的时间。从陌生到熟悉,从掌声到质疑,国内量化投资之路并不平坦。耿帅军认为,国内资本市场与海外有着不同的发展路径和特征。他表示:“国内量化投资更需要结合国内金融市场的发展特点,结合具体国情,以为投资者创造长期价值为核心目标,为投资者提供有竞争力的基金产品,走出中国特色的量化投资发展之路。”
展望2023年,耿帅军对国内权益市场表现持相对积极的看法。“首先,市场经历曲折调整后,主要宽基指数估值已处于历史相对低位水平。其次,市场2022年二次探底走势,符合A股历史中期底部结构特征。此外,国内经济在各类政策支持下将逐步复苏,上市公司盈利预期有望边际好转。”因此在耿帅军看来,目前市场的各类不确定性因素更多影响的是节奏而非方向。
随着经济复苏预期不断抬升,微观流动性相对宽松,叠加投资者情绪边际修复、风格性价比剪刀差收窄等因素,国内权益市场各类投资风格之间的表现差异可能更多是阶段性的。从2023年全年来看,成长、质量、价值等主要投资风格表现或相对均衡,不同风格内部选股宽度应较去年更大,A股市场将为投资者提供更多自下而上的选择机会。
来源:中国证券报·中证网作者:□本报记者葛瑶
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