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一位量化老兵的自白:我眼中的公募量化 20 年

2024/12/4
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面基

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People
田大伟
Topics
田大伟老师结合自身20年的从业经验,深入浅出地讲解了公募量化投资的发展历程、策略方法以及面临的挑战。他将公募量化投资的发展分为三个阶段:1.0基于规则的偏基本面量化选股;2.0系统化投资,注重Alpha因子的研发和应用;3.0算法交易和机器学习的应用。在策略方法方面,田老师详细阐述了因子模型的构建、高频因子的使用、以及如何平衡Alpha和Beta的关系。他强调量化投资的核心在于寻找并验证持续有效的Alpha因子,并将其应用于组合构建,而非对个股进行预测。同时,他也指出了量化投资面临的挑战,例如超额收益下降、高频交易限制、以及尾部风险的管理。最后,田老师对红利增强策略、指数增强策略的选择,以及量化团队建设等方面分享了自己的经验和观点,并对公募量化投资的未来发展趋势进行了展望。 田老师在访谈中多次强调量化投资的透明化和可解释性,认为这对于量化行业的发展至关重要。他认为,量化投资并非神秘的黑盒,而是基于数据和逻辑的科学方法。他详细解释了因子模型的构建过程,以及如何通过历史数据检验因子的有效性。他还分享了团队在因子挖掘、模型构建、风险管理等方面的经验,以及如何通过算法交易提高交易效率,降低交易成本。此外,田老师还对市场上常见的误区进行了澄清,例如对高频交易的误解、对低估值策略的误用等。他强调,量化投资的核心目标是追求长期稳定的超额收益,而非短期的高收益。

Deep Dive

Key Insights

为什么公募量化基金经理在解释量化策略时感到困难?

量化策略复杂,难以用简单语言解释清楚,且量化人员多为理工科背景,不擅长表达。

A股量化投资的历史有多长?

A股量化投资大约有20年历史,始于2004年光大保德信基金的量化核心公募基金。

A股量化投资的三个阶段是什么?

1.0阶段是基于规则的偏基本面量化选股,2.0阶段是系统化投资,3.0阶段是算法交易和机器学习。

为什么近年来量化投资的超额收益下降?

超额收益下降主要因为市场参与者增多,高频数据的使用增加,以及量化私募的崛起。

因子在量化投资中扮演什么角色?

因子是投资逻辑的具体体现,需要历史数据检验其与未来收益的相关性。

公募量化基金如何处理高频因子?

公募量化基金使用高频因子时会进行降频处理,将其转化为分钟级或日频数据,以生成日频因子。

量化基金经理如何看待市场尾部风险?

尾部风险是小概率事件,量化模型难以预测,但通过大量数据和案例积累,可以覆盖大多数行情。

量化基金经理如何看待择时策略?

量化基金经理不擅长择时,因为择时需要大量案例点支持,而量化模型依赖于长期稳定的数据规律。

红利增强策略的核心思路是什么?

红利增强策略重视上市公司分红金额的可持续性,通过量化方法对分红金额进行建模。

如何选择合适的指数增强型基金?

选择时应考虑超额收益的长期有效性、基金公司的量化布局和团队情况,以及产品的业绩稳定性。

量化基金经理典型的一天是怎样的?

量化基金经理的一天包括晨会、查看产品业绩、策略研发、交易执行和客户交流。

Chapters
本期访谈回顾了公募量化20年的发展历程,将其大致分为三个阶段:基于规则的偏基本面的量化选股、系统化投资以及算法交易和机器学习的应用。访谈指出,虽然近年来量化超额收益有所下降,但在中证500、300等主要指数上的超额收益仍然较为明显。
  • 公募量化发展历程分为三个阶段:基于规则的偏基本面量化选股、系统化投资、算法交易和机器学习应用
  • 近年来量化超额收益有所下降,但在中证500、300等主要指数上的超额收益仍然较为明显
  • 量化私募崛起于2015-2016年股灾和熔断之后

Shownotes Transcript

🎤本期嘉宾:

田大伟 | 兴证全球基金基金经理、投资经理

⏯️本期简介:

前段时间读到田大伟老师和一位投资者的聊天记录),深入浅出地聊公募量化。

当时我就想啊,这要是能做成播客该多好!

前阵子去上海录播客,朋友介绍,真的和田老师录了一场,聊了聊公募量化的方方面面。他说话慢斯条理,娓娓道来,非常友好。欢迎大家收听。

兴证全球基金的播客:「随基漫步Random Walk)」

⚠️风险提示:所有内容皆仅以交流嘉宾和主播个人想法和分享知识为目的,完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险,结合个人投资目标、财务状况和需求,独立思考,谨慎决策。your money your decision. 依据或使用本播客内容所造成的后果由您独自承担。

🎯时间轴:

00:37量化基金经理,不太好聊—讲浅了太抽象,讲深了听不懂

02:37A股量化20年的3个阶段

1.0基于规则的偏基本面的量化选股→2.0系统化投资→3.0算法交易和机器学习

04:57所谓「因子」就像某个具体的投资逻辑

06:39一个例子感受所谓「指数增强」的做法⭐️

11:33公募量化的高频限制,具体是啥意思?⭐️

13:18低估值的估值修复,这个是可以期待的,但在具体个股上,不一定有效,量化也不研究个股

15:54一个例子感受所谓的「算法交易」

20:07当前市场更像历史上的XXX,这更像是演绎,而量化擅长的是归纳

24:35量化眼中的阿尔法=能力*宽度的平方根⭐️

24:58基于A500做指数增强的思路

31:23基于红利做指数增强的思路:我们尤其重视上市公司分红的可持续性⭐️

37:16当我想买指数增强型基金时,有那么多指数:红利、偏股混合、300、500、A500、1000、2000,我应该怎么选呢?

38:43为什么18年以后,红利的股息率大幅提高了?

43:02选择具体的指数增强型产品时,超额的长期有效性很重要,基金公司的量化布局(其它量化产品、团队情况)也值得重视

45:25聊聊自己的量化团队

54:45量化基金经理典型的一天

58:27理性地看待阿尔法和贝塔的关系

1:02:40规模舒适区的问题

1:07:14量化基金经理的报告,还有必要看吗?

📁本期内容相关资料:

🎬后期制作、声音设计:Dong

📣 欢迎关注@老钱日日谈) ,如果播客没听够,可以来公众号找我玩,这边的更新频率会高一些。

也欢迎大家来🪐知识星球)找我玩,这里是我自己学习的输入笔记,也是听友群。

风险提示:

田大伟投研经历:2010年4月至2018年3月,就职于光大保德信基金管理有限公司,历任金融工程师、首席策略分析师、投资经理、基金经理、绝对收益投资部总监。2018年4月至2023年9月,就职于华鑫证券资产管理总部,历任副总经理、投资总监、资管量化投资部总经理、投资经理。2023年9月至今,就职于兴证全球基金管理有限公司,现任专户投资部总监助理兼投资经理、兴证全球红利量化选股股票型基金基金经理。

兴证全球中证A500指数增强基金是股票型基金,其预期风险与收益高于债券型基金、货币市场基金、混合型基金。基金管理人对其评级为R3。本基金业绩基准为:中证A500指数收益率×95%+银行活期存款利率(税后)×5%。

兴证全球基金承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金财产,但不保证基金一定盈利,也不保证最低收益,投资人应当认真阅读基金合同、招募说明书等基金法律文件,了解基金的风险收益特征,并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应,自主判断基金的投资价值,自主做出投资决策,自行承担投资风险。我国基金运作时间较短,不能反映股市发展的所有阶段。基金管理人管理的其他基金的业绩或拟任基金经理曾管理的其他组合的业绩不构成基金业绩表现的保证。过往业绩并不预示未来,基金收益有波动风险。基金投资须谨慎,请审慎选择。观点仅代表个人,不代表公司立场,仅供参考,不作为投资建议,观点具有时效性。基金投资需谨慎,请审慎选择。