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解构一只年内稀缺的正收益指数基金 创金合信量化首席董梁解读红利低波指数

时间:2022-04-29 10:22:27 | 来源:市场资讯

解构一只年内稀缺的正收益指数基金

来源:点识投资

导读:2022年注定是充满“黑天鹅”和动荡的一年。从开年就遭遇了全球通胀超预期,美联储开始收紧货币政策后带来的调整,再到之后的俄罗斯和乌克兰地缘冲突,以及最近的新冠疫情对许多人生活、以及经济的影响。

作为“经济的晴雨表”,A股市场的表现也体现了这些超预期事件。开年以来,沪深300跌幅18.77%、上证指数跌幅15.19%、创业板指数更是大跌30.88%,但从创业板指数表现看,跌幅已经超过了2018年全年,要知道那一年可是A股历史上第二大熊市(数据截止:2022年4月22日)。

那么有什么指数在今年还能取得正收益呢?答案就是具有深度价值“气质”的红利低波指数。我们以创金合信红利低波动A为例,今年以来取得了4.63%的正收益(数据截止:2022年4月22日)。那么为什么红利低波指数今年能有正收益呢?更重要的是,这个指数未来是否还能有正收益呢?带着这些问题,我们访谈了创金合信首席量化投资官董梁。

董梁有着非常丰富的量化投资经验,早在1995年从清华大学毕业后,他就远赴美国求学。在回国之前,董梁曾经在全球量化投资的“黄埔军校”BGI工作多年,负责做美股的对冲基金业务。BGI也培养了公募基金行业量化投资的“三巨头”:富国基金的李笑薇、华泰柏瑞基金的田汉卿、景顺长城基金的黎海威。在此次访谈中,董梁回答了三个我们最关心的问题:

1)红利低波指数背后是由红利因子和低波因子构成,属于一种“聪明的贝塔”指数,主要超配高分红、低波动的传统行业,低配高估值、高波动的新兴成长行业;

2)即便在过去一年实现了20%左右涨幅后,红利低波指数的估值处在过去8-9年最低位,分红率却在过去8-9年最高位;

3)拉长时间看,红利低波指数相对宽基指数有很强的超额收益,2005年12月30日开始算,到2022年一季度末取得了860.32%的累计收益率,远超上证50的263.99%、沪深300的357.26%、中证500的635.35%、中证红利的495.55%。

站在这个时间点,董梁认为红利低波指数未来会继续有比较好的收益。此前成长风格已经持续了两年多时间,在宏观环境开始变化后,价值风格也大概率在未来一两年时间占优。结合历史低位的估值水平,投资者即便现在买入也大概率不是这个风格的最高点,对应的风险收益比较高。

此外,董梁作为创金合信的首席量化投资官,也和我们分享了他的团队如何在指数增强等产品上实现超额收益,以及他近期通过加入短期的高频交易因子,如何提高中低频的多因子选股模型。

以下,我们先分享一些来自董梁的投资“金句”:

1.我们做过一个统计,把红利低波指数从2005年12月30日开始算,到今天为止取得了860.32%的累计收益率,远超上证50的263.99%、沪深300的357.26%、中证500的635.35%、中证红利的495.55%

2.总的来说,红利低波指数超配了高分红的传统行业,低配了波动较大的成长行业

3.通过加入低波动因子,把基本面有问题的深度价值公司剔除掉,也是为什么红利低波指数能长期跑赢红利指数的原因

4.我们的模型建立在基本面、技术面、分析师预测、事件性四大类的300多个数据之上,对全市场的股票进行综合的打分模型

5.负面因素和政策底不断交互,未来A股市场还是维持弱势震荡。去年高举高打的赛道股,包括新能源车、半导体等,很难有比较好的表现

6.目前红利低波指数的估值也很便宜,只有5.4倍,是过去8到9年最低的位置

7.再看分红率,红利低波指数目前也有5%以上,是过去8到9年的历史高位

8.从2019到2021年三季度,成长风格经历了两年多的牛市,接下来的这一次价值风格切换也可能持续几年时间

9.换手率指标在美国和香港市场,都是负超额收益指标。意味着换手率越高的股票,未来收益率会越差。但是,换手率指标在很长一段时间,都是A股市场的正超额收益指标,越高换手率的股票,未来的表现就越好

10.A股的量化模型在做空的这一侧有较强的预测能力,而在港股和美股市场,量化模型在多空两端的表现会更平衡

红利低波长期跑赢宽基指数

朱昂:许多人对于红利低波指数可能并不了解,能否先谈谈红利低波指数是如何构建的?

董梁红利低波指数属于一个兼顾高红利和低波动两大策略的Smart Beta指数(又叫聪明的Beta)。这个策略包含两个重要的因子:高红利、低波动。

高红利策略是Smart Beta领域非常重要的一种策略。海外有很多像养老金这样的机构投资者,对于高红利类型的基金需求很大。他们需要投高分红的基金或者股票,以确保有现金流给其持有人。通常来说,高分红的股票都属于价值型公司。而价值投资策略,也是投资界最重要的策略之一。

低波动则是选取了相同类型公司中,波动更低的一批企业。我们通过历史数据也发现,这些股价波动更低的公司,长期的回报更好。波动更低,意味着企业的经营基本面更加稳健,长期的稳定性比较好。

我们的创金合信中证红利低波动指数基金,是以中证红利低波指数作为基准。这个指数由50个成分股组成,选择了高分红和低波动的股票。站在当前时点,这个指数的权重股分别在采掘、金融地产、交通运输、食品饮料等板块。今年以来,这个指数表现比较好,契合了目前的市场风格。

那么许多人或许会问,红利低波指数是不是只有在特定的市场环境下,才有所表现呢?事实上,这是大家对红利低波指数的一个误解。我们做过一个统计,把红利低波指数从2005年12月30日开始算,到今天为止取得了860.32%的累计收益率,远超上证50的263.99%、沪深300的357.26%、中证500的635.35%、中证红利的495.55%(数据来源:Wind;数据截止:2022年3月31日)。我们看到,红利指数不仅对其他宽基指数都取得了超额收益,而且26.17%的年化波动率又是最低的。

朱昂:能否再具体讲讲红利低波指数对哪些行业进行了超配,哪些行业做了低配?

董梁具体来看最大权重的行业,银行占比25%、房地产占比20%、煤炭占比10%、交通运输占比8%、建筑装饰占比6%。这些都属于红利低波超配的行业。相比沪深300指数,科技类和生物医药类的公司属于低配。这些行业的分红比例很低,有些公司都不分红,而且波动也比较高。

总的来说,红利低波指数超配了高分红的传统行业,低配了波动较大的成长行业。

朱昂:无论是国内,还是海外,红利低波指数都有很高的长期超额收益,你觉得背后的原因是什么?

董梁一个公司的股价,不能长期脱离基本面,也不能长期脱离内在价值。有了这两个基本假设后,我们就比较容易理解,为什么红利低波在比较长的时间窗口是有超额收益的。指数中的成分股,都是估值比较低、经营稳健、而且基本面的可预测性比较强的。这些公司的短期弹性或许不足,但只要内在价值比较强,长期都会有比较好的回报。

兼具低波动和高收益

朱昂:过去几年单纯的红利指数表现比红利低波指数更好,那么为什么要加入低波策略呢?

董梁确实,最近三年我们把中证红利、红利低波、上证50、沪深300、中证500几个指数放在一起比较,中证红利指数是表现最好的,其次是红利低波指数,接下来是几个大的宽基指数。

市场短期是有不确定性的,长期看加入低波动因子后,红利低波指数确实比纯红利指数表现要好,因为我们看过去十几年,确实红利低波指数是明显跑赢红利指数的。

那么波动更低的中证红利低波指数,为什么反而比高波动的中证红利指数收益要高呢?我觉得通过加入低波动因子后,把一些比较坏的波动剥离出去。投资中,并不是高波动一定能对应高回报。许多股票基本面并不好,波动又很大,长期处在波动向下的周期。

红利因子,对应的是具有深度价值、分红能力较强的股票。通常深度价值的公司,波动是比较低的。波动较高的深度价值,可能基本面会有一些问题。通过加入低波动因子,把基本面有问题的深度价值公司剔除掉,也是为什么红利低波指数能长期跑赢红利指数的原因。

朱昂:2020和2021年,创金红利低波指数基金都取得了很高的超额收益,而且跟踪误差很小,能否谈谈超额收益是如何取得的?

董梁坦率说,我们超额收益主要来自新股申购。我们从2019年以来,一直在参与上交所主板和科创板的新股申购。。我们有一个专门的新股研究团队,为所有的基金经理服务,所以中签率一直还比较可观。同时,我们这个产品过去两年规模不大,截至去年四季度只有1个多亿,所以新股申购收益率就比较明显。

今年的科创板打新规则有些变化,许多公司出现了破发,导致打新收益率下降很大。我们也做出了相应调整,对于报价不合理的新股进行了主动放弃。从数据上看,我们今年的科创板打新中签率,与前两年相比有所下降,就是因为我们主动做了甄别。另一方面,我们产品的规模也从1个多亿增加到了今年一季度末的3个多亿,摊薄了打新带来的超额收益。

朱昂:除了打新以外,这只产品还有其他超额收益来源吗?

董梁我们团队目前管理了10只公募基金,其中有9只基金属于指数增强或者主动量化产品,通过量化模型能带来超额收益。但这只产品作为一只被动指数型基金,根据合同约定,只能做指数复制,并没有应用我们的量化选股模型。

量化模型要不断迭代

朱昂:那么能否谈谈其他产品的指数增强是怎么做的?

董梁我们这边做的其他量化产品,都是通过多因子选股模型作为超额收益来源的核心。我们的模型建立在基本面、技术面、分析师预测、事件性四大类的300多个数据之上,对全市场的股票进行综合的打分模型。

我们的模型有一个优化器,对每一个底层因子在最终的模型里面进行赋权,确保我们的多因子模型能够在尽量多的市场环境中,都能表现比较稳健。在分散风险的前提下,尽量最大化模型的预测能力。

通过被优化过的多因子模型,我们每天会给股票打分,通过打分找到模型认为能跑赢指数的股票进行排序,然后就需要把打分转换成具体的持仓。

持仓除了选股,还要做组合管理。我们有一个风险模型,对每一个股票的波动性、不同股票之间的相关性做衡量,最终实现一个阿尔法排序。然后结合一系列约束条件,比如说个股最大权重能到多少,风格偏离度、行业偏离度,最终实现我们的投资组合。

那么我们如何相对业绩基准获得超额收益呢?就是通过多因子模型构建的最后持仓,和业绩基准相比有哪些差异。我们对于业绩基准指数成分股,会根据模型做相对基准的超配和低配。背后,就是模型认为什么股票能在未来跑赢基准指数。

朱昂:量化有个问题,超额收益要维持也不容易,你们如何能维持你的超额收益,保持你们的竞争优势?

董梁一个人的投资能力如同逆水行舟,不进则退。假如一个人开发了某个量化模型,测试的时候发现表现很好,实际运作一段时间,表现也很好,就认为可以靠这个模型持续稳定获得超额收益,实际上是行不通的。做过一段时间量化投资的人都知道,没有一个模型可以让你“躺赢”。

市场整体发展,是朝着更加有效的方向进行,获得超额收益的难度在不断增加,不仅是量化投资,主动管理也面临着挑战。我觉得超额收益变得越来越难获取,有两方面的原因:

首先是投资者结构的变化。过去A股市场是明显散户主导的市场,现在散户比例还比较高,但是占比相对五年前有明显的下降。越来越多聪明的机构投资者在进入这个市场,造成了价格和价值错配的情况越来越少,市场里面的Alpha也在变得更少。

其次是信息传播途径的变化。在移动互联网普及的时代,大家获取信息越来越方便。过去信息渗透的速度比较慢,可能会先从核心的人慢慢传递都全市场。今天,一个信息的传递可能压缩到几个小时之内,更加快速的信息传递,也造成了股价更接近于合理水平。

对于我们做量化投资的人来说,一定要不断迭代模型,许多几年前有效的因子,现在都不行了。这几年量化私募的规模在变大,也在摊薄量化投资的超额收益。我们已经开始用更多的另类数据,并且通过机器学习的方式,找到更多非线性的因子。过去几年算力在不断提高,软件包的便利度也在增加,让机器学习成为了一种新的工具。

朱昂:量化是基于历史看未来,但很多历史有效的策略,在未来也不一定有效,如何保持模型的有效性?

董梁这个和前面提到的有相似点,关键是如何保持我们的投资能力,在因子、策略失灵的时候,及时排除掉,不能一条路走到黑。这个模型,必须有一套迭代机制。

我们会对一个模型中的因子权重做加权平均,并且在每一个对模型因子进行优化和重新计算。我把当前时间点往后推算两年作为滚动的时间窗口,如果有些因子表现持续下降,那么在模型的权重就会逐步降低,最终到零。可以说,我们的模型对于表现较差因子,会自动降低其权重的。

红利低波指数处在历史估值低位

历史分红高位

朱昂:目前这个时间点,你们继续看好红利低波策略的原因是什么?

董梁我们看好红利低波策略,并不是简单因为这是今年少数有正收益的策略,指数年内实现了大概7%左右的正收益(注:访谈时间为2022年4月19日)。我们推荐红利低波指数基金,也不是基于这个基金过往的表现,而是站在这个时间点,我们如何展望未来。

目前的A股市场,有几大因素在相互作用:

1)疫情的影响。疫情今年的影响还是比较大,肯定超出了年初的预期。我们看到,由于疫情的影响,整个长三角的产业链,受到了很大干扰,对市场产生了比较大的影响。我觉得疫情对经济的影响,不是1个月就会过去的;

2)俄乌的地缘政治冲突。今年俄罗斯和乌克兰的冲突,也是超预期的,大多数人没有想到真的会开打。即便俄罗斯开始动手,也以为战争会很快结束。在俄罗斯和乌克兰开战后,除了俄罗斯股市外,A股是跌得最多的市场,也代表全球投资者对中国资产的担忧。这一部分的担忧,短期也不会马上结束;

3)美联储的加息。近期美国的CPI又创新高,达到了8.5%。现在市场不断传递的信息是,下一次美联储可能直接加息50个基点,到了今年底联邦利率可能达到2.5%以上,而目前利率只有0.25%。美联储的持续加息,对于高估值股票有明显的抑制作用;

4)政府的稳增长政策。说了三个影响市场的负面因素,我们再说正面因素。近期我们看到,政府对经济增长的压力很大,也动用了一些工具。我倾向于认为3月15日就是政策底。

负面因素和政策底不断交互,未来A股市场还是维持弱势震荡。去年高举高打的赛道股,包括新能源车、半导体等,很难有比较好的表现。即便经历了比较明显的调整,许多公司的估值也不低。而且,这些赛道股的机构持仓也很拥挤。机构高度持仓的下降,也需要一个过程。

作为一个投资者,把钱投在红利低波的公司上,会有比较好的价值,波动也比较低。

朱昂:还有什么原因,让你继续看好红利低波策略?

董梁我们推荐基金,也会担心让持有人买在高点。历史上,我们见过许多历史业绩很好的基金大卖,但是等到投资者买进去后,这个基金的风格就见顶了,出现比较大的调整,也让投资者体验比较差。

虽然红利低波指数基金过去1年有20%左右的收益率,已经在市场排名非常靠前,但我并不认为现在就是这个策略的高点。除了前面说的宏观因素外,目前红利低波指数的估值也很便宜,只有5.4倍,是过去8到9年最低的位置。这意味着,过去一年20%左右的涨幅,并不是来自估值的提升,而是企业盈利的增加。再看分红率,红利低波指数目前也有5%以上,是过去8到9年的历史高位。

站在历史高位的分红率和历史低位的市盈率,红利低波指数显然还有进一步上涨的空间。

朱昂:红利低波策略,会在什么样的市场环境下表现不好?

董梁在流动性泛滥的时候,赛道股会得到追捧,我们这个策略表现就不太好。比较典型的是2020年,这一年是显著的结构性牛市,沪深300涨幅20%度,全市场个股平均涨幅7%左右,但大部分基金涨了40%。这一年,红利低波指数的表现就比较差。

背后的原因也很明显,由于2020年第一次出现疫情,全球央行放水,资金多了都去买高估值、高成长的抱团股,并且形成持续正反馈。钱多的时候,估值就不是个事了。

朱昂:是不是这一年的风格切换,对红利低波指数也是比较好的?

董梁许多人认为去年春节后开始出现风格从成长向价值的切换,食品饮料和生物医药出现了大跌,新能源一开始也不行。但是从去年5月开始,新能源、半导体为代表的高成长股,因为景气度较高,走出了一大波的行情。在短短几个月时间内,许多股票翻倍。这个阶段,对于红利低波策略并不算友好。

到了去年9月份,这一波高成长股的走势也基本到头了,真正的风格切换是从哪个时候开始的。从2019到2021年三季度,成长风格经历了两年多的牛市,接下来的这一次价值风格切换也可能持续几年时间。

从美国到香港,再到A股投资

朱昂:能否请董总介绍自己的背景,当时在美国工作了很多年,是什么契机回国的?

董梁我是1995年从清华大学本科毕业后去的美国,在密西根大学博士毕业后,2000年加入了一家硅谷的软件公司。做了三年多软件后,我就转行到了投资领域。2003年我加入了一家洛杉矶的券商开发高频算法,可以说我对高频算法也是有一定了解的。从2005到209年我加入了当时全球最大的资产管理公司BGI,做美股的量化对冲。

其实,在BGI的这份工作挺不错,当时BGI管理了接近2万亿美元的资产。我在那边运作美股的量化对冲基金。不过2008年进入危机后,导致BGI被今天全球最大的资产管理公司贝莱德收购,也带来比较大的公司内部架构调整。加上我自己也离开国内十几年,希望离父母近一些,于是考虑再三我在2009年夏天从BGI辞职,来到了香港的瑞士信贷。

之后我就一直香港工作,没有直接回国内的原因是,当时国内量化投资发展还处在早期,许多衍生品投资的工具也不是很齐全,而且我刚回国的时候,国内量化投资对人才需求也没有那么高。

朱昂:董总在海外工作了很长时间,如何把量化投资和中国本土市场进行结合的?

董梁中国有一句话叫万变不离其宗,在量化领域,也有一定的适用性。我们做量化投资的组织架构、工作流程,选股模型等,无论是在美国、香港、还是国内,都变化不大。

我们的模型,还是建立在几百个底层因子库之上的多因子模型,涉及到基本面、技术面、分析师预期、事件性四大维度。无论是模型的优化器还是风险模型,在每一个市场也都会用到。可以说,这一套方法的底层架构没有变化。

那么什么发生了变化呢?我们会针对不同市场自身的特点,对多因子模型进行适应性调整。不同因子在不同市场的作用差异很大。我简单举个例子,换手率指标在美国和香港市场,都是负超额收益指标。意味着换手率越高的股票,未来收益率会越差。但是,换手率指标在很长一段时间,都是A股市场的正超额收益指标,越高换手率的股票,未来的表现就越好。这也和A股发展的阶段有关,散户追踪热点动力更强,呈现出和美股、港股不一样的特点。

此外还有结构上的差异,以个股的做空为例,A股借券的成本和获取券源的难度更高,而港股和美股市场上做空的成本很低,借券也很容易。因此A股的量化模型在做空的这一侧有较强的预测能力,而在港股和美股市场,量化模型在多空两端的表现会更平衡。

我们一定要把因子和本地市场表现结合起来,不能简单照搬海外市场的有效指标。所以,我们的模型对不同指标权重进行了优化和调整,以更好适应A股市场。

朱昂:董总带领的量化投资团队,是一个什么架构,大家如何保持高效的工作模式?

董梁我们团队目前有6个人,4位基金经理和2位专户经理,每个人都是既做研究,也做投资。我自己大部分时间也在做研究,也很喜欢研究的过程。我们团队的大部分精力,也都在发掘新的因子、优化组合的调整、搭建新的模型方法等工作上。

每一个季度,我们都会开研究讨论会,大家把近期研究的成果做一个分享,对新研究的因子提出建议。我本人会决定,哪些层面的研究值得进一步化时间,并且放在我们的生产化过程中。如果一个因子在研究中表现很好,生产化跟踪中也表现不错,我就会逐步加入到多因子模型中。

朱昂:在你的个人投资生涯中,有没有一些飞跃点或者突变点?

董梁第一个飞跃点是加入BGI。在此之前虽然我也做过高频算法的开放,但那个工作更偏向一个技术活,策略就是以量价指标为主,不需要风险模型和优化器。加入BGI之后,比较系统性的学习了量化模型的开放和掌握,通过对多因子模型的应用,走上了一条量化投资的正路。

第二个飞跃点,是最近半年。我个人花了很多时间开发短期的交易模型,感觉对模型优化带来了比较大的提升。在此之前,我们公募基金主要做一些中低频率的量化模型,都是一些大容量和长时间窗口的策略,以月度级别的股价变化做为基础。

但是从2021年9月之后,市场进入了更快、更散乱的热点切换模式,对于过去的中低频量化策略,会反映不够灵敏。于是,我从去年四季度开始,结合过去做高频算法开发的经验,加入了更多3-5日交易窗口的高频策略,帮助我们捕捉周度级别的交易机会。

一直运行到今年2月底,整个模型已经达到我预期中比较完善的状态。短期交易模型的迭代,会对我们未来的业绩提升,起到关键作用。

延伸阅读:

董梁总此前专门做过一个关于量化投资的小课程《董梁带您走进量化投资的神秘世界》。大家感兴趣的话,也可以去看一下这个小课程,既能更进一步理解董梁的量化投资体系,也是一个普通小白的量化投资入门教材。课程是纯投教知识分享,不需要付费,也希望对大家有帮助。

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