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券商理事话观点 | 刘富兵:国泰君安金工三季度报告以及对量化的感悟
作者: 来源: 发布时间:2018年01月03日 点击数:

国泰君安 刘富兵 

中国量化投资俱乐部理事

上海交通大学金融工程博士,国泰君安金融工程首席分析师,从业经验6年。2010年加入国泰君安证券研究所,2008-2010年曾任职于国金证券研究所。2014年“金融工程”新财富第一名、金牛奖第一名、水晶球第二名,2012年、2013年 “金融工程”金牛奖第一名、水晶球第二名、新财富第三名。研究涵盖择时、行业配置、风格轮动、选股等量化投资,以及股指期货、期权、国债期货等衍生品。所研究的择时模型-地震模型曾多次精准预测大盘、创业板市场走势及拐点,引起了市场强烈反响,被业内称为“地震哥”。

 

下午的时候已经给各位领导发了10篇报告,是我们3季度的成果。我今天主要提6篇报告,之后我再谈一谈目前我对量化研究的理解,提几点感悟,供各位领导参考。

 

整个3季度我们一共做了10篇研究成果,这里我们重点挑6篇来汇报一下,讲一下比较有意思的结论。其中一篇报告是在不同域的情况下研究不同的alpha因子,另一个是基于二维收益分解的选股策略,把股票收益分为投机性收益和基本面收益,来研究选股策略。还有一个是抱团行为和慢牛股。这个抱团今年比较热。另外推荐的三篇一个是盈余质量检验的投资策略:如何来辨别一个公司是不是造假,财务的可靠程度;再有一篇就是弹簧模型,看看股票市场有没有和弹簧的相似性,据此做一些选股策略;最后一篇是择时。我们今年把缠论的笔的概念应用在MACD中,看看有没有效果。

 

第一个是不同域的研究:之前做的alpha选股,每一个因子对所有股票都是一样的,但这其实是不合理的。举个简单的例子,对很多行业来讲,市值是一个风险因子,但是对于有一些行业来说,市值就是一个alpha因子。所以针对于不同的行业和板块,我们要辨别和甄别出不同的alpha因子。在这个前提下,我们做了这样一个研究,分门别类的针对于上证50/沪深300/中证500/中证1000,以及风格(价格、成长)包括28个一级行业分门别类的做了alpha研究。在这个研究过程中,我们得到了一些很有意思的结论。比如说,像上证50,银行,采掘,国防军工,这些蛮难有alpha因子的。如果我想做增强的话,可能这些板块与行业要注意一下。

 

另外就是从获得超额收益的容易的程度上来讲,中证1000相对于中证500,中证500相对于沪深300,沪深300相对于上证50更容易获得alpha。这个各位领导想法应该比较一致。

 

再次我们得到了比较有意思的结论,比如说哪些比较注重价值呢?像医药,建筑,汽车,食品饮料,比较注重价值;非银,有色,淀粉,商贸,是比较看重成长的。哪些分析师比较靠谱呢?非银,休闲服务,食品饮料,这些分析师推荐可能是比较靠谱的。像一些市值驱动的,计算机或者传媒,所以做了研究之后,我们就可以找到每个行业不同的驱动因素。同时我们也可以把股票分成不同的板块和行业,来做相应的超额收益的预测,从而构建多因子选股策略。在我们之前的组合优化里,做一个更精准的预期收益的预测。这是第一块,相对来讲,我们耗的工作量比较大,报告还没有出。

 

第二篇报告就是基于二维收益分解的选股策略,这篇报告比较巧,它把整个股价的收益做简单的线性回归,基本面预测的收益称为基本面收益;那么基本面无法解释的,也就是线性回归的残差项,我们称之投机性收益。我们研究发现,基本面收益越高,投机性收益越低,那么选出股票的效果越好。于是我们综合的选择了一些基本面收益比较高同时投资性收益比较低的股票,来和中证500做对冲,市值做行业中性,得到15%左右的超额收益,4%的回撤,将近2的夏普比率。简单的一个思路,效果还可以。

 

第三篇研究是抱团行为和慢牛股,整个市场的抱团的走势,发现基金的持仓和股价的走势没有一个因果关系或者先后关系,大部分是一个同步的关系。所以靠增持减持可能是不够的。但是有一些信息可能是有用的。例如如果QFII/社保进入了十大流通股东可能对股票来讲,获得超额收益的便利性可能更高。另外我们发现,当股东户数开始减少的时候,这个股票更容易获得alpha。背后核心的原因可能在于微观结构,说白了就是市场的散户越来越减少,机构的集中度在增加。这个时候它的超额收益是更容易获得的。这是我们研究的关于机构行为的现象。后来我们定义了一个所谓的“慢牛股”,什么叫“慢牛股”呢?过去的四个月,如果它的夏普率在某个阈值之上,那么就认为它是一个“慢牛股”。在这样的情况下,我们分析慢牛股的特征。通过它的估值,市值,成长性,用决策树,或者支持向量机来找到慢牛股比较纯的域。从结果来看,效果还是可以的。为什么会去做这样的一个研究呢?如果要用支持向量机的话,对应的是简单的一个涨跌或者震荡,这个蛮难区分的。但如果用相对详细的定义,比如如何定义一个慢牛,这个域就会相对来讲稍微好找一点。

 

第四篇报告叫,盈余质量检验及投资策略的构建,盈利质量这个问题,在海外已经研究了30多年了。那么关于盈利质量检验的方法有将近30多种,我们从海外文献中选取的7、8种,作为A股市场的检验。发现其实效果还可以。做这个事情的意义在哪?有两点:第一、我们可以通过构建一个合适的盈余质量检验,来看看这家公司是不是在造假,我们可以剔除一些地雷股,可以把你的备选标注池做一个筛选,把地雷股排除掉;第二,我们可以辨别真成长的股票。盈利质量的管理得好坏,只是可以说明他是不是遵纪守法,有没有真实的反应它的股信息。但是不能说明,盈利质量管理好,就说明这个公司业绩好,未来涨或不涨。如果说,盈余报表可以真实反应它的情况,同时它又是持续增长的或者大幅增长,那么这样的股票是值得购买的。举一个例子,如果是真正的扭亏为盈,那么就是行业拐点,也往往意味着股价会大幅度拉升。但是很多时候,这种扭亏为盈是平滑出来的,举例,ST股票如果连续两年三年亏损就退市了。为了保证不退市,它就通过一些平滑的形式,导致这个公司一直在盈利和亏损中徘徊,退不了市。通过盈余质量检验把这些造假的公司剔除出去,留下的都是真实业绩增长的。选出的股票比不做盈余质量检验的要好,稳健性和盈利性都要更好一点。

 

第五篇是弹簧模型,我们知道弹簧有两个特性。当弹簧拉力比较大或者压缩比较大的时候,你会发现弹簧的恢复速度是很快的。这个在股价反应中叫股价均值恢复特性。另外一个特性常常被忽略掉,就是弹簧的塑性。什么叫弹簧的塑性呢? 就是当弹簧的力比较大的时候坏掉了,它恢复不到它原来的位置了。均衡位置发生了漂移。这个对应到股票市场,当成交量放大的时候,你会发现它的均衡价格其实在变。所以我们把弹簧的塑性放在选股中。我们找股票塑性比较大的股票和中证500进行对冲,做市值行业中性。得到15%的超额收益,4%的回撤,2%左右的信息比。

 

那么弹簧的塑性为什么会有这样一个效果呢?我们后来发现,塑性和股票的高锁仓比是正相关的。所以如果你选的股票都是塑性比较大的股票,那么它们都是锁仓比较厉害的股票。为什么锁仓比较厉害的股票会有超额收益呢?这其实是在国内的做空机制不完善的时候,上涨的时候投资者惜售,下跌的时候投资者不愿意轻易止损。所以很多的时候,这样的股票是有超额收益的。说白了,它是有流动性溢价的。这个弹簧的塑性最后反应出来的是流动性溢价。这是关于弹簧的这篇报告。

 

另外,5月份的时候我们做了湍流模型。这个湍流模型,股价和历史上的价格是有关系的,但是这个关系是什么是未知的。但是我可以通过历史上的数据,跟关系构建一个同构或者相似的关系,我们称为相似矩阵。我们知道相似矩阵是有相同的特征值的,我们根据这个特征值去分析股价的情况。举例来说,很多人不认识我,可能可以通过我的特征我的性格,我毕业的学校,大致上反应我的一些特点,这其实就是湍流模型最核心的原理。

 

第六篇报告叫缠论中的笔在MACD分类中的应用。大家知道7月以来我们比较空,但是市场是相对强势的。也就是说我们的择时价格分段在今年的市场,尤其是比较强势的市场碰到了一些问题。后来我们去反思部分的原因,等这波市场结束了之后我们再完完全全的反思。目前反思的结果是,虽然目前的段走了很多,比如7浪,9浪,11浪,但是你如果用缠论中的笔去画的话,其实只有三笔。三笔结束的概率是67%,后来我们就建立了一个笔,一波上涨,五笔结束的概率是50%;一波下跌,三笔结束的概率是80%以上,五笔结束的概率是97%。那这其实就是波浪理论的统计来源,上涨走5浪,下跌走3浪。当然,市场走到这个位置,缠论给出的结论也是相对偏空的。上涨的上证50,沪深300,上证综指是走了5浪。五笔的结束的概率都是90%以上。相对来讲,创业板相对来说好一点,只走了一笔,结束的概率在30%、40%左右。这也对我们的分段做了一个小修小补。

 

以上六篇报告,我觉得比较有意思,而且我觉得背后有一些逻辑,对各位有一些启发的,我挑选了一些为各位领导做了一些汇报。具体的一些图一些细节我就不展示了,只能讲一个大概的思路和大概的想法。

 

下面我跟各位领导,讲讲对量化的思考:我们都知道今年量化不好做。我们拜访了很多家,不管是公募、私募还是保险,都碰到一些困难。今年因为很多因子都失效了,或者说表现不够好,所以今年的业绩很难做。在这个情况下,我们也反思了我们的研究,总结了5-6条,我也给各位领导讲一讲,也是我跟我们团队讨论的结果。也未必准确。但是给各位领导参考下,希望能一起探讨。

 

第一,alpha因子越来越少。两个原因:目前我们的挖掘已经很深入了。因为我们已经掘地三尺了,再找新的因子蛮难的。第二个原因:随着市场的拉长,随着时间的变长,所谓的alpha因子也越来越少。因为它很难10年20年都一如既往的表现出很优秀的特征来。那么在这种情况下,在alpha因子越来越少的情况下,我们怎么能应对这个市场?怎么做投资?这个可能是我们面临的一个问题。未来可能就是我们要承担一些风险了,要去做一些因子暴露了。

 

当然这个因子暴露可能不是随意的做,而是在你下了很深的功夫,做了很专业的研究,承担了适当的正确的风险,来获得超额收益。未来承担因子的风险获得超额收益,这可能是我们要关注的第一个方向。

 

第二,量化基本面研究是一个发展方向。在07年之前,美国的量化研究,也以数理统计为主,07年以后他们开始慢慢的往量化基本面去转,所以做基本面研究可能也是我们要关注的方向。可能不只是简单的财务信息,甚至财务信息背后的逻辑和行业的景气度也要深挖。所以我们可能要跟行业研究员去学一些东西。这个可能是一个研究方向,未来会做这方面的尝试。

 

第三,我们对量化的界定需要理性。我们一直在推广和宣扬量化的优点和好处:有时候宣传优点的时候,也提一下它的缺点,让大家理性的去看待这个问题。量化也有风险,大家需要平和的要看待这个事情。因为主动投资也未必每次都赚钱。每一种策略每一种投资方式都有它的使用环境,有它的优缺点。我想我们应该讲清楚,什么地方适用,什么地方不适应。

 

第四个就是研究是永无止境的,靠一个体系包打天下是不可能的。从数据的角度,数据来源的角度,从逻辑的角度,从思维的角度,尽可能多的,构建不同的独立的体系,做相互验证和交叉验证,确保出错的概率降低。我们以前一直用分段结构去做择时,涨到7浪就卖,跌到7浪就买。现在就不行了。光靠一个东西还是太薄弱了,需要构建不同的体系做交叉验证。

 

应该说我们做了很多东西都是浅尝辄止,很多属于资源浪费。所以在这一块,可能还是要再下点功夫。这个体系最好是开放性的,不要指望我现在做好了就一劳永逸,以后运行就行了。这种想法本身是有问题的。一定要有一个开放的敞口和一个机制,可以不断的去改善去提高。在研究最开始就要有这个机制。

 

第五,量化研究要有一颗开放的心,去尝试不同的新鲜事物。对于新鲜的我们不熟悉的尽量不要去否定它。例如有人说择时不行,配置不行,只有你做了深入研究研究之后才能说哪里行哪里不行。所以没有调查就没有发言权;没有研究就没有发言权。所有的结论都是基于深度研究的基础上的。对什么事物都要去尝试一下,做做研究,再去发言。

 

第六,我们对模型太过执着和自信。我们总是在试图研发秘密武器,觉得有了秘密武器就战无不胜了。其实你跟久了你就会发现,大部分时候,这个市场你是无能为力的,你要认输,要敬畏这个市场。所以,时时的要有敬畏市场的心。这个模型一定能行吗?这个模型能保持长久吗?多去质疑一下。尽量把不确定性降低。我们永远做不到100%的确定性。

 

以上几条就是我最近拜访了很多家机构,做的一些想法和感悟,供各位领导参考。我们肯定是希望量化越来越壮大,越来越发展。谢谢大家!

 

 

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