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今年蹿火的“量化基金”该如何投资?

发布时间:2021-11-13 17:29   来源:中国网   阅读量:15645   

量化基金,今年以其不错的业绩逐渐让大家认识有不少小伙伴抛来关于量化基金的几点疑问,小编今天集中解答下,如有遗漏,欢迎大家补充

今年蹿火的“量化基金”该如何投资?

1,如何分辨量化基金。

这真的是个好问题!事实上,有很多量化基金名称中都没有量化二字。

据数据显示,目前主动型量化基金共计319只,其中名称中含有量化二字的只有168只,也就是说,有近一半的量化基金名字中不带量化二字。。

那么,我们要如何分辨是否是量化基金呢。统计显示,今年公募有59.38%盈利;量化私募有878%的产品利润,收益率一般分布在10-20%和20-30%之间。

除了看发行机构关于这只基金本身的材料,基金经理对于策略的介绍,我们还可以从以下几点判断:

基金合同中基金的投资部分

可以仔细看看关于基金的投资策略介绍,比如中欧数据挖掘有就提到通过数据挖掘方法为主的多种量化策略XXXX,如果看来这类信息,基本可以判断就是量化基金。

观察重仓股和全部持股数量

大多数量化基金以全市场选股为主,覆盖的行业和个股相对较广,配置的个股数据较多,前十大重仓股占比不高如果我们看到基金全部持仓股数据超过200只,那可以再结合合同验证下是否采用的量化策略

2,量化基金与我们熟知的偏股型基金有什么区别。

这里说的是主动管理型的偏股基金,区别于被动的指数型基金我们熟知的偏股基金更多地是依赖基金经理自身的能力圈,投资能力,所以同一个行业的主题基金或者同样策略的宽基,不同基金经理管理业绩会差很多我们也经常听到选基金就是选基金经理,基金业绩受基金经理影响会很大

与主动管理型的基金不同,量化交易策略不依赖个人判断,而是把影响股价的各种因子通过复杂的数学模型抽象出来,通过历史的规律去跑未来的市场,根据系统自动的判断进行操作交易。

这里还是以曲径的基本面量化举例,她在前期会花很长的时间在与行业专家的沟通上,反复调研,提取行业的核心投资逻辑,然后再把这套逻辑输入到系统中,让系统自动判断相当于前期花了很大精力训练出来一个行业机器人专家,然后让它7*24小时不停息地帮你工作

3,量化基金有侧重的投资板块吗。

量化基金分很多种,以往基于大盘指数做增强的会比较多,比如沪深300/中证500指数等,现在也有不少对标中小盘指数的量化基金,还有基于某个具体板块的,比如XX新能源量化等等,一般会在基金名称或者投资策略上体现。

不过,大多数的主动型量化基金还是基于全市场的选股,由于运用的数据模型可覆盖的行业较多,为此其持仓个股或者细分行业也会比较多,如前文说的,不少量化基金持股数据超过200只甚至更多。

基本面量化模型会针对不同的行业运用不同的数据因子,比如汽车行业就会用到专属的汽车数据去建模,钢铁行业会用到特定的高炉开工率等指标建模,养殖行业会用猪存栏量,出栏量,价格等指标建模。

由于覆盖的面更广,投资更分散,量化基金的收益也表现得相对更稳健些此外,往往在震荡或行业板块轮动特别多的市场环境下,量化更容易跑出业绩来,因为量化相对更容易覆盖到别人没发现的细分机会赛道

4,量化基金受基金经理影响大吗。

受基金经理的主观判断影响不大,但基金经理如何搭建模型,数据因子是否科学合理,模型是否有效这些才是影响基金业绩的关键问题,讲到底,需要提炼一套长期有效的模型,然后不断迭代优化,使其胜率不断提高

若发生事件性影响,比如个股/行业黑天鹅,主动型基金可能会及时调出应对,但量化基金不会,基本还是按照原定的模型运作不过基金经理可以把可能的黑天鹅风险通过数据方式重新添加到模型中

市场上量化投资的本质区别就在于模型本身的区别,想要实现一个完美无缺的量化模型,并不是件容易的事儿。

5,哪些投资者适合购买量化基金,现在能买吗。

量化基金因其覆盖面广,回撤小,更适合追求稳健的投资者,或者普通投资者作为账户的基础仓位配置,也有可能帮助分摊一些其他偏股基金的潜在风险。

事实上,购买量化基金并不太需要分时机,比如今年大环境震荡不明确,量化基金或许是个不错的选择。量化交易是指利用数学模型探索股价涨跌规律,以趋势投资为主,基本面分析为辅。

6,如果购买量化基金,需要考虑规模对其影响吗。

规模一直会被看作是优秀基金经理的考验,因为资金量大了,就意味着需要购买的标的资产更多,如何保证买到的都是优质资产,需要基金经理能力圈及综合投资能力的提升。不少投资者认为,连续成交额突破万亿元与“量化交易”密切相关。

量化基金反而不太会有此烦恼,一方面量化基金本身覆盖的行业和个股就较主动管理基金更多,另一方面,量化模型的可复制性,可以让基金快速覆盖其他未覆盖的赛道领域。9月15日收盘后,央视报道,自7月21日以来,a股成交额已连续40多个交易日突破1万亿元,甚至单日创出7万亿元的新高。

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