【特邀嘉賓】
平安基金衍生品投資中心總經理和量化投資總監 孫東寧先生
孫東寧（Danny）博士，現任平安基金衍生品投資中心總經理和量化投資總監。北京大學力學系碩士，美國哥倫比亞大學博士，約翰霍普金斯大學博士後；量化投資俱樂部（第四屆）常務理事；絕對收益協會理事；清華大學深圳研究生院課程教授、量化投資中心行業導師；香港中文大學高金所課程教授與行業導師；香港科技大學金融數學行業導師；全美華人金融協會（TCFA）理事（2013-2015）；《中國證券期貨》雜誌學術編委。10多年的美國投資經驗，先後任職於瑞士再保險資本管理與諮詢公司(高級研究員和策略師),花旗集團投資銀行(高級副總裁),瑞士銀行投資銀行(總監),德意志銀行投資銀行（執行總監）,專業涵蓋利率/信貸/按揭/股票及其衍生品的量化投資、對沖與套利。2014年11月加盟平安基金公司，擔任投決會委員和公募基金經理，負責量化投資、衍生品投資和跨境投資業務。
【會議紀要】（文中“我”指主講專家，文中觀點僅僅代表主講人個人觀點，不代表任何機構的意見，也不構成投資建議，僅供內部討論）
一、A股的高波動導致長期Beta收益低
今天討論的方法論主要是針對公募基金的指數增強，主要的策略集中在多因子選股上。由於公募基金受法規和交易費用的限制，不能開展日內迴轉交易、融券業務和高頻交易。過去的十年裡美股走出了非常好的大牛市，道瓊斯和標普500指數的年化收益都在10%以上，夏普比率大概都在1以上的水平。而A股市場過去十年裡，在GDP翻了一倍、廣義貨幣M2增長了五倍的宏觀環境下，波動性卻非常大，長期的指數收益並不高。滬深300指數十年下來平均每年的收益大概還是微負的數字，中證500指數大約年化收益1.2%左右。
但是我們看到政策正在發生著變化。2014、2015年時，牛市非常瘋狂，當時的配資即資金加槓桿，起了很大的助推作用，造成股市泡沫的最後破裂。2019年以來春季的這波躁動，可以看到政策上對配資進行了限制，防止再迅速造出“瘋牛”市。長期穩健的股市才能真正吸引資金起到資本市場融資助推實體經濟的作用，才能對投資者的長期財富保值增值產生作用，所以期待未來的中國股市走向成熟、走向長期向好的趨勢。
在美國很多人的資產投資是通過養老的401K計劃，通過各種基金藉助投資機構投入到資本市場之中，所以美國是一個機構投資者為主的市場，是“聰明錢”的博弈，很難獲得比較高的alpha，這是大家普遍的認知。而在當前的市場和可見的將來，A股市場上還是高散戶佔比的投資者結構，會很長時間存在著比較強的超額收益alpha。因此在中國的市場上，要通過主動的投資，抓住機會來獲取超額收益。
二、主動管理的收益分解
圖5顯示投資收益可以分解成兩個部分，一個部分是指數基準的收益，還有一部分是主動收益。主動收益還可以繼續進一步地分解為風格的收益，也就是所謂的Smart-beta收益，另一部分是純粹的alpha收益。alpha收益可以再繼續分解為，一部分是來自於行業收益，一部分是來自於擇時收益，包括倉位擇時和選股因子擇時，還有一部分是選股所獲得的收益。
圖1
JP Morgan曾經做過一個研究，做跟蹤指數的投資如果錯過了一年中收益最好的幾天，收益可能就變得非常差，我們測試發現中國的股市也同樣有這種特點。作為一個量化投資團隊，我們測試過很多量化擇時方法，比如通過信號濾波的方式來進行擇時、分形幾何的擇時以及動態協整擇時，即把一段時間的信號波形，去匹配歷史上最為相似的波形，根據歷史上後續的漲跌來判斷未來指數的漲跌。但是測試下來之後發現，總體來說，各種各樣的擇時方法，樣本外的成功率都不是很高。原因在於對低頻測試來說如用隔日數據存在數據量不足的障礙，而如果用長曆史時期的數據進行判斷的話，由於市場條件可能發生了改變，當整體環境發生變化模型的可行性會變差。對於市場擇時來說，最重要的是資金流的流向，如果有非常全面的信息，可以做出比較好的測試，但是獲得市場整體的資金流信息，對任何一個單家金融機構來說都比較困難，政策上有限制。擇時不太容易有效的另一個原因是政策環境會發生變化，使得原來的一些規律在未來會被打破。
三、 指數增強的價值
指數增強提供了一種不以擇時為主要策略成分的投資產品形態。指數增強的產品目標非常明確，就是通過有效的手段來獲得跟蹤指數並且超越指數的收益。指數增強可以做到產品風格和倉位很穩定，不用在風格和倉位上進行無謂的擇時。如果指數增強的策略有效，能夠獲得超越指數的穩健超額收益，那麼也為量化對沖獲取絕對收益提供了前提。這種產品對於機構配置的資金非常有意義，因為風格和倉位非常可靠。比如機構的配置資金在頂層上做了股債的配置，其中配置在股票上的資金有多少放在價值風格上，多少放在成長風格上，當目標確定之後，再找相應的指數增強基金來滿足這種風格要求，如果一個基金的風格和倉位經常發生變化，對於頂層的機構配置資金來說是一件非常頭疼的事。
指數增強對於個人投資者來說，如果進行比較長期的投資，可以通過定投的形式按期配置資金，如果未來市場上漲或者是比較平穩，可以通過指數增強部分獲得比較好的長期收益。指數增強還有一個非常重要的意義是，一旦建立起量化投資選股體系，它實際上為主動量化提供了非常好的基礎架構。量化投資的一個重要特點是可以通過選股模型選出一籃子股票，控制這些股票的風格和行業暴露，在此基礎上調節倉位，賺取通過選股獲得超額收益，也可以通過風格的選擇來做Smart-beta收益，也可以通過對市場的漲跌擇時做倉位收益，形成各種各樣不同的主動量化型產品。一個量化團隊的指數增強能力和水平很大程度上決定了他在做其他產品時，是不是有能力滿足不同風格產品的需要。
四 、公募量化基金：數量與規模佔比
近幾年裡，公募的量化基金不論是份額還是數量都穩步增長。相對於全市場所有的股票基金，公募量化基金現在的數量佔比約11%左右，規模佔比約9%左右，而且還在不斷提高。2019年量化基金規模佔比突破了多年來7%左右的水平，接近9%，說明量化基金正在受到越來越多的青睞。但是與美國30%的規模佔比相比，中國的量化基金還有很大的向上發展空間。2015年左右時，指數增強基金約佔20%-30%左右的水平，但是截止到2019年3月31日，公募量化基金不同投資類型中指數增強類基金規模佔比已經超過50%。
圖2
五、 量化投資方法的核心點：從股票收益研究降維到因子收益率研究
公募量化投資基金做指數增強的核心點是選用多因子模型的構架。目前A股市場上將近有4000支股票，紛繁複雜，如果僅僅依賴股票收益率去選擇股票會產生偏頗，沒有洞見。量化投資方法採用解析化的方法，通過邏輯與實證的方法來挖掘出A股市場上對股票收益率有很好解釋能力的財務基本面、行情、盤口（高頻）等因子，將股票收益率的研究轉化為對因子收益率的研究。在找到對股票收益率有很好解釋性的因子之後，再把這些因子分成兩大類。如果有一類因子對A股的收益率有很好的解釋性，同時對股票未來的收益率方向有很好的預測性，則把它作為一種選股因子（alpha因子）來使用；如果對A股收益率有很好的解釋性，對股票的方向性預測較差，但是對股票的波動性有比較好的預測，則把它作為一種風險因子來使用，並對風險因子進行抑制。在得到選股因子和股票風險因子後，可以通過數學的手段，來分配一籃子股票的權重，滿足一定波動性情況下的收益最大化。
在美國因子投資是主流趨勢，為分析因子投資在中國市場上的表現，把因子簡單分成兩大類，第一類是估值類因子，另一類是盈利因子。IC是股票的因子值和收益的相關性，如果在0.01以上，是可以接受的標準，IR為IC的均值與波動率的比率，作為判斷因子收益率的標準，通常認為在0.4以上是比較好的值。在A股市場上盈利因子的IC和IR表現很好，而且非常穩定，說明美國的股票靠盈利驅動，在中國依然有效。對於估值類因子，效果就更加明顯，超過了盈利類因子，說明在中國市場上由估值所引起的波動進行選股，通過一些技術性因子會獲得比較好的收益。
圖3
六、 模型的差異
如果不同的團隊都在採用這種方式進行投資，模型的差異在哪裡或者說怎樣提高自己模型的選股能力獲得更好的收益。區別在於一是投資的寬度，所謂投資的寬度有幾個維度，第一個維度是股票的數量，根據經典理論，要獲得較穩定的收益，與股票數量之間是平方根的關係，擴大股票的數量有助於提高經過風險調整的收益率。對於波動性預測比較強的因素，作為風險因子進行抑制有助於提高超額收益。第二個維度是因子解釋度的廣度，意味著要廣開數據源，可以在傳統的財務數據、分析師的預期數據，以及行情類數據基礎上進一步擴大數據源，引入一些海關、輿情、法律訴訟數據等，如果能有效開發，會有助於提高收益率的穩定性。第三個維度是週期的維度，比如可以進行雙月換倉或月度換倉，雙週換倉甚至周度換倉，通過改變換倉的頻率來獲得更多的市場錯誤定價機會來提高收益率。當然加快調倉頻率同時會使交易成本和衝擊成本有所提高，因此需要在調倉頻率和交易成本之間進行平衡。
圖4
第二個差異體現在對因子的精細處理上。很多人認為在中國市場上許多基本面因子是無效的，最典型的是淨資產回報率ROE。圖9中紅線就是ROE因子的累計收益率，確實表現得比較差，月度勝率大概只有51%左右。在進行精細處理後，剔除行業的影響，比如保險和券商這兩個行業ROE的水平不同，在將行業的均值水平進行排除後，注意到不同市值、不同淨資產規模的股票，ROE的影響也不同，可以看到隨著時間的累積ROE所帶來的收益幾乎直線上升（圖10）。這表明，因子處理的好壞在於細節，可以藉助很多傳統主觀投資股票的思路找到提純因子背後的市場邏輯，使處理更具有市場邏輯基礎。
圖5
圖6
需要強調的一點是很多處理方法與傳統投資思想是一致的，但是不能把量化投資完全機械的套用在傳統投資框架裡。一些實證的研究中發現有些因素可以改善因子的收益，但是還沒有找到非常確切的市場邏輯解釋時，如果統計上確實能帶來好的收益，也可以有效地採用。平安量化團隊經過一系列測試，對因子進行精細化處理後，找到了很多有效的因子，把這些有效因子加總在一起形成綜合的因子，經過測試，這個綜合的因子在過去的十年中具有大約80%左右的月度勝率，而且累計收益率隨著時間基本成線性增長。說明在對A股市場深入研究、因子豐富的前提下，即使投資者結構、政策發生了變化，因子化投資仍然有效，如果過去十年是如此，有理由相信在可見的將來這種有效性不會突然性消失，市場結構在變化，研究也不會故步自封，我們會不斷觀察市場結構的變化來相應的調整模型。
2019年一季度，中國的資產管理規模激增，被動的基金、指數ETF等在2018年以來增長很多。在2019年春季躁動指數狂漲的情況下，即使是基本面不太好的優質成份股，由於在跟蹤指數產品的ETF買進下，也增長很多。如果模型把基本面不佳的股票進行剔除，在指數狂漲的情況下會損失alpha。在研究中，模型上應該怎樣應對這種情況，是一個非常有挑戰性的問題。在政策面上，可以看到很多紓困中小企業的政策使得許多股票的基本面發生很大的變化，如果根據歷史回測是無法抓取到這些變化。因此未來的一個改進方向是如何在因子選擇和精細處理上能夠納入政策面的影響，這又是一個非常具有挑戰性的方向。還有一個挑戰是，2017年以來，外資進入中國的資金量在加大，機構投資人的佔比開始提高，選股的傾向性會隨著機構的進入而發生改變。過去中國市場上，反轉因子非常有效，而在美國市場上，動量因子非常有效，隨著投資者結構的逐漸變化，未來這些因子的傾向性可能會發生改變。
模型差異的第三點在於對風險的把控。圖11中的紅線是我們的模型走勢，藍線是市場基金的走勢，可以看到這兩個基金中，紅線走勢比較平穩。比如在兩條線偏左的地方，市場上出現偏估值因子回撤的情況下，紅線發生了小規模回撤，而藍線發生比較大的回撤。在圖11上比較偏右的地方，當市場上很多因子失效的情況下，藍線也發生比較顯著的回撤，紅線走勢相對比較平穩。
圖7
為什麼這兩個基金會出現不同形式的走勢，我們做了一個簡單的風格歸因分析。圖12中上圖是藍線的風格歸因，在一系列的市場風格上，比如趨勢風格、成長風格、不定性的風格等，該基金都有比較顯著的暴露。經過長期的測試發現不定性的趨勢主要是分析師的分歧和基金重倉股，長時間來看這種風格很難帶來顯著的超額收益，而短期的趨勢在長期來看也很難帶來非常好的超額收益。圖12中下圖是我們自己針對中證500指數增強所做的持倉分析，中證500指數是一箇中大盤的成長性指數，所以我們在成長風格上有比較顯著的暴露，而測試的結果顯示成長的正向暴露會帶來比較好的超額收益。Fund_C在趨勢、成長、不確定性（分析師分歧及基金重倉）等風格上有顯著暴露，在Beta與波動率上有些許暴露，我們猜想一種可能是原來的選股alpha因子元不夠豐富，如果只有比較少的因子元，在後期真正進行風格控制的時候，沒有辦法非常有效的控制不蔓延到其他風格上去。第二種可能是在alpha因子中本身存在著一定的相關性，隱含著一些市場風格因子，在後端進行優化約束整個持倉組合時沒能有效地控制這些因子。還一種可能是在操作時對於市場風格、行業風格增加了擇時模型，做了一些主動的暴露，而擇時更像是一種藝術，如果擇時對的話，可能會有非常好的收益，擇時錯的話可能會產生比較大的回撤。
圖8
七 、異常時期考驗模型的穩健性
判斷模型的穩健性經常是在異常時期，比如2014年末，中國市場上大盤股瘋漲、中小盤震盪，如果一個量化團隊把風險因子當成alpha因子來用，當市場風格發生改變的時候，可能產生比較大的回撤。有些團隊在2014年末時把小市值因子當作一個選股因子，就受到比較大的衝擊。
2017年時，很多人認為技術性因子失效，分散化投資會比較吃虧，我們由於選擇了廣泛的數據源和因子源，有比較好的因子積累，經過精細處理之後，測試結果發現不僅是價值因子，很多技術因子仍然表現比較穩定。
還有就是2019年1、2月份的春季躁動。這波行情是由非機構所主導的行情，所以打破了很多傳統模型的規律。這是alpha模型在歷史上反向比較嚴重的時候，但一些非常規的基本面/技術面因子並沒有反向，在組合上也對回撤有一定抑制。由於多Alpha源與中性化的堅持，在因子反向的異常時候，模型本身的回撤控制在-1%內。
2009全年、2014年末、2015年和2019年2月這種交易量提升且收益分佈偏離常態的情況，會對模型造成一些干擾，但也常意味著錯誤定價的機會增多。平安基金的量化團隊管理的三隻指數增強產品，滬深300增強、中證500增強和深證300增強產品則多年來在同業中都有比較好的排名。
圖9
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