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浦银安盛基金孙晨进:多策略量化组合 挖掘稳健阿尔法收益

2024年11月18日 12:24
来源: 中国证券报
编辑:东方财富网

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  2023年加入浦银安盛基金之后,孙晨进带领的指数与量化投资团队逐步搭建起由多因子选股、行业轮动、事件驱动模型构成的量化策略体系。在公司的大力支持下,指数与量化投资团队在高频数据挖掘、行业风口捕捉等方面取得了显著的成效。

  目前,浦银安盛基金旗下量化产品矩阵初具雏形:宽基产品包括中证A50指数增强、沪深300指数增强;风格类产品包括科创100指数增强以及近期正在发行的红利量化产品。

  孙晨进介绍,新产品以中证红利指数为基准,将在标准化贝塔的基础上,通过多策略组合挖掘稳健的阿尔法收益。

加大高频数据挖掘力度

  孙晨进介绍,目前浦银安盛基金指数与量化投资团队已搭建起较为完备的量化投资策略框架,主要包括多因子选股、行业轮动、事件驱动三大量化模型。

  多因子选股是国内公募量化投资最为常见的模型,孙晨进表示,公司在数据方面投入了较大的资源支持,目前量化数据可以达到分钟级别,在挖掘因子方面提供了较大的助力,已带来较为可观的超额回报。

  “高频数据之所以有效,主要因为当前市场缺乏主线,市场风格切换过程中,投资者普遍摸不准方向,政策是否超预期,落地情况如何,外部冲击会带来哪些影响,市场在预期和犹豫中前行,所以很多传统投资成长股、小盘股的策略很难带来稳定的超额收益。”孙晨进透露,分钟级别的高频数据的确能够挖掘到一些能够带来超额收益的因子。目前,他们的因子库容量大概为700个,因子的轮替会根据标准化算法进行动态调整。

  此外,通过行业轮动模型选择标的,也是孙晨进带领的指数与量化投资团队挖掘超额收益的重要手段之一。过去两年,行业轮动面临重重考验。孙晨进表示,量化的优势在于能够提升模型运行的频率,比如之前是一个月“跑”一次,现在可以调整为五天甚至三天“跑”一次。

  “‘跑’模型并不是真正去看行业,基于量化模型,我们能够在行业维度捕捉到很多潜在趋势,虽然行业动态可能在短期不断发生变化,但我们只是在整体的风控体系之下进行权重上的细微调整,并不是把全部仓位切过去。”此外,在行业迅速轮动阶段,孙晨进还关注到交易层面的变化,资金流相关指标发挥着重要的导向作用。

多策略组合应对多变环境

  对于近期公司推出的红利量化产品,孙晨进介绍,指数与量化投资团队在多因子选股、行业轮动模型的基础上,特别引入了事件驱动模型。

  “在海外成熟市场上,事件驱动是一类较为经典的投资策略。虽然在国内博弈氛围浓厚的市场环境下,这一策略表现起伏不定,但近两年尤其在红利投资方面,该策略颇有用武之地。”孙晨进举例说,仅上市公司分红就涉及分红预案公告、股东大会通过分红计划、股权登记日、除权除息日等一系列时间节点,基于这些时点去做投资,特别对于红利资产而言,整体上有助于把握这些时间节点可能带来的投资机遇。

  并且,孙晨进还提到了事件驱动策略的一个优点,就是不启用的时候不需要仓位,启用之后可以从原来的多头仓位挪一部分过来,这也是针对红利资产较为特色化的投资策略。

  另外,为了应对每日信息的“轰炸”,孙晨进介绍,团队还会利用相关模型对每天的市场热点、研报观点、会议纪要等繁杂的信息总结出要点,方便团队做进一步的策略调整。

  随着有效因子的挖掘难度与日俱增,孙晨进坦言,一方面,量化数据频率方面仍有空间可以提升;另一方面,除多因子选股外,也要综合运用行业轮动、事件驱动等模型,多策略结合将是未来公募量化挖掘超额收益的重要出路,即便单个策略出现较大回撤,多策略组合也能平抑产品净值波动,给持有人带来更好的投资体验。

红利资产仍有潜力

  在孙晨进看来,红利资产会持续受到市场的青睐。一方面,随着国内资产管理规模逐渐扩大,长线资金对绝对收益的要求稳步提升,红利资产会持续具有吸引力;另一方面,高分红公司往往处于生命周期的稳定阶段,具有稳定的现金流和盈利模式,随着经济周期企稳,公司基本面可能进一步改善,分享经济持续修复的红利。

  虽然中短期市场仍存在一些不确定因素,但在政策出现明显转向的大背景下,孙晨进预计,市场很难再回到此前的低成交状态。在市场企稳回升的过程中,孙晨进表示:“关注以下几个方向的投资机会,包括弹性高的成长品种、政策支持的科技品种、此前调整较多的小盘股等,但这些品种波动性较大。对于追求相对低波的权益投资者来说,还是可以多关注红利资产,把具备进攻性的品种和具备防守性的品种相结合进行资产配置,争取更好的长期回报。”

  据悉,拟由孙晨进担纲管理的浦银安盛红利量化混合自11月7日起发行。孙晨进介绍,新产品以中证红利指数为基准,在标准化的贝塔基础上,通过多因子选股、行业轮动、事件驱动模型,进一步挖掘稳健的阿尔法收益,为投资者提供标准化的红利价值配置工具。

(文章来源:中国证券报)

(原标题:浦银安盛基金孙晨进:多策略量化组合 挖掘稳健阿尔法收益)

(责任编辑:65)

 
 
 
 

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