几乎全线飘红！有“雷达”就是好量化基金一季度业绩抢眼还能持续吗？

更新时间：2023-03-13 19:14:01 1057

　　一季度即将步入尾声，公募量化基金成绩如何？

　　券商中国记者统计发现，截至3月3日，2023年开年以来录得正收益的公募量化产品占比达到了95%以上，表现最好的产品涨逾22%，多只产品的收益率则在10%以上，表现最差的产品收益率为-2.6%。

　　业内人士认为，开年以来市场风格轮动加快，投资主线暂不明朗，像“雷达扫描”一样全市场选股的公募量化基金在这一风格下优势突出。具体到接下来的投资策略，部分基金经理将重点关注中小盘成长股，另一部分基金经理则将更加谨慎地做好风险控制，也有一些基金经理表示将重点改进模型因子的有效性。

　　量化策略成绩亮眼

　　开年以来，公募量化基金成绩颇为亮眼。数据显示，截至3月3日，在收录的700多只量化公募基金中，有12.3%的产品录得了10%以上的正收益，超过半数的公募量化产品收益率落在5%~10%区间，而录得负收益的量化基金仅占4.3%。

　　具体来看，西藏东财中证云计算与大数据主题指数增强A的阶段性表现最佳，今年以来的收益率达到了22.29%。此外，华商计算机行业量化、招商量化精选、景顺长城专精特新量化优选、中欧小盘成长、博道成长智航等产品的收益率也都超过了10%。

　　公募量化何以强势？

　　“今年以来的市场呈现热点分散、轮动的形态，更需要自下而上挖掘优质股票。”中欧基金量化投资总监曲径向券商中国记者表示。她认为，量化最大的优势在于利用模型和计算机技术，多维度寻找投资机会，“打个比方，量化就像雷达扫描一样，在全市场寻找投资机会，覆盖度更宽，往往不会特别重仓某些赛道。”在她看来，由于量化模型覆盖面更广、处理信息更及时、投资决策更理性，就体现出了超额收益。

　　博道基金量化投资部总经理杨梦认为，对于量化基金来说，市场环境有所改善。主要的原因是，相较于去年四季度显著的核心资产行情，今年以来板块和个股表现的分化程度大幅提升，市场风格切换更加频繁，这种情况下宽度持股、行业分散的量化投资方式就容易凸显优势。

　　在猫头鹰基金研究院研究总监伍彦妮看来，量化基金几乎全线飘红，和中小盘股近期的突出表现不无关系。

　　以中证1000指数为例，该指数综合反映中国A股市场中一批小市值公司的股票价格表现，年初至今已上涨10.93%。另一个值得关注的指标是万得微盘股指数，该指数主要包含全部A股中市值居于后400位的个股，年初至今已上涨18.09%，近一个月则上涨4.7%。相较而言，上证综指年初至今上涨6.06%，上证50指数年初至今则上涨5.28%，可见大市值股票的整体表现略逊于中小市值股票。

　　在伍彦妮看来，由于市场投资主线尚不明朗，公募资金暂时没有找到可以大规模投入的明确板块，在此情况下，量化基金的相对优势得以显现。量化基金吸金能力、交易活跃度增强，又进一步推升了相关中小微盘股票的估值。

　　多策略把握市场机会

　　在当下快速轮动的行情中，公募量化基金经理如何充分发挥优势，为投资者博取收益？对此，不同流派的公募量化基金经理有不同的看法。

　　曲径认为，如果今年这种市场风格延续，那么自下而上、以上市公司业绩为抓手的基本面量化策略，大概率会有较好的相对收益。

　　曲径还阐释了量化基金经理在投资中的角色。在她看来，量化基金经理大部分的工作是在台下，思考如何更好地构建“雷达系统”，并在投资中依靠这个“雷达系统”把握实时的投资机会。今年以来，一些量化指标也引起了曲径的关注，比如不少中小盘的净利润预测持续超出了市场预期。在她看来，投资热点分散的行情如果延续，那么自下而上中更为景气的中小盘成长股值得关注。

　　招商基金基金经理王平则通过多策略的量化方式选股，基本思路是买入较低估值、基本面质地大概率保持优良且业绩持续稳定增长的优质公司。一方面，王平会运用风险控制模型来衡量和控制包含行业、风格和个股在内的各种风险，从而力争规避在某些市场环境下较大幅度落后于市场的风险；另一方面，王平也会通过风险控制技术，使基金的投资集中在量化模型擅长的领域，避免承担模型无法识别的风险。

　　杨梦认为，从量化产品角度来看，她所管理的产品背后都依赖于统一的多因子模型运作。具体而言，模型又包括两块，即大类因子本身的有效性，以及大类因子的权重配置。她认为，在去年的市场环境下，因子配置是相对较大的“胜负手”，而在今年，市场风格尽管会有波动，最终结果仍会是相对均衡的。在此情况下，因子配置就不再是较大的“胜负手”，她也将把工作重点放在改进模型因子的有效性上。

　　杨梦表示，从超额收益的角度来看，她的多因子模型预测的是两大维度，即每股盈利(EPS)和估值(PE)。具体来看，预测每股盈利(EPS)的因子包括成长因子、质量因子、盈利因子、预期因子，预测估值(PE)的因子包括量价因子和估值因子。“事实上，我们日常花费最多精力的工作是不断地提升底层大类因子的有效性，对模型进行迭代升级，保持其生命力。”杨梦告诉券商中国记者，她将在每一种类型的超额收益里不断进行自我迭代，提高预测能力。