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量化投资|在国内的情况,知道的人少之又少!

时间:2017-11-03 08:52来源:未知 作者:admin 点击:
量化投资 ,在中国还属于新型的投资手段,但是在海外,量化投资已经拥有30多年的发展历史了,近几年,在国内量化投资的理念也逐渐的被广大的投资者知道,很多的海归也相继的回国,并带回应用在美国等成熟市场的量化投资方法及模型;在国内,进行自主研发量化

量化投资,在中国还属于新型的投资手段,但是在海外,量化投资已经拥有30多年的发展历史了,近几年,在国内量化投资的理念也逐渐的被广大的投资者知道,很多的海归也相继的回国,并带回应用在美国等成熟市场的量化投资方法及模型;在国内,进行自主研发量化策略和构建量化交易系统的也大有人在。再加上互联网和计算机技术的不断发展,量化投资也被广泛的应用。在2010年股指期货开通后,国内市场也有了基础的对冲工具,同时一些以量化策略为主导的公募和私募基金产品,在这个阶段也有了一定的扩张。

   
在国内,当量化投资正处于发展的黄金时期时,股灾的出现打破了这一切。因为股指期货的限制,国内二级市场再一次面临缺乏对冲工具的状况。很多的产品模型和策略都丧失了可持续运作的能力。再加上业绩的持续下跌,量化投资原有的风险较小和收益稳定的特点也逐渐的在消失。各种因素导致投资者大量的赎回,很多量化产品的规模迅速的下滑,甚至清盘。
   
因此,量化投资在面临这样的局面时,它目前在中国二级市场是不是还具有良好的发展前景呢?我们利用图标的形式来解答这一问题。
   
1.公募基金业绩
我们先来看一下,在2016年二级市场,非量化投资的收益情况。统计过去的几年里,股票型、混合型、债券型主动管理基金的平均年化收益率,其中不包括,货币基金、QDII基金、指数跟踪基金等,结果请看下图(表一):
量化投资|在国内的情况,知道的人少之又少!
                   表1:非量化主动管理基金平均年化收益率
                          (截至2016年12月31日)
 
观察表1可知,平均来看,在过去3年、5年、10年的时间段里,每种类型的公募基金都获得了绝对正收益和相对收益,这样的情况体现了,在过去多年国内二级市场的无效性。和成熟市场相比的话,不管是获取绝对正收益,还是相对战胜业绩基准,对于基金经理来说,都非常的容易。
  
可是在2016年,每一种类型的基金都呈现出了跑输业绩基准的状态。其中:股票型基金平均跑输业绩基准为0.30%,混合型基金平均跑输业绩基准为3.25%,债券型基金平均跑输业绩基准为0.33%,在绝对收益方面,仅仅只有债券型基金平均获取了很小的正收益。
   
综上所述,在过去一直表现很好的,基本上是传统的非量化投资,可是在股灾后的第一个完整年度里,表现出来的状态确实牵强人意。当考虑到中国宏观经济进入新常态和股票市场大跌后,投资者结构和投资理念变化等因素,2016年的业绩对资产管理行业在未来的前景有着非常重要的参考价值。到底在过去10年较为容易的获利环境,还能不能不能持续下去,还要等待更长时间的观察。
  
现在来看一下量化投资的收益表现。请看下图(表2) 所示,和非量化投资一样,在过去3年、5年、10年的时间长度上,量化投资均都获得了可观的绝对正收益和相对收益。不同点是,在2016年,即使量化投资的绝对收益为负,可是股票型和混合型的基金平均终究跑赢了基准业绩。由此可知,在宏观经济和市场环境发生变化之后,量化投资依旧能够跑赢市场指数。可是因为股指期货受到限制,以股票对冲为主导的另类型基金收益表现不是很好。
 
量化投资|在国内的情况,知道的人少之又少!
              表2:量化主动管理基金平均年化收益率
                  (截至2016年12月31日)
对比表1和表2进行观察,不管是2016年,还是过去的3年、5年、10年的绝对收益和相对收益,量化基金的平均表现都比非量化基金优秀的多。
  
从上面的内容中,我们可以看出,虽然在2016年量化投资的表现很困难,可是还是有办法赢得业绩基准,获取相对的正收益。和非量化投资相比较之下,量化投资还是具有可持续的优势。
   
2.大数据指数
在2014年9月,由新浪财经、南方基金和深证信息公司强强合作推出了大数据策略指数i100和i300。指数样本股选取方法是:对样本空间的股票,根据财务因子得分、市场驱动因子得分和大数据得分进行模型优化,之后将计算的综合得分从高到低进行排序,选取出前100支股票和前300支股票对应组合成i100和i300指数,同时每个月调整一次样本股。大数据指数能够看做模拟的量化股票投资,所以,把大数据指数和市场上常见的股票指数进行对比,能够对判断量化投资的现状和前景会有一定的帮助。
 
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               图1:各个指数收益曲线
          (2010年6月1日 - 2016年12月31日)
各个指数期初的值统一为1.00
量化投资|在国内的情况,知道的人少之又少!
             表3:各个指数历年收益率
        (2010年6月1日 - 2016年12月31日)
  
通过观察图1和表3可知,大数据指数i100和i300的收益表现和所有其他主要的市场指数相比,要远远优于超过他们。从各个年份来看,在大多数情况下,大数据指数也跑赢了其他主要市场指数。
  
即使实际的量化投资和指数还存在很多的不同,可是大数据指数的表现依旧有资格作为量化投资的一个重要参考。根据现在的情况看,利用量化的方法进行选股,前景还是非常光明的。
  
根据公募基金的表现进行相互的比较,还有大数据指数的走势表现来看,即使在2016年量化投资经历了一段困难时期,可是将来的前景还是一片光明。事实上,在2016年的困难也不是量化投资才有,其他传统的投资方法也都遭遇了收益下降和缺乏对冲工具等问题,相比之下,量化投资的优势就更明显了。
   
此外,国内的量化投资才刚刚起步,在体系和人才储备等方面还有着很大的欠缺,整个行业还是蓝海阶段,在未来的发展潜力是不可估量的。
(责任编辑:admin)
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