后疫情时代的量化投资思考 |基金经理投资笔记



编前记

突如其来新冠疫情成为近一年多来最大的“外生变量”,面对这些新的变量,我们到底应该如何决策?本期笔者文中就提到,做为一名使用量化模型指导投资的基金经理,这种情况下就遇到了“灵魂拷问”:模型构建多基于历史数据,我们到底是否应该相信模型?如何对模型进行调整?如何验证我们调整的有效性?且请读者文中寻找答案。


《基金经理投资笔记》资产配置系列

一层一层,剥开大类资产配置的心


作者:殷明 易方达易百智能量化策略基金经理


  2020年的一场新冠疫情打破了世界经济原有的发展轨道,也考验着我们既有的投资模型。面对这个突如其来的“外生变量”,很多投资者开始关注新冠新增人数、疫苗的进展、失业率指标、复工复产情况等等。投资中永远有预想不到的事情,面对这些新的变量,我们到底应该如何决策?如此繁多的因素如何与原有的投资体系结合?


  过去一年里,很多投资人经历着这样的考验。


  作为一名使用量化模型指导投资的基金经理就更是面临这样的“灵魂拷问”:量化模型的构建很多时候基于历史数据,当外界冲击导致未来的经济数据和过去的样本发生本质变化时,我们到底是否应该相信模型?应该如何对模型进行调整?如何验证我们调整的有效性?


  我们认为解决这一问题的关键并不是量化模型本身,而是模型基于的假设。举例来说,我们量化模型经常使用到的成长因子、估值因子等,在计算时都会用到未来一期公司的净利润预测数据。一般来说,在外界冲击不大的情况下,随着时间的推移,分析师预期会逐渐向财报公布的真实值收敛,而这两个数据之间的差异又可以构造出业绩超预期因子。


  那么,如果在构建某个因子时,需要假设我们充分相信分析师对公司未来业绩的判断,并且该因子对业绩判断误差的敏感性很强,那么在疫情冲击下,由于公司业绩预测更难,该类因子可能就无法反映我们原始的投资逻辑;相反,虽然随着疫情冲击,市场对于很多公司业绩判断会产生更大的误差,但如果我们的因子不基于市场预期比较准的假设,只是赚取预期差的钱,那么因子依然可以表达我们的原始逻辑。


  归根结底,模型服务于投资逻辑,弄清楚模型背后的假设,决定了我们是否需要对模型进行修正。而且,一旦对模型进行了修正,那么模型的统计显著性就有可能不再存在,因此我们还需要进一步验证这种修正是否会影响模型的统计显著性。毕竟,我们做量化投资,永远是在做“大概率的事”,切不可随意改变模型,放弃自己的初心。


  然而,现实世界可能并没有这么美好。很多时候,我们经过很细致的分析,依然无法判断特殊的事件冲击对因子和模型的影响,这时候,我们还要学会拒绝一部分投资机会。虽然疫情提供了巨大的市场不确定性,也意味着提供了更大的Alpha空间,但如果没有弄清楚背后的作用机制,我们依然需要学会拒绝,严格控制目标组合在此类因子上相对基准的偏差,从而控制住风险


  经历过这样的思考你会发现,如果每次都是在突发事件来临的时刻再进行这样的思考,一方面市场不会给你停下来思考的时间,另一方面这样不断的思考也会让你在市场面前疲于奔命。因此,我们需要在每一个因子的构建之初就想好其假设,并且做好假设改变时候的预案;而在投资过程中,时刻紧绷假设是否依然成立这根弦,才能临危不乱,做出相对合理的应对。


  投资中没有完美的模型。在坚守和改变中抉择是每一名投资人员永远要面临的课题。守住量化投资的信仰,聆听不一样的观点,从不同的视角观察市场,不断迭代、进化模型,才是我们能在市场上长期存活的武器。 

  


了解作者

殷明:易方达易百智能量化策略灵活配置混合型证券投资基金基金经理,曾任国泰君安研究员,国盛证券金融工程分析师。


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标签 投资模型市场因子量化

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