《金基研》 祁玄/作者

在基金市場中，有一種神秘的投資工具，許多投資者對它“面紗”背后的信息了解比較少，對它的評價(jià)也是褒貶不一，它就是量化基金。

顧名思義，量化基金是一種通過數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)技術(shù)來獲得投資決策的基金。有投資者會(huì)認(rèn)為它“砸盤”的主力，而有的投資者則認(rèn)為量化基金的投資決策結(jié)合了歷史數(shù)據(jù)，能夠讓投資變得有“數(shù)”可依。

在快速輪動(dòng)的市場行情下，量化基金受到了投資者的關(guān)注。那么，量化基金具體有哪些細(xì)分類型？量化基金的優(yōu)劣勢又有哪些？

一、哪種量化基金系“熱門之選”？

按照量化基金使用的策略，我們可以粗略地將量化基金分為量化多頭、量化對沖、量化CTA三大類。具體來看，使用量化多頭策略的量化基金包括指數(shù)及增強(qiáng)類產(chǎn)品和主動(dòng)量化類產(chǎn)品；量化對沖策略可以被細(xì)分為量化中性與擇時(shí)對沖兩種策略，分別對應(yīng)一類量化基金；量化CTA期限套利策略則包括量化CTA和主觀CTA。

在基金市場上，常見的公募量化基金有三類，分別為指數(shù)增強(qiáng)基金、量化對沖基金和主動(dòng)量化基金。

1、指數(shù)增強(qiáng)基金是一個(gè)“跟蹤器”，它可以跟蹤某個(gè)特定的指數(shù)（比如滬深300指數(shù)），但會(huì)使用一些策略來嘗試超越指數(shù)的表現(xiàn)。例如權(quán)重調(diào)整、風(fēng)險(xiǎn)管理技巧等等。所以，雖然指數(shù)增強(qiáng)基金是作為“跟蹤器”，跟蹤和模仿指數(shù)的走勢，但它是一個(gè)會(huì)嘗試“超越老師的學(xué)生”。在指數(shù)下行時(shí)，指數(shù)增強(qiáng)基金可以通過風(fēng)險(xiǎn)控制減少損失，在指數(shù)上漲時(shí)，指數(shù)增強(qiáng)基金可以通過具體的策略嘗試提升收益。

2、如果將量化策略應(yīng)用于對沖基金領(lǐng)域的投資，那么就會(huì)產(chǎn)生量化對沖基金。量化對沖基金的基金經(jīng)理可以利用數(shù)學(xué)模型與算法“裝備”產(chǎn)品，遇到中長期或短期的投資機(jī)會(huì)時(shí)，基金經(jīng)理可以據(jù)此制定不同的策略來應(yīng)對，并嘗試將部分對沖。

3、主動(dòng)量化基金是一種將定量模型和算法結(jié)合進(jìn)而進(jìn)行投資決策的基金。基金經(jīng)理在管理主動(dòng)量化基金時(shí)，會(huì)結(jié)合基本面投資與量化投資的特點(diǎn)，并利用量化模型探索基本面數(shù)據(jù)、量價(jià)指標(biāo)和股價(jià)走勢之間的關(guān)系，以此為基礎(chǔ)做出投資決策。

或正因?yàn)橹鲃?dòng)量化基金的投資策略結(jié)合了基本面投資與量化投資，在市場行業(yè)輪動(dòng)迅速、分化程度小的環(huán)境下，與主動(dòng)權(quán)益型基金相比，主動(dòng)量化基金一般能有更好的表現(xiàn)。而當(dāng)前市場上，主動(dòng)量化基金則是當(dāng)下的“熱門之選”。

當(dāng)前，隨著AI浪潮的激蕩，公募基金可以依靠自身的強(qiáng)大資源與數(shù)據(jù)積累，建立能夠進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的模型，或?yàn)榱炕鹳x能。

在此背景下，“AI+量化”的投資方式成為了不少公募基金研究新產(chǎn)品的方向。例如，創(chuàng)金合信行業(yè)輪動(dòng)量化基金，富國致航量化選股基金等一系列量化基金產(chǎn)品在機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法加持下，受到了不少投資者的關(guān)注。

二、選基不“盲目”，探明量化基金的優(yōu)劣

在大致了解了量化基金的概念后，我們也要認(rèn)識到它的優(yōu)缺點(diǎn)。

量化基金的主要優(yōu)勢有模型化、數(shù)量化、突破傳統(tǒng)、主觀性影響小這四個(gè)。

量化基金投資決策的模型基于收集和分析大量歷史數(shù)據(jù)建立。這種數(shù)據(jù)分析方式有助于避免因信息不完全或個(gè)人偏見導(dǎo)致的投資盲點(diǎn)，從而幫助投資者更全面地了解市場趨勢和風(fēng)險(xiǎn)。

“數(shù)量化”，即量化基金了采用數(shù)量化投資策略進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。這種策略通過數(shù)學(xué)方法和計(jì)算機(jī)程序來執(zhí)行交易決策，使投資過程更加客觀和科學(xué)。通過數(shù)量化投資策略，量化基金可以在風(fēng)險(xiǎn)可控的情況下獲取市場的超額收益。

量化基金不僅關(guān)注市場趨勢和基本面，還考慮技術(shù)分析、投資者情緒和其他非傳統(tǒng)因素。這使得量化基金能夠在傳統(tǒng)和指數(shù)型投資方式之外獲得更多的投資機(jī)會(huì)和策略，從而在市場下跌時(shí)也能有不錯(cuò)的表現(xiàn)。

量化基金根據(jù)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行決策，這意味著，量化基金的決策過程自動(dòng)且客觀。這種方法避免了因基金管理人的主觀判斷和情緒波動(dòng)導(dǎo)致的錯(cuò)誤決策，提高了決策的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

由此來看，量化基金的優(yōu)勢在于其投資過程更加客觀、科學(xué)和風(fēng)險(xiǎn)可控。同時(shí)，量化基金還提供了更廣泛的投資機(jī)會(huì)和策略，或能夠幫助投資者在市場中獲得更好的回報(bào)。

了解完量化基金的優(yōu)勢，我們來看看一下它存在的劣勢。

“應(yīng)變”能力較弱是量化基金的第一個(gè)劣勢。由于量化基金投資策略基于歷史數(shù)據(jù)建立的數(shù)據(jù)模型得出，因此，量化基金在應(yīng)對市場變化的反應(yīng)時(shí)可能不夠靈活。在市場出現(xiàn)新的情況和趨勢時(shí)，量化基金需要一段時(shí)間來進(jìn)行算法的優(yōu)化和調(diào)整，這可能導(dǎo)致其反應(yīng)相對較慢。

量化基金的第二個(gè)劣勢是其要面臨數(shù)據(jù)更新的壓力。為了確保數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)確性和有效性，量化基金需要不斷更新數(shù)據(jù)。然而，數(shù)據(jù)的更新速度往往非常快，這可能會(huì)給量化基金的數(shù)據(jù)處理和更新帶來一定的壓力。如果數(shù)據(jù)更新速度跟不上，基金的表現(xiàn)和收益就可能會(huì)受到影響。

量化基金的第三個(gè)劣勢是其可能并不適合進(jìn)行短期操作的投資者。對于基金投資而言，關(guān)注短期收益或許并不是壞事，然而量化基金可能相對關(guān)注長期收益多一些，而非短期收益。這意味著，投資者需要耐心等待一段時(shí)間才能看到量化基金的收益表現(xiàn)。換言之，在短期內(nèi)，量化基金可能不會(huì)像其他類型的基金那樣快速產(chǎn)生效果。

總而言之，在進(jìn)行量化基金的投資之前，投資者需要充分了解其劣勢和風(fēng)險(xiǎn)，并選擇適合自己的投資策略和產(chǎn)品。