新经济e线
指数投资热潮下 ， 指数增强型基金吸引了投资者的目光 。
【大数据赋能！基本面量化投资起底，听中欧基金大咖怎么说】
所谓指数增强基金是指基金经理在力求对基准指数进行有效跟踪的基础上 ， 通过数量化方法进行积极的指数组合管理与风险控制 ， 力争实现投资收益能够跟踪并适度超越基准指数的一类基金 。
据新经济e线了解 ， 不同于常见的被动指数基金 ， 指数增强基金有三个重要特点：一是指数增强基金限制了持仓标的指数成分股不低于80% ， 跟踪误差也有相应约束 ， 保证了紧密跟踪指数的同时能够争取更多的超额收益 。 二是在近几年的实际投资效果上 ， 大多数指数增强基金相对于被动指数基金都有明显的超额收益 。 三是指数增强基金具备量化模型的科学性、纪律性、系统性等特点 。
Wind统计表明 ， 截至2022年9月30日 ， 指数增强基金共计有184只 ， 资产规模合计约1650.07亿元 。 其中 ， 跟踪沪深300和中证500增强产品规模居前 ， 分别约556.27亿元和457.87亿元 。
不过 ， 面对五花八门的指数大家族以及不同的市场行情 ， 投资者究竟应该如何选择？近期 ， 中欧基金重磅推出“量化指说”系列直播 ， 逐一解析中证500、沪深300、国证2000和885001等一揽子指数 ， 从“基本面量化”的角度 ， 为投资者带来全景式的指数投资解读 。
基本面量化投资起底
据中欧基金量化投资总监曲径介绍 ， 公司量化投资框架是建立在基本面逻辑驱动+大数据赋能的基础之上 。 曲径强调 ， 基本面量化区别于高频交易套利 ， 是结合了量化工具与基本面的逻辑 ， 进行建模和投资的方式 。
“我们主要做的是分行业建模 。 首先通过深耕基本面 ， 抽象提取出行业逻辑 ， 代入模型中 。 然后模型可以自动从网站、数据库等各渠道收集数据 ， 处理后输出交易信号 ， 判断行业景气度 ， 预测个股涨跌的概率 。 最后进行一揽子投资 。 ”曲径称 。 “以中证500为例 ， 从基本面角度对指数进行增强时 ， 主要涉及两个方面 。 第一 ， 围绕中证500对应的30多个行业进行行业模型构建和行业配置 。 比如在景气行业上 ， 略高配两三个点；在相对弱势行业上 ， 略微低配 。 第二 ， 在行业中精选最优质的股票来替代指数的一揽子行业内股票 。 ”
整体而言 ， 周期行业、大部分与消费相关的传统行业、大金融板块等都是量化比较擅长预测的 。 如果行业是以项目制来确认收入 ， 比如计算机企业 ， 或者涉及专业知识导致预测概率较复杂 ， 比如创新药的临床实验 ， 量化的胜率相对没有那么高 。 曲径认为 ， 从数据维度来看 ， 历史数据更长、大数据更为丰富的板块 ， 基本面量化会更擅长 。
除了基本面逻辑驱动外 ， 大数据量化赋能也必不可少 。 一是体现在纳入更多另类数据 ， 那些曾经需要草根调研获取的数据、长在分析师Excel里的数据 ， 如今用量化的科技手段来获取 。 二是量化还要求足够长的历史回测去验证投资逻辑有效性 。 足够长的历史数据、足够快的截面数据 ， 再迭代到模型里 ， 成就了基本面量化 。
“目前 ， 我们已经对几十个行业细分子行业进行建模 。 当凌晨5点大家还在睡觉的时候 ， 模型已经在爬取和处理当天数据了 ， 在开盘前输出信号 ， 提示我今天有哪些变化需要进行交易 。 这是一个科技与人共同赋能的过程 。 ”曲径坦言 。
新经济e线注意到 ， 面对2022年的震荡市 ， 绝大多数指数增强基金实现了超额收益 。 在曲径看来 ， 震荡市下量化基金回撤之所以会小一点 ， 其一是持股较分散 ， 此举有利于组合风险分散和波动控制 。
其二是基本面量化的投资框架使得投资纪律性更强 。 通过基本面逻辑驱动 ， 寻找公司基本面变化引领的股价变化 。 目标预测一个季度到一年的上市公司未来会计报表 ， 捕捉盈利超预期映射到股价上涨所产生收益 。
更重要的是 ， 模型是理性的 。 “比如我去年底到今年初不敢看多房地产板块的股票 ， 但它的变化是逆周期的 ， 与地产的经营结果是相反的 。 所以模型就替代了人的判断 ， 弥补了人性的恐惧与贪婪 。 整个组合不太会出现短期的交易趋同性 ， 净值波动天然会更平滑 。 ”曲径强调 。
如何挑选指数增强基金
无疑 ， 在震荡市中 ， 量化基金通过系统化的投资以及相对分散均衡的投资方式 ， 给投资者带来的体验更好 。 以基本面量化为例 ， 其持仓在各个行业的布局更加均衡 ， 由此降低了组合波动率 ， 避免了情绪对投资的干扰 。 那么 ， 究竟如何挑选指数增强基金？
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