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基本面量化策略:深耕行業邏輯,持續積累勝率

作者:?大成 發布時間:?2022年07月16日 09:57:59

2022年上半年,不少投資人感慨股市投資收益難、債券收益低。也有人探討主觀投資和量化投資孰優孰劣,二者是否完全對立、界限分明其實,證券投資任何策略均無絕對的優劣之分,更多主要是投資邏輯差異和管理人各自所擅長領域不同。

本文將向大家介紹的是基本面量化策略,這也是中融研選合作投顧之一中歐基金擅長的策略之一。我們邀請中歐基金基本面量化投資總監曲徑及中歐基金業務發展部劉天天對這一策略的投資邏輯進行解讀。

01

什么是基本面量化研究

●基本面投資+量化投資的融合

基本面量化(Quantamental Investing)是最近幾年在海外興起的投資方法。按照傳統區分,主動投資往往會被分為基本面投資和量化投資兩大流派,其中基本面投資流派更多關注上市公司盈利能力的長期變化并基于長期價值判斷個股是否值得投資;而量化投資更多關注上市公司的邊際變化,如基本面是否超預期、市場熱度、投資者情緒、分析師判斷等等。

隨著投資理念的成熟與資本市場的發展,主動投資和量化投資間的界限已日漸模糊,當這兩者進一步融合,就形成了基本面量化這一投資方法。

來源:中歐基金,作者:劉天天

●深耕行業邏輯、持續積累勝率

基本面量化策略,基于基本面投資邏輯,以數據賦能,兼具主動管理和量化的優勢,追求相對于傳統量化策略更明確的長期投資回報。

中歐基金基本面量化投資總監曲徑:量化的三步驟:第一基本面邏輯提取,第二挖因子、回測、找數據、建模,第三寫自動化系統出信號。多數人會把重心放在第二步,而我們則更側重對第一步的挖掘。

簡單地說,基本面邏輯提取,是以盡可能客觀的方式來描述一件事情在時間軸上的變化規律,找到驅動的核心邏輯。量化基金經理最重要的事不是“挖因子”,而是挖掘和迭代自己對事件、對行業的理解,并將認知數量化、結構化、系統化。

02

基本面量化策略的基礎

曲徑介紹,基本面量化策略需要抽取基本面邏輯進行建模,并且不斷迭代模型,持續累積勝率。

構建基本面量化模型需要依賴三大要素:

其一,數據基礎。國內擁有多元另類數據,數據的可用度甚至高于海外,數據基礎扎實;

其二,歷史回溯。所訓練的量化模型概率上覆蓋更廣、歷史上覆蓋更久,有充足的歷史經驗做背書,歷史較長的行業甚至可以回看20年的數據。

其三,最重要也是最難的一點,在基本面邏輯提取中完成對認知的結構化、系統化。

03

基本面量化策略的優劣

與其他量化投資流派相比,基本面量化流派有什么優勢和劣勢中歐基金業務發展部劉天天給出介紹。

01

基本面量化策略的優勢

護城河高,其賴以生存的基本面邏輯和海量數據是一個持續累積的過程,并非一朝一夕可以復制;

市場容量大,其依賴對個股的深度研究,看得準拿得穩,換手率比其他量化流派要低,因而容量更大。

02

基本面量化策略的劣勢

有效且持續迭代基本面邏輯難度高,只有兼具權益投資稟賦且具備共享研究平臺的基金管理人才有可能實現;

成本高,在當前市場中,單條另類數據的年成本可能就高達十幾萬元甚至幾十萬元,在這種情況下,海量數據的持續獲得也需要公司層面持續的資源投入,管理人本身的實力將對基本面量化投資的能力產生決定性影響。

基本面量化策略:深耕行業邏輯,持續積累勝率

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