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量化因子策略再审视

2018-7-23 16:43:18 作者:中国龙团队
    量化基金2018年以来又重新获得投资者的青睐,量化基金的发行及成立都呈现明显加快的趋势,上半年公募量化基金共成立59支,同比增长了136%。然而,2018年量化基金的业绩却不尽如人意,73.41%的基金2018年以来业绩告负。尽管有相当一部分基金业绩为负是源自于其以追求相对收益为目标而没有对冲系统性风险,但以绝对收益的目标的量化对冲型基金上半年平均收益仅为0.95%,都远远逊色于2017年以前的历史业绩水平。诚然由于市场剧烈波动导致的期指深度贴水严重影响了对冲效果,但量化策略中最主流的多因子策略,即使有些基金引入了最新的机器学习模型,并没有表现较好的阿尔法选股能力。为什么因子策略表现不佳甚至失效呢?我们认为,除了量化基金数量的增加减弱了因子潜在的超额回报能力外,可能还有以下几点原因:
    多因子策略挑选的是能够稳定持续贡献阿尔法回报的因子,但通常构建的因子仅仅是同一时间段的截面比较。过去几年成长因子表现出较好的阿尔法能力,通过与同一财报期市场比较,筛选出同比利润增长率排名靠前的企业,这样的企业往往能够贡献较高超额收益。然而这种构建因子的方法存在天然的缺陷,其忽略了企业的业绩历史水平。例如某国有汽车品牌,2018年中报净利润同比增加52%,然而上半年该企业股价下滑了接近20%。尽管相比于2017年同期取得了大幅增长,但相比于15、16年,其净利润总额实质上下滑了25%以上。因此仅仅从截面出发寻找的高增长企业很可能是其前一年基数较低导致的,短期的业绩反弹并不足以弥补中长期企业竞争力减弱的影响。同时2017年以来市场逐步转向寻找有深度的价值型企业,而不是片面追求高增长,传统的成长因子自然也逐渐失效。
    此外,多因子模型在价量信息之外也比较看重企业的财务信息,但财务指标本身也具有迷惑性,高资本回报率的行业并不意味着这些行业具有未来长久稳定赚取超额利润的能力。巴菲特说,不是所有的利润都是相等的,原因就在于,有些利润是可以自由支配的,能够用于分红派息追加投资,而有些则不得不马上投入资本维护。所以,公司光赚钱还不行,还必须看赚的钱能不能留下来,也就是公司的资本需求大不大,利润能不能转化为自由现金流。从会计角度而言,ROIC(投入资本的回报率)指标的计算基于其资产负债表中的账面净资产和有息负债,但这些资产的置换成本很可能远高于其账面价值。有些行业的企业是使用长期折旧的资产来产生利润,这样往往会夸大ROIC。因此以前的投入资本回报率只代表这个企业过往赚取利润的能力,但重要的是企业能否妥善处理其资产,能否再投入新的资本仍然能以现在的速度获得投资收益。未来的增量投资的回报率才决定企业盈利能力的复合速度。因此,多因子策略通过历史财务指标并不一定能有效筛选出真正具有未来超额回报的企业。
    最后,多因子策略对宏观环境的反应不足。多因子策略基于信息比率或者信息系数挑选的阿尔法因子实质是认为历史会重复,该因子的风格偏好将会有持续表现。当宏观环境变化较小的时候,市场的确会延续这样的趋势,但宏观环境变化较大的时候,市场逻辑的变化往往会导致这种趋势有所反转。例如历史回测时,ROE因子展示出良好的阿尔法能力,ROE上行的企业基本面处于改善周期而股价表现较好,而ROE下滑的企业则基本面处于恶化阶段导致股价下行。但是回测的时间段大多处于加杠杆周期,ROE能较为灵敏的反映企业的中长期基本面情况。但是当宏观环境处于去杠杆周期,ROE因子却表现出部分的失灵,因为去杠杆周期下ROE下行的企业真实的盈利能力可能并不差,但是去杠杆对ROE形成了拖累。因此当市场在去杠杆周期中对这类企业有所偏好时,ROE因子会出现阶段性的失效。
    基于以上几个原因,多因子策略并没有特别优秀的表现,还


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