公募基金中的量化投资算成功了吗?对于多数投资者甚至基金从业人来说,纯量化模型操盘的基金总是蒙着一层神秘的面纱,就像中国古老的代代相传的手艺一样,因为其门槛高……
公募基金中的量化投资算成功了吗?对于多数投资者甚至基金从业人来说,纯量化模型操盘的基金总是蒙着一层神秘的面纱,就像中国古老的代代相传的手艺一样,因为其门槛高,核心策略一般不外传(部分原因是为了保证策略的有效性),多数人也只能从投资的结果来判断量化基金的成败与否。
关于这个讨论,其实已经在坊间有所展开,比如,知乎上有一些讨论。一部分投资者认为量化投资在公募基金取得了不错的成功,支持者举出了大摩量化系列基金,比如大摩多因子策略、大摩量化配置、大摩量化多策略等基金合计规模超过了80亿,巅峰期的规模更高,超过了100亿。按照1.5%的管理费,基本上量化策略的基金已经给大摩非常可观的经济效益,也建立量化基金的极佳品牌。
其实,客观来看,单纯拿大摩多因子证明量化在公募中的成功是不客观的。比较要看平均值,而不是异常值。主观投资也有表现更惊艳的,规模更巨大的。现实是,量化投资在国内的公募基金群体中还是比较小众的。
如果从量化方法最核心的要素来看,其实量化公募在国内是受到很多限制的,比如:
一、交易速度和品种等的限制
公募的交易限制对量化的主要是两方面的影响。第一个是交易速度,因为公募的风控要求,所以使得交易必须通过风控,导致了比如简单的期现套利,完成一次下单的过程可能会高达数十秒,这个在转瞬即逝的套利机会面前是不可想象的。另一个就是交易方法或者品种的限制,量化的交易手法特别是一些套利交易往往相对独特(不独特也赚不到钱),而公募基金的风控限制和投资限制导致了可能完全无法做类似的策略和投资,而往往量化投资在公募还是一个小众的部门,公司也不会大张旗鼓的为了几只量化基金修改相应的制度流程承担必要的风险,所以导致了公募的量化策略只能在一些常规的策略中挑选,而速度又不比不上别人,当然收益不会特别好看。
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