量化投资基金

利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合

量化投资基金，简单地说，就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析，利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据，以得到最优的投资组合和投资机会。

首只量化基金

2009年以来，国内基金行业中一个新的品种逐渐进入投资者视野，即量化投资基金。嘉实量化阿尔法、中海量化、长盛量化等一系列冠以“量化投资”的基金面世。这种新的投资方式已从试水逐渐进入主流基金产品线。量化投资是在国外成熟市场上相当流行的一种投资方式，所谓量化基金就是指把基金经理的选股思路或者模型数量化，同时借助计算机实现选股程序化的基金。

首只量化基金成立于上世纪70年代，在90年代到21世纪初增长快速。最近几年，量化基金良好的业绩表现，加上相对低廉的管理费用，引起越来越多投资者的关注。尤其是其中的佼佼者，业绩表现非常突出。数量化投资的创始人之一詹姆斯.西蒙斯管理的大奖章基金，自1988年成立后年均回报率达到38.5%，成为20年内最赚钱的基金经理。这一收益率水平远超过巴菲特20%的平均年收益率。

优势

主动量化管理

以量化模型为基础的基金能够发挥出它有别于传统主动管理基金的优势，一方面是避免了基金经理的情绪和主观决策的干扰；另一方面，借助程序化的计算机模型，也能够跟踪和发现大量人力不及的投资机会。但在国内市场上，量化投资才刚刚起步。这一是由于国内市场并不成熟，难以找到稳定有效的量化模型；另一方面也缺乏足够的投资工具，使得量化模型难以充分发挥自动交易的特性。

案例

南方策略优化是最新一只量化投资基金。该基金在产品设计上充分考虑了中国市场的现状和发展趋势，提出了创新的主动量化投资模式。这种以定量模型为核心，但在决策流程和模型构建中有机结合定性分析的模式有可能成为量化投资的主导模式。同时，根据国外量化投资发展的新趋势和国内市场的特点，南方也开发了最新进化的量化投资模型。

南方策略优化的主动量化投资模式主要体现在三个层次：在资产配置层面上定性定量并重，在行业配置层面上的定量为主定性为辅，以及在个股选择层面的量化筛选。

在资产配置层面，综合分析经济周期、财政政策、市场环境等因素的基础上，采用定量和定性相结合的思路确定本基金的资产配置。这与传统的主动型基金可以说基本一致；但恰恰是在资产配置层面上，解决了量化模型最大的缺陷，即对周期转换缺乏预判能力。也就是说，在市场趋势可能发生转折的时候，定性决策可能占据主导。

在行业配置层面上，该基金提出以B-L模型为基础构建的行业配置模型。这一模型体现了定量为主，有机结合定性分析的思想。这一模型的关键在于，在分析行业指数历史收益数据的基础上，利用概率统计方法，将投资人对各行业或板块的预期收益的倾向性观点相结合，产生新的预期收益，通过求解量化模型进而得到优化的行业配置比例。简单来说，这一模型的思想就是把投研人员对未来预期的主观判断当作模型本身的关键因子，用于修正从历史数据中得出的预期收益，从而优化模型配置结果。因此模型给出的不仅是客观规律，而且也结合了投研人员关于未来行业判断的观点修正。

在个股选择上以量化模型为主，以实现对个股的广泛筛选。其采用的模型是经典的多因子选股模型，“南方多因子量化选股模型”重点选择四方面的因子：（1）基本面因子：包括上市公司的盈利能力、现金流情况、财务杠杆水平以及未来成长性等，反映了上市公司的当前价值和成长潜力。（2）价值因子　：反映股票的绝对和相对估值水平。（3）市场面因子：包括股票价格的动量/反转趋势、股票所处风格板块的轮动，股票价格的历史波动等。（4）流动性因子：包括平均成交量、平均流通市值、Amivest流动比率等各种指标，对个股流动性进行衡量。通过数据分析筛选未来可能具有超额收益的个股。

量化投资要有严格的纪律，也应有鲜明的投资目标定位。南方策略优化把自身的投资目标定位在稳定超越指数，稳定获取超额收益。超额收益主要通过量化配置和选股获取超额alpha收益，也可能来源于通过主动选时获取beta超额收益。量化投资希望在持续性，稳定性上保持优势。而稳定超越指数，也就相当于超越多数主动型基金。

管理人能力

和传统的主动管理基金相比，量化基金的优点正在于降低了对基金经理主观能力和经验的依赖。但量化基金要想成功运作，管理人的能力同样重要。这主要体现在两方面：一是能否开发和设计出好的量化模型，二是如何做到主动和量化的结合，在投资实践中用好模型。在这两方面，国内的基金公司都进行了长期的积累和准备，南方基金的量化投资团队即是其中的典型。

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