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量化|行业广度叠加个股深度 解读景顺长城量化成长演化的αβ面( 二 )


“2014年至2017年是量化基金发展的大周期 ， 但自2018年以来这两年整体表现较前面3至5年平淡不少 ， 这并非是因为市场竞争者更多了 ， 量化投资的容量不足 ， 而是跟近两年宏观波动较大、黑天鹅事件冲击等有关 。 ”黎海威解释 ， 在不确定性高的市场环境下 ， 很多主动型基金经理愿意为“确定性”付出更高溢价 ， 直接带来了细分行业龙头和确定性成长投资风格为主导的市场格局 。 他直言 ， 其实海外市场也常常出现类似情况 ， 一旦行业结构出现大的突破 ， 量化策略表现都是相对平淡 。
黎海威进一步介绍 ， 量化相对于主动管理的优势还是来自宽度 。 在相对分散一些的行业中 ， 会体现出比较好的优势 。 但是自2017年四季度开始 ， A股市场结构性行情逐渐加强 ， 市场更愿意为细分行业龙头股付出更高溢价 ， 导致持股进一步集中 。 这种情况一直持续到今年的一二季度 ， 尤其四五月到了极端的地步 。 而近几个月整个市场风格开始逐渐轮动 ， 投资宽度开始逐渐改善 ， 量化基金整体投资业绩也得到相应改善 ， 而这一趋势可能会延续 。
黎海威强调 ， 无论是主动管理还是基本面量化 ， Alpha都是来自稳定而持续的投研能力 。 “就像手机供应商 ， 如果产品做不好 ， 市场份额肯定会慢慢下去 。 有稳定持续的Alpha输出能力 ， 再找到一个好的Beta ， 就能做到让人满意的绝对收益 。 ”
重构β看准七大行业
投资 ， 是在市场上寻找到阿尔法 ， 而黎海威直言自己目前更多思考的是β 。
让黎海威做出思考的是“持有人赚到收益不如基金产品收益率高”的行业痼疾 。 “我当年离开美国之时有一些养老金在IRA退休账户 ， 因为IRA的钱受制于税收递延政策 ， 相当于强制长期投资 ， 但这些年算下来年化下来收益约10% 。 ”他直言 ， 而国内经常出现个人投资者“追涨杀跌” ， 持基时间很短 ， 这背后除了和激励有关 ， 也和资本市场宽基指数Beta波动很大有关 。
“而要降低波动 ， 可通过股指期货把Beta都对冲掉 ， 完全保留下Alpha ， 比如目前主流的市场中性策略 ， 但把波动降低后扣除对冲成本后 ， 回报率也会下降 。 ”黎海威因此思考如何在多头产品中提高产品的夏普比率 ， 给持有人更好的投资收益和体验 。 他找到一个比较可行的办法——重构Beta ， 把所谓的坏Beta变成好Beta 。
黎海威将投资收益贡献进行拆解：择时、行业选择、个股选择 ， 他认为行业选择是可以做更多优化 ， 优选更有投资价值的赛道来布局 。 他从两个层面进行了选择 ， 一个是寻找到“参照物”——美国、德国、日本三大市场 ， 从国际比较的视角 ， 去看中国这些行业和发达国家相比 ， 处在什么阶段 ， 哪些方面比较相似 ， 中国在老龄化方面和融资方式转变方面和日本比较类似 ， 工业制造业方面和德国比较类似 ， 消费升级和技术升级方面和美国有些像 。
黎海威对比的第二个层面是选择中国的产业发展趋势 ， 他分析了三大理由：第一 ， 国民收入未来将进一步提高 ， 生活水平越来越高 ， 必然会关注能提升生活质量的领域 。 其次 ， 随着中国在全球产业链的附加值提升 ， 更多会依赖技术进步 ， 而不是劳动力的红利 。 和技术驱动相关的行业在国民经济的占比越来越重要 。 第三 ， 人口的老龄化是必然趋势 ， 中国老龄化速度可能比当年的日本还快一些 ， 医疗相关行业的需求会很好 。
【量化|行业广度叠加个股深度 解读景顺长城量化成长演化的αβ面】因此 ， 通过这样的筛选 ， 黎海威重点布局计算机、电子、生物医药、食品饮料、家用电器、休闲、保险等七大行业 。 “这七个行业有10~20年的发展潜力 ， 短期也许有一些行业涨得比较多 ， 存在一定的回调压力 ， 但不改变中长期的发展趋势 。 同时这几大赛道在周期的不同阶段 ， 之间可以互相弥补 ， 比如医药、食品饮料 ， 抗跌性更强一些；电子、TMT相关的计算机的进攻性会强一些；保险、休闲这种可能跟人口老龄化以及收入相关度更高 。 ”通过优选行业结构叠加稳定的量化选股能力 ， 目前黎海威正在进行一次量化进阶的尝试 。


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