量化策略和大數據在投資中的崛起

作者:儲芸   |   2016 / 03 / 25

文章來源:華爾街見聞   |   圖片來源:Jayroz


高盛指出,量化和基本面分析結合選股有利於為更細節的商業問題提供簡潔回答,這是通過數據取得超額回報的關鍵。大部分投資者只關心收益結果,並不關心收益從哪來。另外,替代型數據比如信用卡、Google搜尋甚至衛星圖像等約有10%的正確率。

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本月稍早,高盛舉辦了第二屆創新研討會。針對金融產品創新,研討會得出“量化和大數據在投資中已然崛起”的結論。數據爆炸和計算效率成本的下降,支撐起大量創新投資方法(例如:網路數據/替代性數據支撐新的財務模型)來獲得更有效的決策。

據1月貝萊德總裁Rob Kapito及董事長兼執行長Larry Fink簽署的備忘錄顯示,貝萊德將兩個選股部門合二為一。其中一個是更為傳統的“基本面”選股團隊(fundamental equity team),另一個為專注於復雜數據分析的“量化”選股團隊(quantitative equity team)。

高盛在研討會報告中指出,貝萊德內部選股部門的合併是由於兩個考慮:其一,大部分投資者只關心收益結果,並不關心收益從哪來。第二,兩個團隊可以互相學習。目前來看,投資決策對基本面數據(大數據,機器學習)的依賴度正在增加。有大數據支撐,更有利於主動型投資發現正確估值。

什麼造成量化策略和大數據在投資中的崛起?

華爾街見聞稍早提及,今年以來美股乃至全球市場出現的巨震,以及包括Ackman在內的多位對沖基金投資大佬折戟沉沙,讓投資者的選擇更加謹慎。另外,隨著美股從連年持續上漲進入滯漲,投資者對跑贏指數的需求比前幾年更加強烈。

高盛在報告中指出,我們所在的市場類型在擴張周期,市場動作反應較遲緩,投資者分歧較少,資產配置較為類似。比如,油價最近的走勢可以說是在市場預料中的。通常市場消息過去一到兩個月,基金策略才會有所應對。基金從單一策略到多策略並行,事實上增加了不透明度(是一種去風險化)。而越來越多投資者青睞ETF中Smart Beta產品,或者說以Smart Beta的策略來交易。

Smart Beta策略走紅市場卻已備受質疑

在量化分析領域,一般股票的beta係數代表該股票的系統性風險,反映的是某一投資對象相對於大盤的表現情況。而alpha係數則代表該股票除去系統性風險以後的額外回報。

因此不妨簡化理解,“beta”指廣泛的市場表現,“alpha”則指跑贏大盤的超額收益。事實上,Smart Beta策略的崛起就是在被動型投資中增加主動投資的優勢。

據高盛,Smart Beta產品已經占到美國上市ETF市場的四分之一。特別是去年,三分之一新發行ETF產品都是採用Smart Beta策略。晨星公司(Morningstar)統計顯示,使用smart beta策略的基金規模已經從2008年的1030億美元飆升至2015年底的6160億美元。

華爾街見聞稍早提到,具體來說,採用“Smart Beta”為策略的基金本質上追求的不再是對指數的緊密跟踪,而是希望通過指數編制過程中對選股和權重安排的優化,獲得跑贏傳統市值加權指數的超額收益。它結合了主動投資和被動投資兩個優點,能夠突破市值加權指數的限制,為投資者提供更加靈活的、多樣化的投資組合策略。

高盛指出,將量化和基本面分析策略結合,可以為更細節的商業問題提供簡潔的回答,這才是通過數據取得產業超額利潤(Alpha Generation)的關鍵。

不過,走紅就意味著備受質疑,Smart Beta策略也是如此。見聞上月曾提到,Research Affiliates是美國最先開發出smart beta指數的公司之一,其執行長Rob Arnott表示,該策略的愈發流行可能導致投資表現劇烈下滑,“在未來三到五年裡,我預計(一些smart beta投資者)將以非常失望的結局收場。”

Arnott指出,很多smart beta基金超越大盤的表現是因為它們投資了更貴的股票,而不是這些股票本身的基本面有多好,“這些smart beta追逐高收益的行為實際上是要承擔額外風險。 ”

他還稱很多smart beta策略是“在beta的名義下實則追逐收益”的,即按照過去的表現來判​​斷股票強勢與否。“如果你因為一個股票以前的漲勢判斷他之後也能漲,這些理由跟基本面沒什麼關係,因此你很容易買在泡沫的頂部。”

因此,Arnott認為,一旦當資金推出的高估值股票無法再延續漲勢,其泡沫會很快消解,或者早早被透支掉了未來的漲勢,這些smart beta策略將加大這些股票的估值回歸歷史均價的風險。

無獨有偶,安聯集團(Allianz)全球投資者部門聯席負責人Andreas Utermann本月早些時候也表示,smart beta並不一定能夠讓投資者受益。他說:“Smart beta既不smart也不beta。”

利用替代型數據

除了Smart Beta 策略的崛起,高盛在報告中還提出一個觀點:利用網站數據。

它指出,第三方網站和行動APP公司可以幫助投資公司從短期和長期等角度來判斷趨勢。比如紐約數據公司YipitData通常是整合和分析公司掛在網站上的資訊。高盛援引YipitData指出,(在傳統市場數據以外,)替代型數據(比如信用卡、twitter、Google搜尋甚至衛星圖像等等),大約有10%的正確率。

華爾街見聞》授權轉載

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