一年前大胜围棋高手李世乭后,升级版AlphaGo卷土重来,今日迎战中国围棋高手柯洁,但“人脑”再次惜败。不过,这场人类智慧与人工智能的巅峰对决,除了吸引各界的广泛关注,也让大家对人工智能在众多领域的发展前景充满期待。
理财不二牛(微信号:buerniu5188)注意到,在公募基金,智能程序、量化模型早就进入了基金管理团队,近年来各种量化基金更是井喷式发展。但与其带给我们“高大上”的印象不同,在投资上,量化基金似乎并没有领先传统的主动管理型基金很多,大多业绩平平,甚至出现较大亏损。
公募量化基金以中小型为主
《华尔街日报》近期报道,目前美股市场上的交易中,量化策略已成为使用最广泛的策略之一,有27%的交易都是通过量化模型完成的。对冲基金研究中心HFR的数据显示,截至今年1季度,全球量化对冲基金总规模已达到9320亿美元,占了对冲基金总规模的三分之一。
在国内公募市场上,量化基金还是相当“小众”的一类产品。Wind数据显示,目前公募基金市场上共有164只量化基金,其中指数型45只,主动型95只,对冲型23只。与已有超过4000只基金的公募市场总量相比,量化基金还只是很小的一部分。
在2009年之前,量化基金的发行和成立都很少,最早的一只是2004年成立的光大保德信量化股票基金。到2015年之后才逐渐成为较为热门的基金类型,当年有32只量化基金成立,2016年更是新增了54只,今年以来也有35只成立。
虽然从数量上看,近两年开始出现较大增长,量化基金的规模却还是以中小型为主。目前规模在10亿元以上的量化基金仅有22只,不到1亿元的迷你型却超过50只。最大的一只长信量化先锋A,今年一季度末的资产规模为86.83亿元。
通过量化模型的运用,量化基金往往能够管理数百只股票的交易,这是传统的基金很难达到的。理财不二牛统计了2016年底量化基金的持股情况,99只有年报数据的量化基金平均持股190只,有20只基金持股在300只以上,最高持有了664只。传统的主动型基金平均持股52只。
回到人机围棋大战的话题,阿尔法狗的胜利模式已经引起基金公司的注意。有基金公司量化总监表示:“采用基于人工神经网络的机器学习方式实现人工智能,开发者首先需要设置一个智能系统,这个智能系统最开始就像初生婴儿那样什么也不懂,但它能够学习,并能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。尽管这种系统开始也常犯错误,但它能吸取教训,并在下次运行时改正。这种自我修正和学习的方式正是机器学习方法的核心优势。我们将机器学习的方法应用于量化投资领域,在建立模型后,利用历史数据对于机器学习的选股模型进行训练,使得模型能够不断优化并适应参数和环境的改变,得出更优的选股结果。”
牛市跑不赢主动管理
说到业绩,量化基金也一度十分辉煌。理财不二牛发现,2015年大牛市,当时市场上已经有的74只量化基金平均收益达到22%,全年收益为负的仅有4只,有13只年内上涨超过50%。最高一只全年收益为87.48%,但与当年传统的主动型基金最高超过170%的收益率相比还是逊色很多。
今年以来的行情对于AlphaGo们却不那么友好了。截至5月22日,164只量化基金的平均收益为-3.28%,上涨的仅有45只。不仅远远跑输大盘,也赶不上主动型权益类基金平均0.83%的表现。目前,收益最高的一只今年以来上涨14.66%,也是唯一一只涨幅超过10%的量化基金。对比主动型的权益类基金,除开大把由于大额赎回而大涨甚至翻倍的委外基金,也有基金获得了超过22%的收益。
然而,出现亏损的量化基金数量却远比上涨的要多。今年来收益为负的量化基金有113只,其中20只跌幅超过10%,最大达到16.93%。从跌幅较大的量化基金今年以来的表现来看,这些基金年初净值表现较为稳定,时不时还有超越市场平均水平的表现,但4月中旬开始市场风向骤变,基金走势也急转直下。尤其是小票的回落,让许多量化基金无所适从,也暴露了其策略的不合理。
上海证券的一份关于量化基金专题研究报告指出,“实际操作过程中量化基金较少主动调仓,在市场快速回调过程中亦较难作出调整,无法规避系统性风险。”在这样的情况下,除了主动进行调整,采用多空操作的对冲量化型基金也有一定优势,回撤较小,但对冲量化型基金往往收益不如主动型。