《微观量化百问》第二十二期丨如何看待量化行业的整体降频
===2024-11-8 15:21:33===
由于市场变化和监管要求,近年来,国内量化机构的换手率总体有了一定程度的下降。本期专栏将围绕上述问题进行讨论。 Q87:怎样理解降频问题? 考虑到国内T+1和印花税的股票交易制度,真正优质的高频策略容量非常小众,从规模占比上看对市场影响较小,也并非主流策略。与海外每天均有正收益的真正高频策略相比,严格意义上来讲,目前国内部分高换手策略(年换手率一般在100—200倍左右,相当于平均持仓周期在3—5天左右),称之为“短周期策略”或更为恰当。而“短周期策略”容量也相对有限,随着整体量化投资管理规模不断提升,目前主流量化私募平均持仓周期会有所增加。目前国内量化私募资管产品中,中周期策略(年换手率约30—50倍左右)占比较高,短周期策略占比逐步下降。所以当提及“降频”时,可理解为降低短周期策略占比,提升中长周期策略占比,即提高中低频因子占比。 Q88:降频是否会显著影响业绩表现? 各家量化管理人倾向于采用与自己当前管理规模相匹配的换手率,当前最主流的量化股票策略年均换手率约30—60倍左右;降频效果则主要取决于管理人自身在中低频因子库储备的质量和丰富程度。行业规模超过万亿,给量化管理人在如团队综合投研能力、底层策略深厚积累,投研流程精细化等方面提出了更高的要求,从对过往的观察和实践来看,如果中周期积累足够深厚,可以做到既有一定容量、也能为客户带来相对不错的超额收益。 Q89:在这方面明汯投资有哪些实践? 以明汯为例,在公司成立初期,考虑到基本面量化选股和中周期价量模型是管理大资金的基础,且需要更多的时间积累和储备,故作为优先开发项,2014—2016年期间主要以线性模型、人工挖因子为主;从2017年开始,加大价量因子尤其是短周期的日内统计套利策略的研发力度,引入机器学习技术,明汯投资也成为国内最早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的量化私募管理人;从2018年至今,通过进一步完善选股模型和优化交易系统,升级中周期价量策略,提升整体策略容量和适应性,明汯投资成为国内最早一批采用全周期、多策略、多品种的量化私募管理人——这样的发展脉络与公司自上而下的投研体系有较大关联,除依据当下的研究需求做深入研究外,还会根据公司中长期的战略目标做前瞻性布局。 当前,中周期因子配置比例较高,而不同预测周期的具体配置比例,公司会综合考虑自身管理规模及
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