環球微速訊：上市滿月！中證1000領跑寬基指數 公募量化投資機會再現！超額收益空間多大？

中證1000大發展，對公募量化基金意味著什么？

隨著中證1000股指期貨正式上市，多只中證1000ETF也進入了逐鹿階段，小盤股再度熱鬧起來。8月22日，中證1000股指衍生品迎來上市滿月。數據統計顯示，自7月22日中證1000股指期貨和期權掛牌上市起，截至8月22日，中證1000指數一個月累計漲幅達3.6%，領跑同期主流寬基指數(指涵蓋股票種類繁多、頗具代表性的指數)。

近日，券商中國記者采訪了多位公募基金的量化管理人，他們表示，中證1000的成分股具有數量多、市值小、行業及風格分布分散、機構覆蓋率偏低等特點，適合作為量化投資的標的。

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幾位量化管理人認為，此番市場對中證1000相關產品的重點布局，將使越來越多投資者參與到這一市場中來，也為公募量化投資帶來了較好的發展機會。就現貨市場而言，中證1000ETF的大規模發行和相關衍生品的應用，能夠使相關個股提升流動性，降低波動率，實現更有效的價格發現。就衍生品市場而言，新品種的推出，也使量化基金通過對沖策略獲取中證1000的絕對收益成為可能。

中證1000成份股與量化投資更適配

在長信基金總經理助理兼量化投資部總監左金保看來，量化模型可以根據一些指標對個股進行高效分析，投資的廣度正是量化的優勢所在。“需要強調的是，并不是說中證300、中證500這些就不適合做量化，只是中證1000的特點，確實能夠使量化的優勢得到更好發揮。”

那么，中證1000指數的成分股為何適宜做量化投資？在左金保看來，中證1000的成分股數量相對更多，市值相對更低，機構投資者的覆蓋率也更低，這意味著量化投資的潛在超額收益空間更大。

華安基金量化投資總監朱寶臣總結了中證1000成分股比較適合做量化投資的三個原因：

一是，發現并交易預期差是投資收益的重要來源。截至7月底，中證1000研究機構的覆蓋度相對于大盤股指數滬深300以及中證500，無論從覆蓋比例還是單只股票覆蓋機構家數兩個方面看，都比較低。這給發現并交易基本面預期差帶來了更大的可能性。

二是，量價交易策略方面，策略收益的來源是交易者對市場變化反應不足或者反應過度。量化策略的數據學習，是利用數據形成指標，刻畫市場交易者的反應。中證1000覆蓋的股票從行業分布以及風格分布上都比較廣泛，參與的投資者類型眾多，從統計數據以及模型樣本上看，模型的置信度更高。

三是，從理論上來說，策略的超額收益正比于IC* √N* σ，其中，IC刻畫的是策略的“質量”，策略預測能力越強，IC越高；N代表的是交易的寬度，理論上講，交易寬度越寬，帶來超額收益的可能性就越高；最后σ代表的是截面上的波動率。由于第一和第二點原因，中證1000上做出的策略的置信度相比較而言更高，1000的覆蓋的風格、行業以及個股更加廣泛，因此中證1000比較適合量化策略的運行。

除了以上幾點，華夏基金的量化基金經理袁英杰告訴券商中國記者，中證1000不會存在像滬深300這樣部分個股權重太高的問題。中證1000的個股最高權重只有0.62%，但是在滬深300，貴州茅臺的占比就達到了6%。“指增產品因風控需要，部分倉位會復制指數，個股的權重過大，組合調整的空間就比較小，會降低模型的有效性。”他表示。此外，中證1000的成分股行業分布相對分散，個股在基本面和估值方面的差異都很大，這意味著成份股首尾收益的差距也非常大，“空間越大，模型的表現就可能越好。”

中證1000衍生品利好量化對沖策略

“不僅僅是量化基金，中國A股市場有效的對沖工具相對有限，而隨著上市公司數量的擴充，投資者對對沖工具的需求越來越迫切，尤其是針對中盤股票的對沖工具。”朱寶臣坦言，“中證1000衍生品的推出是對這一需求的有效補充。”

具體來看，他認為，第一，衍生品可以降低市場的波動性。股票相對于衍生品交易成本較高，尤其是市場出現預期比較一致的情況時，沒有衍生品作為“防波堤”，市場容易“暴漲暴跌”。第二，衍生品將為市場提供更加有效的價格發現工具。期權和期貨投資者的交易目的豐富，有助于擴充市場的定價維度，使得市場更加有效和穩定。第三，衍生品提供了更豐富的風險收益型產品。A股的波動性相對成熟市場波動性較高，而個人投資者又是對向下波動相對“厭惡”的，衍生品的出現可以幫助投資者專注于股票超額收益的投資，為市場提供了更加豐富的投資方法。

在左金保看來，衍生品的推出會提升中證1000指數的關注度，使相關標的向主流品種靠攏，吸引更多資金注入。此外，量化基金經理也可以借助中證1000的衍生品去開發各種新策略。

左金保認為，對于現貨市場而言，一方面，這將提升中證1000相關標的的流動性；另一方面，這會降低中證1000股指現貨的波動率。“隨著流動性的提升，估值的溢價會隨之降低，為投資創造更好的機會；隨著波動率的下降，投資的風險收益比也會更好。”

對于衍生品市場來說，量化對沖策略可以從中證300、中證500拓展到中證1000.左金保告訴券商中國記者，中證1000的對沖超額收益更高，作為增量品種，資金的承載量也會打開。“隨著注冊制的發展，資本市場上的很多股票用中證1000去對沖可能會是更好的選擇。”

建信基金金融工程及指數投資部副總經理葉樂天也向券商中國記者介紹了衍生品在對沖策略的應用場景，在他看來，衍生品的推出，將使投資者更好地接受中證1000的指增產品。“中證1000指數量化投資基金的阿爾法收益比較好做，但是貝塔收益的波動也非常大。在衍生品推出之前，大家對貝塔比較擔心，因為即便你可以做比較高的阿爾法收益，但是貝塔收益一旦波動，就有可能抵消阿爾法的收益，所以投資者不太敢嘗試這類產品。指數衍生品使貝塔收益風險有望收斂，大家更愿意去獲得指數增強投資的阿爾法收益。”

袁英杰也表示，中證1000衍生品的推出，使投資向獲取絕對收益邁出了一大步。同時，他認為，還可以在主動量化產品中，用中證1000的股指期貨來做相關產品的倉位替代，“這樣做既可以利用它杠桿的特性，也可以提升流動性，畢竟衍生品的流動性比個股的流動性更好些，會為相關策略的實施提供便利。”

策略容量未達上限，同質化問題暫無憂

不同流派的量化基金經理會對中證1000怎么投？隨著越來越多資金進入這個市場，量化基金經理是否會面臨策略同質化的壓力？

葉樂天告訴券商中國記者，隨著衍生品的推出，量化基金有更大的意愿去配置中證1000的標的。不過，在中證1000指數這部分，用的投資方法還是純量化居多。“成份股多，機構覆蓋不充分，純量化的方法是更合適的。”他表示，“當然，即便是都采用了純量化模型，具體用了哪些阿爾法因子，各家也是不同的。”

在左金保看來，當大家討論到同質化的壓力時，背后其實是在討論策略容量的問題。他認為，即便有很多機構都在做相似的策略，在投資思路上有一定的同質化趨勢，只要總量沒達到策略容量的上限，問題就不大，“目前，市場還遠沒有達到這個上限。”

除了策略容量，還有其他幾個細節值得關注。左金保告訴券商中國記者，其一，要考慮組合本身的資金成本；其二，要分散投資，還是集中投資？分散投資肯定會有更大的資金承載量。其三是換手率的問題，是高頻換手還是低頻換手？在他看來，如果是基于量價交易的高頻換手，那就意味著資金的承載量會低一些，如果是低頻換手，那么不需要過多的交易，資金承載量就會高一些。這幾個維度決定了同質化會不會帶來壓力。

他認為，目前的公募量化其實偏向于以基本面為主，換手率并不高的一種策略。他在選擇個股時，流動性是非常重要的考慮維度，在投資時，他的換手率較低，不需要過多的交易去獲取超額收益。他以基本面因子為主，賺取的更多是長期增長的超額收益，主動選股策略的策略容量又相對較高，就他目前的規模而言還遠沒有達到策略容量的上限。他強調，私募比較常用的高頻量價策略就和公募量化的策略不同，更多是基于交易因子去做的，換手率和及時性都比較高，同質化策略的容量就比較有限。

也有基金經理提到了策略有效期變短的問題。朱寶臣認為，隨著數據獲取越來越方便以及數據處理手段的豐富，單一量化策略的有效期在變短。這表現在交易的“擁擠度”的提高，以及發現有效策略的難度的提高，“這個過程會是一個持續的過程，但是對于投資者來說也許并不必”悲觀“，也許一些阿爾法策略會轉換成貝塔，而投資者拿到的收益則是貝塔+阿爾法。”

葉樂天也表示，隨著越來越多投資者參與到這個市場當中，很多阿爾法收益最后都會轉化成貝塔收益。未來，大家對中證1000這個指數越來越了解，這部分阿爾法的收益空間也會相應受到擠壓。

袁英杰坦言，任何投資策略都會面臨競爭，“當你的投資規模過大時，產生的交易必然影響股價，一方面會帶來沖擊成本，另一方面會壓縮策略收益。”在他看來，對于傳統的多因子模型而言，沖擊是不可避免的，只能在實踐中去總結相關經驗進行調整。比如，每月的換倉如果大家都集中在一個時點，就會形成比較大的沖擊，但如果提前一點進行換倉，錯開時間，沖擊就會小一些，這也是一個動態調整的過程。如何能在競爭中脫穎而出？他認為，這其實非常依賴基金經理對策略的日常管理，“細節的把控很重要。”

左金保表示，作為量化基金經理，一方面，手中的策略要持續優化，無論是因子層面還是模型層面，都要去跟蹤最新的研究成果，改進模型。另一方面，要加強對市場風格的研究，增強組合對市場風格變化的適應性。

貓頭鷹基金研究院總經理助理、研究總監伍彥妮認為，中證1000的發展對于公募量化而言總體還是利大于弊。在她看來，以傳統量化派為主的公募量化圈對衍生品的直接運用不會太多，利好主要體現在市場環境的改善方面。“相當于把原本比較邊緣的中證1000推向了權益市場的舞臺中央，相關標的的流動性、波動率、價格發現等方面都得到了顯著的優化。”

她認為，相比私募量化，公募量化由于較少采用高頻量價策略，因此現階段也無需特別擔憂策略同質化的問題。

（文章來源：券商中國）

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