「量化多因子」到底是個什麼鬼?

　　今年能跑贏滬深300指數的量化基金不多，只有南方新興消費增長、景順長城量化新動力、泰達宏利量化、長盛量化紅利策略、景順長城量化精選、嘉實研究阿爾法等少數幾隻基金。但是至少讓我對量化基金產生了進一步深入了解的興趣。

　　量化基金到底是怎麼運作的？經常聽到的量化基金名字中的「多因子」又是個什麼鬼？今天，我就和大家一起來巴拉巴拉。

　　目前市場上叫「量化基金」的有很多，但是名字中帶有「多因子」的股票基金有4隻（$建信多因子量化股票（002952.OF）$ 、$匯添富成長多量化策略（001050.OF）$ 、$創金合信量化多因子股票A（002210.OF）$ 、$創金合信量化多因子股票C（003865.OF）$ ），混合基金也有4隻（$廣發多因子靈活配置混合（002943.OF）$ 、$大摩多因子策略混合（233009.OF）$ 、$中融量化多因子混合（004065.OF）$ 、$上投摩根動態多因子混合（001219.OF）$ ）。從下表數據（來源：好買基金網，截止2017年3月30日）來看，今年以來的業績表現，都不算好，三隻正收益，五隻負收益。表現最好的是廣發多因子混合基金，今年以來有6.54%的收益；表現最差的是上投摩根動態多因子混合基金，今年以來收益為-4.13%（同期$上證指數（1A0001.SH）$ 漲幅為3.4%）。

　　那所謂的「量化多因子」到底是個什麼鬼？「機器智能分析選股」、「量化模型選股」，聽上去很高端，到底有沒有用呢？我們先來了解下「量化選股」的簡單原理。

　　比如股票代碼中要有兩個「6」或者「8」且不能帶「4」，比如股票名稱要3個字且筆畫數不能大於24……是這樣選股嗎？NO NO NO，當然不是！

　　正兒八經影響股價的「因子」包括像：宏觀經濟狀況、GDP增速、CPI、PPI、基準利率、逆回購量、行業景氣指數、失業率、行業前景、行業集中度、公司經營狀況、淨利潤率、主營業務收入增長率，甚至還有天氣、季節的因素，比如降雨量、日照指數、溫度變化……這些都可以成為「量化因子」指標。要估算這些「因子」，基金量化投研團隊所以手腳加在一起計算，估計都不夠用，要靠計算機來運算，這就是「因子選股模型」的由來。

　　但是如果一個因子庫包羅萬象，很有可能導致過度擬合的情況，最終反而選不出好股票。所以，「量化團隊」就會結合他們的經驗和市場規律以及數據的可得性，搞出一個「候選因子庫」，這個「庫」裡包含了幾百個「候選因子」。

　　比如：

　　【估值因子】

　　市盈率、市淨率、帳面市值比、股息率、現金收益率……

　　【成長因子】

　　淨資產收益率及變動、總資產收益率及變動、主營收入增長率、毛利率及變動、淨利率及變動……

　　【價量因子】

　　1、3、6個月收益率、1、3、6個月換手率及變動……

　　【預期因子】

　　機構覆蓋數量、評級調整……

　　於是，每個股票都在某一個因子上有了一個分數。量化基金經理按照自己的經驗，結合現階段的市場判斷，在「候選因子庫」裡挑選「多因子」，再將這些分數按因子加權加總（也可能是等權），找出若干分數高的股票，「量化多因子」選股就算完成了。當然，隨時宏觀經濟和市場的變化，這些「多因子」也會適時調整。

　　以上就是典型的「量化多因子」選股由來，還有更高級的，據說是用機器學習的方法來確定和調整因子，叫什麼「人工神經網絡算法」。看新聞報導說，國外有些基金經理開始失業，因為靠機器人選股比人工主動選股更可靠。具體如何，讓我們拭目以待吧，至少國內的「量化基金」目前還看不出特別優勢。

　　量化投資不是一個穩賺不賠的投資、他更強調統計學意義上收益，這主要來自於兩點：一個是選擇了大概率的賺錢模型，一個是選擇了賺大錢的模型。目前量化基金的超額收益主要來自於多因子選股模型，但是過去的選股模型對未來不一定會有效。量化基金的選股模型往往有一定的滯後性，所以在市場風格轉換時往往表現不夠好。今年的風口全在藍籌股，而那些去年主要投向小票的量化基金的表現自然難言樂觀。

　　從量化的角度看，今年以來最有效的阿爾法因子是ROE，也就是淨資產收益率指標，反應了企業的盈利能力，但因為這個因子在2015年之前表現都很爛，所以沒有量化基金把這個因子放到模型中或者即使放進去佔比也較小，因此今年以來很多量化基金整體跑輸了大盤。

　　儘管今年一季度量化基金整體表現不夠好，但如《量化基金最近表現不好，還合適定投嗎？》文中言：由於量化模型的滯後性，量化基金在市場風格轉換時比較容易吃虧。但長期投資的話，選量化基金跑贏市場概率要大得多。

　　（原文轉載自：養基司令）