主动量化基金清盘潮成立长达近11年华安量化多因子按下终止键

原创 新经济IP 新经济e线 2022-08-10 09:17 发表于广东

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公募量化基金分化显现。

新经济e线获悉,华安基金旗下一只成立长达近11年的量化基金在经历多年的挣扎之后,最终还是无奈按下了终止键。

公开资料显示,华安量化多因子成立于2011年9月2日,彼时基金募集规模约6.08亿元。从该基金成立以来的规模变化情况来看,在长达近11年的时间里,华安量化多因子资产净值过亿元的年份仅有四个,分别是2011年、2012年、2013年及2017年,其余八个年份均跌破亿元,特别是2015年、2016年和2018年至2022年的五个年份里,基金资产净值均已在5000万元的清盘“红线”下徘徊。

据悉,基金投资策略为采用多因子量化模型投资策略,综合技术、财务、流动性等多方面指标,精选股票进行投资。截至今年二季度末,华安量化多因子基金份额大幅缩水至645.52万份,对应基金资产净值仅1079.92万元,这一规模较成立之初已骤降98.22%。

截至2022年8月8日,华安量化多因子单位净值为1.6184元,年内净值回报率为-16.68%,同期业绩比较基准(沪深300指数收益率*80% 中债综合指数收益率*20%)为-12.67%,基金最近一年和成立至今同类排名分别为1545/2161和253/269。

主动量化基金清盘潮

新经济e线注意到,包括华安量化多因子在内,今年来主动量化基金已屡现清盘潮,年内已经结束清盘或宣告终止合同的主动量化基金已增加至7只。

上述会议投票表决起止时间:自2022年8月9日起,至2022年9月13日17:00止(投票表决时间以本公告指定的表决票收件人收到表决票时间为准)。

公开资料表明,中金金序量化蓝筹成立于2018年2月6日,基金募集规模仅2亿元出头,刚好踩线成立。同样,自基金成立以来,其规模便快速缩水。截至今年二季度末,中金金序量化蓝筹份额仅录得292.27万份,对应基金资产净值(A/C份额合并计算)仅342.74万元。从基金份额持有人情况来看,公司自有资金申购份额为207.54万份,报告期末持有基金份额占比高达71.01%。

中金基金还称,本报告期内,基金存在连续60个工作日基金资产净值低于五千万元的情形,基金管理人已向中国证监会报告并提出解决方案。

从业绩回报来看,中金金序量化蓝筹业绩表现落后同类产品。据基金二季报披露,中金金序量化蓝筹A基金份额净值为1.1714元,本报告期基金份额净值增长率为-0.18%;截至本报告期末中金金序量化蓝筹C基金份额净值为1.2045元,本报告期基金份额净值增长率为-0.28%;业绩比较基准收益率为5.02%。

Wind统计还显示,截至2022年8月8日,中金金序量化蓝筹A单位净值1.1331元,最近一年净值回报率-19.32%,落后基金业绩基准(沪深300指数收益率*75% 中债综合指数收益率*25%)。后者为-11.44%。自成立至今的近四年半时间里,中金金序量化蓝筹A累计回报率为13.31%,同类排名481/522。

8月5日,长盛基金出具的长盛多因子策略优选股票型证券投资基金清算报告表明,截至基金最后运作日(2022年7月13日),基金份额净值1.3544元,基金份额总额仅467.18万份,基金资产净值约632.75万元。此前,截至2022年7月13日日终,基金已连续60个工作日出现基金资产净值低于5000万元的情形。

另据长盛多因子策略优选发布的2022年二季报,报告期末基金份额总额为2731.39万份,期末基金资产净值约3738.52万元。其中,一家机构在第二季度赎回了530万份,期末持有份额下降至2100.37万份,持有基金份额占比达76.90%。可见,不到半个月时间,基金份额缩水超过八成,高达82.9%。

截至今年二季度末,九泰久安量化份额总额仅录得19.71万份,对应基金资产净值(A/C份额合并计算)仅18.67万元。九泰久安量化成立于2021年7月2日,募集规模约2亿元。新经济e线获悉,这也是九泰基金今年来第二只清盘的主动量化基金。

2022年2月17日,九泰久元量化宣告结束清算。截至最后运作日(2022年2月14日),基金份额总额只有27.98万份。实际上,较基金清算日相比,以上两只基金距离其成立均刚刚过去一年时间。

增速放缓内部结构分化

此外,新经济e线调查发现,今年来公募量化基金整体规模增速放缓的同时,内部结构也呈分化态势。

截至今年二季度末,公募量化型基金规模从2484亿元增长至2696亿元,在权益公募基金中的占比从3.4%小幅提升至3.5%。其中,指数增强基金、主动量化基金贡献主要规模增量,环比增速分别为11.8%和15.6%,而量化对冲基金规模环比则下降约13%。对此,有市场人士指出,公募量化基金规模增长主要受到市场行情回暖、老产品净申购、产品新发三方面共同影响。

统计表明,今年二季度份额增长前十的公募量化产品合计份额增长87.1亿份,分别包括7只指数增强基金、3只主动量化基金。其中,份额增长位居前三的公募量化产品分别为金信量化精选(002862)、富国沪深300增强A(100038)、富国新机遇A(004674),对应的份额增长分别为42.5亿份、20亿份、5.5亿份。

有意思的是,金信量化精选在今年一季度末还是一只十足的迷你量化基金,但在第二季度意外成功逆袭。据金信量化精选今年二季报显示,期初基金总份额仅1063.86万份。报告期期间基金总申购份额高达42.71亿份,同期赎回份额为2407.62万份,申赎轧差后该基金净申购份额高达42.57亿份。

从报告期内持有基金份额变化情况来看,有三家机构上榜。一家机构在今年4月底申购了743.51万份,到5月初又悉数赎回上述份额。另有两家机构在今年4月初和5月上旬各申购了3617.85万份和1084.59万份。

在今年二季度末份额增长位列前十的公募量化产品中,除了金信量化精选外,富国新机遇A和万家宏观择时多策略(519212)等2只主动量化基金今年二季度分别获净申购5.5亿份和2.6亿份,期末份额分别增加至20.4亿份和4.2亿份,这两只基金分别成立于2017年11月14日和2017年3月30日。

另据新经济e线了解,量化基金从2004年起步至今,前后经历了三轮增长期。现以指数增强型基金规模最大,主动型量化基金数量最多,对冲型量化基金出现最晚,但份额增长迅速。其中,主动型和指数型量化基金以个人投资者为主,对冲型自2020年以来以机构投资者为主,其拥有“固收 ”的特征和风险收益结构。

通过对比可以发现,在量化基金收益表现跑输主动权益基金的年份,其规模发展受到明显限制,规模缩减或增速减缓。如2019年以来,量化基金绝对收益表现均值低于主动权益基金,2019和2020年绝对收益中位数位列主动权益基金收益排名75%以上,收益分布在主动权益类基金后半部分,整体收益跑输主动权益型基金。2021年,量化基金与主动权益类基金收益率均值差距缩小,整体收益均匀分布在主动权益类基金收益分布中部。

若从市场份额占比来看,自2010年开始至2021年末,公募量化基金的规模集中度呈下降趋势,但近两年头部基金公司管理规模相对稳定。截至今年二季度末,前10大量化基金管理人规模合计占比55%。仅考虑量化型基金(不包括被动指数型基金)的话,前5大量化基金管理人的管理规模合计占比40.8%,前10大量化基金管理人的管理规模合计占比超过一半,为54.9%。

大数据基金逆势猛发 主动引入量化对冲策略

大数据基金逆势猛发 主动引入量化对冲策略

大数据正在持续激发商业模式创新,不断催生新业态,成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点,对未来信息产业格局产生重要影响。在各个互联网平台纷纷拿出自己的数据做成金融产品的同时,基金公司也在希望借力大数据基金,抓住成长于互联网时代的新一代基民。

  六月以来,国内资本市场逐步走弱,基金募集依然极度低迷。新基金不仅首募规模惨淡,且频现延长募集问题。行情不好,公募也明显放慢了新产品的发行节奏。而其中,大数据基金反而是静流中的一股暗涌。不仅形形色色大数据指数陆续面世,而且基于这些指数开发的产品也将列队发行。

  大数据指数的开发也进入精耕细作的阶段。公募对互联网数据的要求越来越挑剔,尤其要求与投资者行为密切相关。公募合作的互联网平台从百度、新浪财经,亦发展到雪球、腾讯自选股、同花顺等记录了投资行为的平台。

  中国公募基金行业对大数据引入投资的应用还处于初级阶段,因此开发较为简单的指数型基金是多数试水者的首选。然而,今年6月中旬以来A股接连几度大跌,让始终保持高仓位、必须跟随指数的大数据指数基金面临着业绩的压力。

  震荡市中,配置了代表转型方向小票的高仓位大数据指数基金遭遇重挫,先行者也在思考这类产品如何转身的问题。如今,大数据基金产品的开发走向了仓位和操作更加灵活的主动量化趋势,引入对冲策略。

  大数据为新基金“贴金”

  经济观察报注意到,仅是今年7、8两个月份,中证指数公司已发布三条与雪球相关的大数据指数,三条与银联相关的大数据指数,一条与360旗下的搜索引擎有关的大数据指数,一条与搜房网房天下有关的大数据指数。记者了解到,博时基金、大成基金、天弘基金、中欧基金、鹏华基金正在开发基于上述指数的基金产品,将在未来两三个月内发行。

  大数据基金始步于2014年,升温于2015年。去年,广发基金[微博]与百度的合作打响大数据基金头炮;今年,除了新增南方、博时、大成、天弘、中欧、鹏华、嘉实等将近十家试水者之外,产品发行的速度和数量均在今年明显上升一个台阶。记者了解到,博时和大成等公募基金公司已经把大数据基金的开发作为公司的战略重点。

  年轻的大数据指数尚未建立自己的地位。大数据是否只是营销的噱头,仍是多数基民心中挥之不去的质疑。对此,博时基金副总裁王德英以量化基金在国内从不受重视到大受欢迎的经历勉励自己。他认为,前几年尚未做出业绩的量化基金发展得不温不火。但从去年开始,一些运作时间较长的量化基金已积累出业绩,尤其是在今年股市震荡期中成为很多投资者在债券、固定收益类产品之外的避险之选,“希望多积累点业绩,来说服投资者。”

  大数据因子的出现,寄予了公募在投研方式变革的期望,也希望能够把大数据开发成一个良好的策略,帮助原有的量化模型跑赢市场。

  大数据基金的选股多采用“多因子”模型,参考此类基金的基金合同,大都采用“财务”、“动量”、“大数据”等三类因子选股。

  王德英介绍,目前各家公募所引用的互联网数据要么与基本面有关,如银联跨行交易数据,以及蚂蚁金服旗下支付宝[微博]金融信息服务平台提供的网上消费类统计型趋势特征数据;要么是与市场信心或情绪有关的数据,如反映市场热点的百度或新浪财经等。

  华南一位大数据指数基金经理告诉经济观察报,大数据跟投资的相关性大小对最后出来的指数产品的影响并不是那么直接,还取决于它跟现有的模型匹配的程度有多大,“如果它在某一段时间的市场情况下我们觉得表现会好,会增加它的权重,有时候会降低。”

  大成基金首席战略官温智敏认为,原则上随着对大数据的应用能力的提升,大数据的权重会越来越大,“包括我们关于这支产品或者后续的产品方面在未来会把互联网的元素强化。”

  经济观察报了解到,大数据指数的选股模型的优劣取决与各家公募在量化投资领域的积累。仔细研究发现,来自各个互联网平台的数据只是选股模型中的一个因子,且所占的权重目前还不大,少则六分之一,多则三分之一。

  王德英表示,将大数据因子融入原有的量化模型中,考验的是模型的成熟度。包括大数据在内的各个因子的权重并不是固定的。不同因子如何调配才能优势互补,需要多年的运行经验才能总结出来,“模型经常要调整,哪个失效,要剔掉;要不断统计和优化。”

  这意味着大数据指数和传统被动管理型的指数有较大差异。通过多个因子策略的调整和权重优化,大数据指数可实现一定程度的主动管理。

  目前市面上的大数据指数基金多数是每月调一次仓。一位不愿具名的大数据指数基金的基金经理告诉经济观察报,现在大数据指数都是一个月一换仓,换手率比其它的主动管理型基金还是偏高一些。其进一步揭示了产品局限性和风险性,“主动管理型基金可以挑时间换仓,而我们每个月就定期这样去换,如果赶上时间点不好,大容量可能会容纳不下。”

  前述基金经理管理的大数据指数基金并没有设置最大的规模。其表示,“规模如果太大可能会影响一些调仓,尤其像现在股市不好成交低迷的情况。但是三十亿、五十亿正常规模的基金应该是没问题的,毕竟百只股票三千万、五千万,即使换仓一天换不了,拿三五天、一周来换的话也是很合理的。”

  不过,与主动型基金相比,大数据指数基金的管理费用低廉具有明显的竞争优势。一位业内人士认为,这也是策略指数能够在很短的时间内获得市场和投资者广泛青睐的一个重要原因。

  逆势而上 勇于创新

  温智敏告诉经济观察报,策略指数在国外很重要的一种策略就是等权重。传统的指数采用的是市值加权的方式,意味着更看重所谓市值较大的股票。而大数据指数则是在等权重的情况下,由模型中的多个因子去考量和选择。

  温智敏认为,现在经济转型的情况下,资本市场更加看重成长性股票。等权重的方式下选出了大量的小票,是有资本市场的判断逻辑在背后支撑。

  然而,先行者却在实践中发现了问题。倾向于小盘股的特点导致其收益不稳定。

  以最早成立的广发中证百度百发策略100指数基金为例,其募集金额曾高达23亿元,基金的成分股为100只,成分股中中小盘股占比较高。该指数策略采用等权重方式,以23亿元的募集金额来看,每只股票的配置资金为2300万元。值得投资者注意的是,中小盘股较多,当基金进行调仓时可能将产生一定的冲击成本。

  近几个月的震荡市中,受伤最大的是那些被认为代表转型方向,最有上升空间的小票。配置了小票的高仓位大数据指数基金,便在这一过程中遭遇了较大的回撤。百发100指数基金便是其中一员。

  百发100指数基金自去年运行以来,广发基金意识到该基金的规模局限性,广发基金大数据混合基金经理季峰表示,“假设在极端行情下,市场流动性匮乏,成分股大部分集中在小盘股上,后果就是交易过程中会产生巨大的冲击成本,对基金业绩造成影响。”

  高仓位,主动性差,作为第一波大数据指数基金的先行者,广发基金思考着如何更好地发挥大数据的优势。指数型产品碰壁之后,首只大数据主动量化基金广发大数据混合在解决问题的背景下诞生。记者发现,新发的广发大数据混合在仓位上更加灵活,为0~95%之间,而非百发100那样在任何时候都必须保持90%以上的仓位。

  在加权方式上,第二代大数据基金也做了改变,抛弃了等权的方法。广发大数据混合不再像此前那样按等权重买入,而是按照市值比例进行配置。季峰认为,由于加权方式采用类市值加权,因而基金规模不做任何限制,调仓的流动性风险和冲击成本将大幅降低。此外,在应对下跌趋势时,除了降低仓位,一旦展开趋势性行情时,该基金也会开股指期货空单对冲。

  股市行情震荡,让市场上基金的业绩表现分化。基金管理公司也开始从侧重指数型产品转型到侧重主动管理型产品。主动管理型能够在大数据选股的优势上结合择时对冲风险。

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量化基金一般年收益多少

量化基金一般年收益近28%。得益于A股市场指数持续强劲的表现,使用量化策略的权益基金期间也表现突出,年内平均收益率达到27.85%。不过,采用多空对冲策略的量化基金表现一般,个别产品年内收益为负。【拓展资料】介绍2009年以来,一股“量化基金”的热潮悄然掀起,中海基金、长盛基金、光大保德和富国基金先后推出了自己的量化产品,而富国正在推出的富国300增强基金还属于第一只增强型的指数基金,就是因为量化概念的引入。关于量化基金,国际资本市场,尤其是美国市场已经有了长足的发展并形成了相当的规模,量化基金通过数理统计分析,选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资,以期获取超越指数基金的收益。区别于普通基金,量化基金主要采用量化投资策略来进行投资组合管理,总的来说,量化基金采用的策略包括:量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、资产配置等。在当前品种繁多的资本市场中,从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略,主流的选股方法如下:基本面选股:通过对上市公司财务指标的分析,找出影响股价的重要因子,如:沪深300中的价值型、成长型、价值成长型等三种选股方法。统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型,这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性,被众多经济学家推崇,包括主成分法、极大似然法等。所选的因子有统计意义上或市场意义上的显著性,一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

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