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导读:很多时候,选择比努力更重要。大到选择从事什么行业,和什么样的人结婚,小到每天吃什么东西,和什么样的人见面,都成为影响我们一生至关重要的因素。投资也是如此,巴菲特说要选择那些能够“滚雪球”的公司做投资。这些公司有长长的坡和厚厚的雪。这意味着,在什么样的行业中进行长期投资,是开启一个基金经理获取超额收益的“金钥匙”。

 

5月12日,我和长信基金量化投资部总监左金保一起,通过海通证券.e海通财平台进行直播。左金保从量化数据的角度,分享了哪些属于优质投资赛道。拉长时间看,消费、医药、科技是A股市场长期的好赛道。同时,他还分享了如何通过量化投资,在这些好赛道中获取超额收益,最终构成比较好的绝对收益。


以下分享来自左金保的直播“金句”:

 

1、盈利能力高且稳定的行业主要集中在消费和科技两大块,细分是家电、食品饮料、医药以及电子等。

 

2、从风险收益比角度来看,消费、医药夏普比率相比市场具有显著优势。虽然科技类股票波动较高,但其收益风险比较高,也能起到分散风险的作用,具备长期配置价值。

 

3、从长期投资回报与盈利能力的关系来看,行业收益与盈利能力有比较显著的正相关性,与盈利能力的波动有比较显著的负相关性,持有ROE相对较高且稳定的行业投资回报更高。

 

4、当前标普500的市值占比中,信息技术、消费和医疗保健占比超过50%。说明A股市场的消费、医药、科技相对具有进一步成长空间。

 

5、量化投资是基于规则的投资,根据市场行情演绎,提炼出哪些是有效因子,哪些是无效因子。

 

6、在构建模型的时候,难点并非数据的丰富度,而是将这些数据提炼并组合从而更高胜率的预测未来收益。

 

7、多因子模型会更均衡,更稳健,重配一个因子会牵涉到“因子择时”的难题。



A股市场中的好赛道

 

朱昂:从历史数据看,哪些行业属于比较好的赛道?


 左金保  为了找到长期有超额收益的行业,使用过去十年的数据做了很多量化研究,最终发现,这类行业有三个特点:

 

第一,从长期投资回报与盈利能力的关系来看,行业收益与盈利能力有比较显著的正相关性,持有ROE相对较高的行业投资回报更高。

 

第二,从长期投资回报与盈利能力的稳定性关系来看,行业收益与盈利能力波动有比较显著的负相关性,持有ROE波动率相对较低的行业投资回报更高。

 

第三,从历史上看,盈利能力高且稳定的行业主要集中在消费和科技两大块,细分是家电、食品饮料、医药以及电子等,这类行业获取的长期投资收益更为可观。从行业的收益风险比的角度来考虑,发现过去十年中消费类、医药类和科技类占优。

 

朱昂:好赛道背后的驱动因素有哪些?


 左金保  首先,从投资回报角度来看,消费、医药、科技从历史上来看表现要明显优于市场及其它板块,这三个板块符合大的经济发展趋势,同时也是市场空间非常广阔的领域。

 

第一,消费行业的空间比较大。国外有很多投资大师偏向于投资必选消费类的个股。从供需的角度来讲,这类股票的需求相对稳定,而且这类行业中优质的公司存在比较明显的马太效应,能保持长期较高的市场份额。过去十年,消费类行业中不断有企业壮大成长,成为国内甚至世界级的品牌。展望未来,消费升级仍然是行业的长期驱动逻辑,目前消费类经济在GDP中的占比正逐渐提升。

 

第二,国内医药行业会不断有公司进一步走向世界。中国是人口大国,随着人口老龄化的到来,医药行业的需求逐渐攀升。目前世界顶尖的药企还是在欧美等发达国家,但中国有工程师红利和后发优势,未来的替代空间非常大,已经能看到国内的创新药企业在快速成长。

 

第三,正在由传统的投资驱动转向科技创新驱动,并且这将成为一个不可逆的趋势。现在大家经常提到的新基建,就是把经济结构向科技水平更高的层次优化,经济增长的质量在逐步提升,质量提升就是科技水平的提升,这意味着科技在GDP中的比重在提升。

 

其次,从风险收益比角度来看,消费、医药夏普比率相比市场具有显著优势。虽然科技类股票波动较高,但其收益风险比较高,也能起到分散风险的作用,具备长期配置价值。

 

最后,从市值占比的角度出发,A股市场目前以金融类企业独大,而当前标普500的市值占比中,信息技术、消费和医疗保健占比超过50%。这也说明A股市场的消费、医药、科技相对具有进一步成长空间。


 

多因子模型选股获得超额收益


朱昂:如何在不同细分领域的赛道中获得超额收益?


 左金保  获得超额收益的关键在于通过好赛道中捕捉有超额收益的股票。

 

落实到具体操作上,分为三个步骤:

首先,初步筛选,优中选优。根据规则剔除掉一部分个股。例如,剔除掉利润增长严重不达预期的股票,这类股票也比较容易陷入估值陷阱;剔除掉近期有大额解禁的股票。

 

其次,不同行业中的有效因子不同,要找到不同行业中的有效因子,通过这些因子评价个股。例如:在科技行业中与研发投入相关的因子是一个很重要的信息维度。

 

最后,不同的行业有很多细分领域,跟踪相应领域的中观数据和对盈利有影响的宏观数据和景气程度,在景气度改善的行业进行超配。

 

朱昂:作为一名量化投资的基金经理,你的超额收益是来自量化模型的投资框架?


 左金保  量化投资的框架是比较宽泛,基于投资品种的不同,分析框架会截然不同。股票投资是一种框架,衍生品投资又是另一种框架。不同交易模式的量化投资以及收益目标,投资的框架也会截然不同。比如:有些私募是做量价模型的,还有做日内回转模型(T+0),这些都会导致投资框架的不同。

 

作为公募基金的量化投资,主要基于两大投资框架:财务模型和一些低频因子,这些属于量化投资的第一阶段。第二阶段主要是高频量价模型,这种做法换手率很高,一年可能要达到100倍,而是对于交易成本要求很高,公募基金不太适合做高换手率的量价模型产品。

 

投资框架主要基于多因子模型,量化投资是基于规则的投资,根据市场行情演绎,提炼出哪些是有效因子,哪些是无效因子。模型也会伴随着市场形态的变化与时俱进,剔除失效因子,加入新的有效因子。

 

理论上来说,完美的多因子模型应该纳入所有影响市场的因素,在实际操作中显然是不可能的。通过结构化和非结构化的数据分析,将多因子模型不断丰富和扩充。

 

在构建模型的时候,难点并非数据的丰富度,而是如何将这些数据有效的提炼和组合,进而更高胜率的预测未来收益。这些结构化和非结构化的数据,背后告诉我们相关投资信息,这些信息如何刻画目前的市场。

 

有些数据是线性逻辑,还是能够理解的,比如:一些财务数据。但是有些数据是非线性的逻辑,就需要用模型算法去理解。当然,后者可能在私募基金中的高频交易和数据分析中用的比较多。

 

不敢说构建了什么投资框架,更多是站在巨人的肩膀上持续学习。量化投资本来就是基于大量前辈们的研究,实现持续的模型迭代。从公募基金的角度出发,未来会持续丰富多因子模型,更好的刻画市场。

 

朱昂:说到多因子模型,虽然许多人在提,但是市场上也有不少人其实就是基于一两个因子的模型,是不是只有给予某些因子更高的权重,才能获得超额收益?


 左金保  并不是特别认同这种模型,这种思维更像目前的Smart Beta(聪明的因子)策略。Smart Beta产品会始终重配一两个因子,多因子模型会更均衡,更稳健,重配一个因子会牵涉到“因子择时”的难题

 

在学术界,“因子择时”的争议比较大。基于宏观经济的不同阶段,有效的因子会不一样。理论上,如果能做到正确的择时,就能选取这个阶段最有效的因子。然而在实践操作中,我们发现判断宏观经济,不是一个具有高胜率的事情。

 

人们如果用后视镜来看,会发现宏观经济特征很清晰。但是在事中来判断,经济处于哪个阶段,就非常困难了。由于胜率比较低,不希望通过择时来做单一因子的轮动。而是对好几个因子都做一定的配置。

 

朱昂:通过更均衡的因子模型,来获取更稳健的超额收益,而避免单一因子的过度依赖。但是历史上看,A股许多量化投资都是基于小市值的因子,你怎么看?


 左金保  过去对海外量化投资做了很多研究,发现在海外量化投资中,市值因子在最近十年甚至十五年的表现更符合风险因子的特征风险因子意味着,长期看这个因子没有稳健的超额收益。但是A股市场在2017年之前,市值因子的超额收益很高,近三年的表现才与美股市场市值因子表现近似。

 

过去国内土生土长的量化投资者,都不太会去抗拒如此高的收益,在多因子模型中会赋予小市值因子更大权重。大市值和小市值是相对的,国内A股市场真正的大市值股票数量是偏少的。我们如果做一个分散的全市场选股量化组合,最终结果还是会偏向小市值一些,因为“漂亮50”的大市值股票数量并不多。

 

小市值因子中还有一个特点,偏向交易的价量因子会比较有效。我们看到许多量化对冲私募基金,即使在有很高贴水的情况下,还是希望通过中证500,而不是沪深300来对冲。背后的原因就是高频的价量因子,在小股票会更加有效,对冲之后的风险暴露不大。

 

朱昂:小市值因子在交易上的有效性更强,也和A股过去散户为主的投资者结构有关,也就是投资者结构变化,会影响模型中不同因子的有效性?


 左金保  看到A股市场逐渐向成熟市场靠拢,这也是量化投资未来面临的长期挑战。

 

小市值因子的超额收益为什么这几年不太好?一个原因是,小市值的流动性在恶化。另一个原因是投资者结构发生变化,改变了市场的投资风格。过去大家比较喜欢买小股票,挖掘各种黑马,投资模式偏向交易和博弈。这两年市场向价值投资模式转变,给盈利的确定性很高的溢价。

 

既然市场告诉你规则在改变,那要相应会对多因子模型进行优化,给予基本面权重更大的配置。多因子模型现在更加重视财务因子模型,但不会做过多的行业风格偏离。比如:现在的“漂亮50”很多是消费股,但量化基金的行业配置不会和指数出现很大跟踪误差,不会过多配置消费股。

 

投资者结构的变化,在改变不同因子的有效性,从过去的小市值因子带来巨大超额收益,到今天财务因子变得更加有效。在这个过程中,多因子模型也会与时俱进。



五大行业主题基金布局优质赛道

 

朱昂:长信基金量化投资旗下行业主题基金有哪些特点?


 左金保  目前有五只行业主题基金,进行布局的时候,以稳定高盈利、符合经济发展方向等为主要依据。

 

第一,医疗保健:长信医疗保健混合(LOF)将医药板块分为8个大类和23个小类,分别监控大类和小类的景气变化,增加景气向好的细分权重,如:近期的特色原料药、疫苗等,降低景气堪忧的细分权重,如:医院。在可控范围内,组合持股尽量分散以降低风险,一季报显示,前十大重仓股集中度为52.18%,同时前十大持仓股分散在疫苗、创新药、高值耗材、CXO、特色原料药、体外诊断、中大设备等多个细分领域中。选股偏向于盈利能力强、成长出色、护城河高的企业。这只基金在近两年中,都收获了很好的超额收益。

 

第二,消费精选:长信消费精选量化股票覆盖行业相对比较宽广,与常见的消费类基金相比,除了白酒、医药、家电等传统基金重仓行业外,还会关注互联网、游戏等新兴行业,能够发挥量化模型的广度优势,分散组合的风险。选股模型偏向于长期盈利、成长能力优秀、现金流充沛、估值相对合理的消费行业标的。

 

第三,电子信息:长信电子信息量化混合是纯粹的科技基金,模型只在计算机、电子、通信及传媒行业内进行选股。根据行业景气度和市场情绪进行一定比例的行业超低配。选股上而言,模型侧重研发投入较高,成长强劲,盈利能力边际改善的具备核心竞争力的真成长标的。

 

第四,低碳环保:长信低碳环保量化股票关注新能源汽车产业链相关个股,采用量化的方法挖掘产业上下游标的,投资视角更宽。

 

第五,国防军工:长信国防军工量化混合采用自下而上的量化模型挖掘军工行业内具有业绩支撑,估值合理的个股,追求长期稳定的超额收益,是市场上为数不多的专注军工板块的主动型产品,力争为投资者带来行业beta和稳定的alpha。

 

朱昂:最后能否做一下对接下来市场的展望?


 左金保  看市场有两个维度,第一是估值,第二是企业盈利周期。

 

首先,对市场估值影响最大的因素是货币政策,尤其是利率政策。市场的利率周期往往领先于估值的波动周期,利率下行的时候,大概率对应了估值提升的过程。当前的利率市场环境对A股市场的估值是比较友善的,并且目前看不到扭转的先兆。况且,目前沪深300和中证500的TTMPE均位于历史中枢附近,上证50更是位于30%分位处,仅创业板指位于75%分位处。这是考虑了今年一季度非常态的不利因素,如果以2019年的上市公司利润计算市场整体估值则更有吸引力,这说明大部分指数的静态估值水平拥有较高安全边际。

 

其次,企业盈利周期与货币供应情况有很强的相关性。货币发行扩张期往往伴随着企业盈利周期的改善,当前新冠疫情这一非常规因素导致很多上市公司的一季报不是很好看,但这不是常态的表现,随着疫情改善,货币供应在逐渐变好,未来两到三个季度内会有一个比较好的盈利边际的改善。

 

当然,疫情并未完全过去,疫情造成的损害也无法准确估计,全球各大经济体在第一和第二季度都遭受严重的断崖式下滑,在坏年景下发生国际冲突的概率要远高于好年景,需要警惕中外关系的持续紧张。在这种背景下,基本面确定性高和具有国家战略价值的板块或将迎来较好的投资机会,潜力板块包括:

 

大消费板块具有盈利能力稳定、现金流出色、成长可预期等特点,备受海内外投资者的青睐,特别是其中的医药、食品饮料行业长远还具备消费升级等内生驱动力。

 

科技板块:具有国家战略价值,认清没有核心技术就处处受制于人的现实后,电子信息板块、军工板块等或会迎来长期的改革牛。

 

目前,宽松的流动性水平正在填平估值洼地,国债收益率屡创新低间接凸显股票市场的相对吸引力,在A股市场加速国际化和制度改革的背景下,A股市场优质资产有望走出一波慢牛



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朱昂

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点拾投资创始人,专业投资研究人

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