谨防量化基金的过度归纳

来源: 证券时报
由于这种过度归纳导致量化基金非常依赖在过去一小段时间里有效的归纳规律,因此当这种市场规律仍然有效时,量化基金会取得非常良好的短期业绩。但一旦市场规律发生扭转,量化基金往往会遭遇损失,让投资者猝不及防。

由于量化基金往往涉及到大量计算和数学知识,不少投资者对这类基金并不熟悉,一听说使用多少计算机进行人工智能计算、在多少毫秒之内能进行多少次自动交易决策,再配上短期亮眼的业绩,就会觉得特别高级。相比之下,那些只会用Excel表计算的主动基金经理,或者连Excel表都不怎么用的沃伦·巴菲特,就显得土气了许多。

但其实,量化投资也只是投资手段的一种,也是机器在人的指导下做出的投资决策。因此,主动投资里会有人主观偏差所犯下的错误,在量化投资中也一样存在。而在量化投资容易犯下的各种错误中,“过度归纳”就是一种尤其需要重视的问题。

过度归纳犯下的错误

所谓过度归纳,指的就是量化基金在用数量化的方法寻找市场规律时,进行了过度的优化和归纳,过于依赖一种市场逻辑,或者一种量化策略、一类策略参数。

由于这种过度归纳导致量化基金非常依赖在过去一小段时间里有效的归纳规律,因此当这种市场规律仍然有效时,量化基金会取得非常良好的短期业绩。但是,也正是由于这种投资方法过于集中在一种市场规律和归纳结论上,因此一旦市场规律发生扭转,量化基金往往会遭遇损失,让投资者猝不及防。

其实,对于量化基金来说,由于量化投资手段可以在无数的规律、策略、参数中进行选择,因此很容易发现一两种在过去非常有效的规律组合。但是,这种组合很可能是过度归纳的结果,而这种组合的运用,有两种典型的情况,会对投资者产生误导。

第一种情况,是用一个过度归纳的量化研究结果,对投资者进行宣传,宣称自己的量化投资策略在过去取得了如何优异的投资成果。这里让我们用一个例子,来看这种过度归纳的历史研究,可能是一个杜撰出的而实际很难取得的研究结果。

假设有一个量化研究,使用某种量化策略,对市场历史数据进行回测。假设这个策略使用了3个参数,每个参数从1到100可以选择100个值,那么这个量化研究就会得到100的3次方、也就是100万个值。如果这个量化研究在这100万个组合中,挑出最好的1个组合,然后宣称这是这个策略在过去10年中可能取得的投资回报,那么这种宣传说错了吗?

量化研究的发布者可以说,自己并没有错,这个结果确实是这个量化策略在过去可能取得的业绩。只不过,这是1/100万的结果,而且是最好的那个结果。那么,这个结果在未来果真靠得住吗?答案不言而喻。

第二种情况,则是量化基金选择了过去一段时间最优的策略和参数,把大部分的仓位都压在这个策略和参数上。在这种情况下,由于市场趋势一般都会持续一段时间,因此,这么做的量化基金,有很大的概率会在未来一段时间里表现得不错。

但是,这种依靠过度归纳的量化投资方法,做错了什么呢?由于市场的风格并不会永远不变,因此过于押宝少量甚至单一策略、参数的量化基金,在市场风格一旦转变的时候,会突然从盈利转为亏损。而由于仓位压得过重、投资策略过于集中,这种转变也会变得特别快。

如何面对投资策略失效

那么,正确的量化基金投资策略应该是怎样的呢?量化基金需要做的,不光是思考如何获得收益,也需要思考一旦投资风格转变,一旦过去的量化策略和参数失效,如何最大程度地减少损失。

因此,对于成熟稳重的量化基金来说,需要把自己的投资仓位分散在不同的投资策略、量化参数上。这样做会让量化基金在市场风格非常极致的时候,难以赚到最多的钱,但是也会让它们在这种极致风格发生逆转的时候,能够更好地渡过难关。

在历史上,一些量化基金由于进行了过度归纳的投资,从而在市场风格持续演绎时盈利高涨,市场风格一旦转变时就扭盈为亏,甚至亏损惨重。

早在2014年的A股市场,由于当年前大半年的时间里,市场呈现一种“低估值蓝筹股下跌、高估值小公司上涨”的市场格局,因此一些不太重视过度归纳问题的量化基金,很容易就发现这其中的市场机会:只要做多高估值的小公司股票、做空低估值的蓝筹股,就可以简单地赚到钱。

问题是,由于蓝筹股的盈利能力往往比小公司更强(在全球范围内多半如此,在中国市场大多数时候也不例外),因此这种过度归纳出来的量化投资策略,其实是有很大问题的:它做多了价值更少的股票、做空了价值更多的股票。

任何违背长期价值的市场状态,都注定了难以永久维持,2014年的市场行情也是一样。到了2014年的11月20日,市场风格突然大转,代表蓝筹股的上证50指数从11月20日的1676点,在一个半月的时间里,就上涨到了2015年1月5日的2649点,涨幅58%。而同期代表小股票的中证500指数,则仅从4974点上涨到了5417点,涨幅仅有9%。

结果,不少之前依靠“做多小盘股、做空蓝筹股策略”的量化基金,在短短一个多月时间里,录得大幅亏损,让投资者始料不及。

有道是“历史不会简单重演,但是常常会押韵”。到了2021年,类似的事情又开始上演。由于在2019年到2021年上半年的将近两年的时间里,A股市场上低估值的股票表现不佳,而估值高的股票则一再上涨,因此市场上开始有了“买股票就是要买贵的”、“怕高才是苦命人”的说法。

而这样一个显而易见的市场结构性规律,自然逃不过计算迅速的量化基金的眼睛。于是,在量化投资界,一种类似于当年“做多小盘股、做空蓝筹股”的过度归纳投资策略,再次开始出现,只不过这次变成了“做多高估值股票、做空低估值股票”。但是,这种策略虽然顺应了短期的市场潮流,在长期却是违背了投资和商业规律的。在长期,它给过度依赖这种策略的量化基金带来的危害,也是显而易见的。

其实,对于投资于量化基金的投资者来说,最应该避免的一种判断方法,就是只根据基金的中短期业绩进行判断,而不仔细深究这个业绩是如何取得的。而对于主动投资基金,事情也是一样,那些只顾短期业绩好、不管短期业绩如何取得的投资者,往往很难取得长期让人满意的结果。

毕竟,量化投资不过是数量化的主动投资,本质上仍然是由人做出决策,只不过量化投资依赖的工具是数据模型,主动投资依赖的工具是主观经验而已。

投资需知其表又知其里

不仅国内的量化投资策略会出现过度归纳的问题,海外成熟市场的量化基金,有时候也会出现同样的问题:甚至有过之而无不及。在美国证券市场,曾经名噪一时的长期资产管理公司(Long-Term Capital Management)、不凋花咨询公司(Amaranth Advisors)这两家著名的量化基金公司的倒闭,就是来自于当时过度归纳带来的巨大风险。

在量化基金没有注意过度归纳的风险从而可能产生的问题中,有两个额外的知识点是投资者需要格外注意的。

其一,在短期市场中,量化基金如果不重视过度归纳可能带来的风险,往往反而可能由于全仓压上单一量化策略和量化参数,从而取得短期内非常好、甚至远超同行的业绩。而在追逐短期业绩的市场中,这种业绩又可能会带来巨大的规模增加。

其二,正是这种“优秀的短期业绩带来短期规模暴增”的现象,回过头来又会在市场风格突然转向时,由于其巨大的规模造成市场风格变化时损失更严重。也就是说,当市场风格转向时,如果大量原来押注在这个风格上的资金,都试图在短期完成调仓,那么如此巨大的交易量,会让市场风格变得更加极端,也让之前没有重视风险的量化基金,从盈利到亏损的速度变得更加迅速。

所以,正如《列子》所云,“圣人不查存亡,而察其所以然。”投资者在投资量化基金时,绝不可以只看量化基金几年的、中短期的业绩好坏,而忘记考察量化基金是究竟如何取得了如此业绩的。只有“知其表又知其里,知其外又知其内”,才能做出长期优秀而又稳健的投资决策。

本文作者:九圜青泉科技首席投资官陈嘉禾,来源:证券时报,原文标题:《谨防量化基金的过度归纳》

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3 条评论
MobileUser3727
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写这篇文章的人估计也是量化的新手或并没有搞清楚量化策略到底是怎么做的

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crazy514
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量化算法都是人编写的,下一步得走向深度学习了

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手机用户9783
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没有即跑得快又跑得远的跑车

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