量化基金的春天来了吗？

前言

过去两年，主动型权益基金的风光无两，以碾压式的收益跑赢了量化基金，量化基金逐渐被边缘化，只有增强型指数基金勉强撑着量化基金的门面。

时过境迁，随着抱团股的瓦解，各类量化基金开始跑赢主动型权益基金，难道量化基金的春天来了吗？

一、什么是量化基金？

量化交易在国内兴起也就是近十年的事情。

它是通过大数据分析，挖掘海量的交易数据，寻找市场的规律，做出预测。电脑建立先进的数学模型来替代人为的主观判断，通过计算机进行高频交易。

技术流从本质上来讲是通过合理的分配胜率和赔率来进行盈利，实质上是一个零和博弈的游戏。

量化交易通过电脑来交易，止损、买入、卖出执行得分毫不差，忽视一切情感波动和非理性决策，胜率和赔率算得比你要清楚得多。

如今很多人仍然痴迷于技术流，通过画支撑线、压力线、箱体结构来进行交易。殊不知量化交易就是从技术流里诞生的，不过别人早就迭代了不知道多少倍，而你还在新手村徘徊。

为什么现在技术流赚钱越来越难——因为你的对手盘是量化基金。

我们平常接触到的比较多的量化基金是：主动量化型、量化对冲型、指数增强型这三种。

二、主动量化基金

主动量化型基金采用因子投资的思路进行选股，与一般的基金有极大的差异。

通过设定一系列的指标，比如公司的基本面数据、市场情绪指标、买入卖出标准等，而且大量的因子特征指向的是同行业内进行选股，所以主动量化型基金一般会采用行业中性的配置方式。

说直白点就是基金在构建组合时会参考某一指数的行业分布进行匹配。

像西部利得量化成长参考的就是中证500指数进行行业配置，持仓极其分散，前十大重仓股比例一般在25%以下。

No.1 主动量化型基金不适合长期持有

国内的主动量化型基金都是做多，没有什么对冲机制，在下跌时频繁的交易一般会放大亏损。

所以你会发现在市场出现趋势性下跌时，主动型量化基金跌得会特别厉害，明显高于普通基金的回撤。

此外，任何一个算法在被大家普遍接受后都会失效，量化基金的核心比拼的就是谁的算法更先进。

你别听某些量化私募天天吹我的因子储备有多充足，迭代能力有多强，零和博弈的东西能有多少稳定性可言？

最后，量化基金永不可能翻越的一座大山就是资金规模。

像张坤之类的明星经理，他可以把持仓的权重极度偏向于白酒，只要白酒还能涨，规模大点也无所谓，收益也能超出市场平均线。

量化基金不同，由于对标指数行业分布，无法通过暴露某一行业的权重来获得超额收益，一旦规模大了，收益率会急剧下跌。

从这三方面来看，大部分主动量化型基金是不适合长期持有的。

No.2 主动量化型基金适合做趋势

有人可能会问：“一个基金不适合长期持有那还有存在的必要吗？”

恰恰相反，主动型量化基金对于做趋势的人来说简直是神器。

1、短期内收益率的稳定性非常强。

因为主动型量化基金采用了行业中性配置，不会像普通基金一样在某段时间对某个行业有明显的超额配置，转而通过个股的选择获得超额收益，这往往就意味着短期内策略的有效性。

像西部利得量化，从基金经理的话语跟一季报中大概能感觉得出业绩之类的因子权重比较大，而以盈利、业绩为主导可能在今年都是主流风格，这才是它最近走得比较强势的原因。

在一波上涨周期中，主流的风格是恒定的，过去两年头部的量化基金收益率超了尾部那些一倍多，就是把大市值因子暴露得充分。

根据上面的描述大家可以思考一下，为什么我觉得用量化基金做波段比指数增强型基金更合适。

2、主动型量化基金不存在持仓个股估值过高，透支上涨潜力的问题。

从选股角度来讲，基金经理专注于公司的研究，公司未来业绩的高增速是能弥补短期内高估值带来的风险的，所以基金经理更愿意把估值放在次要位置。

量化基金不同，它采用的是因子选股，对公司未来增速的把握和理解程度要远远低于基金经理，必须通过降低估值水平来保证风险水平。

而且量化基金的持仓极其分散，不存在前几大重仓股最近涨得太多透支上涨潜力的问题。

所以，选量化基金一定得选最近走得最好的，强者恒强是绝对真理。

目前的市场就是沪深300和中证500两条线轮流走，你看好沪深300就去买易方达量化，看好中证500就去买西部利得量化。

由于篇幅受限，这篇文章就先介绍主动型量化基金，下篇再介绍量化对冲型、指数增强型基金。

三、我近期对市场的看法

关于近期的大盘走势，我还是认为在7月初之前会一直震荡往上走，整体的风险可控。

以科创板为代表的大科技最近走得不错，并不是什么估值低、业绩好的原因。从四月份以来整个市场的风险预估降低，风险偏好上升，就相当于弱化版的19年初、20年5月，这种时候大科技往往会走得不错，但也仅仅只是限于这两个月可能走得比较好。

拉长时间维度看，我认为下半年比上半年难做，明年比今年难做，大科技这种内部业绩分化严重的是没有什么板块的趋势性机会，涨上去切不可追，是解套的好机会。

今年的核心还是盈利为驱动。