全国社会保障基金理事会.docx

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全国社会保障基金理事会

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数量化投资的特点、运作框架及其在社保基金管理中的应用价值

过去10年，数量化投资在国际市场上迅速发展，这主要得益于基础性研究不断深入、行为金融理论逐步完善和计算技术趋于成熟的共同推动，数量化投资不仅取得了较好的业绩，而且管理费用相对较低，受到投资者的青睐，正在成为一种主流的投资方式，与传统的基本面投资平分秋色。

一些大型投资机构把开发数量化投资模型的能力作为自己的金字招牌。

国内市场上，一批有远见的投资机构学习借鉴发达国家的数量化投资技术，结合中国资本市场的具体特点开发数量化投资模型，推出数量化投资产品，受到市场关注。

一、数量化投资的特点

按照投资管理方法论的不同，基金投资可以分为基本面投资和数量化投资。

基本面投资是一种传统的投资管理方法，为国内绝大部分基金管理公司所采用。

基本面投资的方法论，是从股票个体入手，全面收集、及时掌握上市公司的各种信息，深入分析上市公司的具体情况，进而把握投资机会，控制投资风险。

运用这种方法时，基金经理要分析宏观经济对公司未来盈利的影响、公司所在行业的发展前景、公司在行业中的地位和竞争力、公司治理结构、公司财务状况、产品的市场占有率、新产品开发及收益、盈利能力及其变化等基本面因素，同时把握影响市场估值水平的主要变量，如货币流动性、利率、国际资本流动等，来判断公司的投资价值，最后参考股票价格变动来做出投资决策。

运用基本面投资方法时，投资者对投资对象有深入了解。

但是，任何事物都有两面性，专注于基本面分析产生三个问题。

一是存在大量的主观判断。

基本面分析常常涉及一些假设前提，而这些假设前提是否成立需要分析师和基金经理去判断。

这些判断的主观性较强，可能是基于基金经理的经验，也有可能是基于基金经理的灵感。

判断正确了，股价朝着预期方向运动，投资者获取收益。

判断失误了，就有可能遭受损失。

二是选股标准不统一。

基本面投资方法强调对个股基本面的深入分析，但是不同公司有不同的特点，具体情况差别很大。

有的公司因为未来的成长性好受到青睐，有的公司是因为估值水平低而具有吸引力，有的公司是因为是行业龙头受到重视，难以用一个统一的标准来综合评价。

三是不适应资本市场规模的扩展。

基本面投资需要及时掌握关于上市公司的大量信息，基金经理和分析师还常常要到企业去实地调研，追踪企业的最新变化。

当所关注的上市公司只有几百家时，所需处理的信息量有限，基金经理和分析师尚能应对。

当上市公司数量达到一、二千家甚至更多时，分析师和基金经理就会力不从心，无法把握全部上市公司的情况，这时，因为人的能力限制而导致忽略和丧失投资良机的情况就不可避免。

在全球市场投资时这个问题就更加突出，一方面，市场的拓展使得需要处理的信息更多，将面对数千家公司；另一方面，全球投资背景下，分析师和基金经理不再具备国内投资时可以及时掌握上市公司基本面的有利条件，获取海外上市企业基本面信息面临较多困难。

获取信息和处理信息的障碍使得运用基本面方法投资海外时难以施展。

与基本面投资不同，数量化投资的方法论是从股票市场整体入手，通过抽象和综合来把握股票市场的运行规律。

数量化投资的第一步是分析反映股票投资价值的具体指标。

面对为数众多的上市公司和千差万别的具体情况，数量化投资的思路是暂时撇开各个上市公司的具体情况，从上市公司的信息中抽象出能够代表上市公司本质特征的具体指标。

由于这些具体指标只是从某个角度刻画上市公司的投资价值，是独立的和片面的，所以第二步是把这些具体指标合成为一个综合指标，用这个综合指标来统一评价所有上市公司的投资价值。

最后，利用最优化计算技术得出纳入投资组合的股票及其相应的投资比例。

与基本面投资相比较，数量化投资具有以下四个特点。

首先，评价股票价值的标准客观统一。

数量化投资是从全部上市公司入手，用同一个综合指标来衡量各个上市公司的投资价值，评价标准是统一的。

综合指标是由一系列从不同角度反映股票投资价值的具体指标按照一定的权重编制而成，每个具体指标能否有效反映股票价值都需要用历史数据来检验，评价标准比较客观。

其次，重视控制主动风险。

运用数量化投资方法构建组合时，可以将一系列组合约束条件，如组合的最大跟踪误差、个股在组合中的占比偏离基准的最大幅度、组合中各行业占比偏离基准的最大幅度等指标置入最优化计算过程，可以有效地控制主动风险。

第三，有利于形成投资管理的合力。

数量化投资的关键是研究出能够有效反映股票投资价值的综合指标。

由于综合指标是建立在一系列具体指标的基础之上，每一个具体指标就是一个研究课题。

建立数量化投资模型的工作可以分解成一系列子课题，有利于形成投资管理的合力。

基本面投资方法由于要依赖人的主观判断，投资过程中明星基金经理和分析师的个人作用非常突出。

而数量化投资方法更加强调集体的研究成果，淡化了基金经理的个人作用。

第四，适应资本市场的扩张和拓展。

数量化投资方法是按照综合评价指标的口径应用计算机系统处理上市公司信息，数据处理能力基本不受上市公司数量的影响，应该说，资本市场上股票数量越多，数量化投资的优势越明显。

由于计算股票投资价值时所需要的数据来源于公开信息或对于公开信息的进一步挖掘，进入海外市场时所面临的障碍要小的多。

尽管基本面投资和数量化投资之间存在明显区别，但是实际操作中，大多数投资机构同时兼容两种方法，使其互为补充。

采用基本面投资方法的基金可以运用一些具体数量指标对市场上的股票进行初步筛选，缩小需要进行基本面分析的股票范围；进行数量化投资的基金公司则在运用数量化模型选出股票后，还需要对拟投资对象的相关信息进一步确认，以避免遗漏重大信息和采用不真实的信息。

二、数量化投资的运作框架

运用数量化投资方法大体上要经过研究数量化具体指标、确定数量化综合指标、构建投资组合、实践中逐步健全完善几个阶段。

阶段一：

研究数量化具体指标。

研究数量化具体指标是数量化投资的起点，研究数量化具体指标就是发现那些与股票价格运动趋势有密切联系的变量。

发现这些变量是一项艰苦的工作，通常与股票市场的基础性研究有密切关系。

研究人员通常在大量、系统地学习股票市场基础性研究文献的基础上，结合市场数据进行实证研究，把基础研究的理论成果转化为在实践中可操作的选股具体指标。

研究人员通常从股票估值、公司成长性、行为金融、公司质量四个方面来研究数量化具体指标。

公司估值指标。

常见的公司估值指标有P/E（市盈率）、P/B（市净率），而数量化估值指标则要丰富的多，包括自由现金流与股价的比例、股利与股价比例、ROE、ROA等。

公司成长性指标。

常见的描述公司成长性的指标是盈利增长率。

数量化成长指标还包括销售收入增长率、预期盈利增长率、分析师盈利预测变化、EBIT增长率等多个指标。

行为金融指标。

行为金融偏差是证券市场上普遍存在的现象，会导致证券的错误定价，数量化投资者可以利用这些错误定价来获利。

数量化投资通过分析动量效应和均值效应来把握投资机会。

动量效应是指在一定持有期内，如果某只股票或者某个股票组合在前一段时期表现较好，那么，下一段时期该股票或者股票投资组合仍将有良好表现。

反转效应是指在一段较长的时间内，表现差的股票在其后的一段时间内有强烈的反转要求，要回复到正常水平，而在给定的一段时间内，最佳股票则倾向于在其后的时间内出现差的表现。

公司质量指标。

数量化投资通过分析公司总资产中经营性资产所占的比例、公司管理能力、治理结构等指标来分析公司质量。

研究股票具体指标是数量化投资中最为关键的一环。

当某项具体指标仅被少数几个投资者掌握时，这几个投资者有机会据此在市场上获得超额收益。

而当某项指标被所有的投资者都了解时，所有的投资者都会参考这个指标来构建投资组合，大家也就只能取得市场平均收益。

因此，研究数量化具体指标都需要进行数据挖掘，分析统计规律，并用五年以上的历史数据来验证这个市场规律。

阶段二：

确定数量化综合指标。

每一个数量化具体指标是从某一个侧面来评价股票的投资价值，这些数量化具体指标有的相关性很高，有的则是相互独立，对于相关性很高的指标需要筛掉一部分，保留那些独立性较高的具体指标。

把那些相互独立的具体指标按权重结合在一起，就形成了数量化综合指标。

数量化综合指标可以比较全面地评价股票的投资价值。

建立数量化综合指标的难点在于确定各个具体指标的权重，用相同的数量化具体指标，但是用不同的权重加总，对股票价值的评估结果是不同的。

在确定各个具体指标的权重时，需要参考资本市场的特点，用历史数据反复测算验证，最后找到一个比较理想权重比例。

阶段三：

构建优化投资组合。

通过数量化综合指标，投资者可以对所有股票进行个别评价，得到每只股票的综合评分。

下一步的工作是进行投资组合优化，通过优化模型计算投资组合里各个股票的投资比例。

构建优化组合的过程比较灵活，投资者可以把一些具体的风险控制要求设置在优化计算过程中。

例如，投资者可以设置每个股票在组合中最大投资比例、所持股票占被投资对象的最大比例、股票在组合内所占比例偏离基准的幅度、行业在组合内所占比例偏离基准的幅度、换手率限制等要求，使得优化组合满足既定的风险控制要求。

投资组合建仓后，还需要根据市场情况进行调整。

市场上每天都有新信息发布，如股价的变化、估值的变化、最新的盈利预测等等，因此，需要根据当日的新信息重新计算优化组合，与实际持有的投资组合进行比较。

在核实相关信息正确无误，并且比较调整后增加的收益大于交易成本的情况下，投资者才能做出调整投资组合的决策。

阶段四：

在实践中逐步完善。

数量化投资所依赖的模型不是固化的，三方面力量推动数量化模型在实践中不断健全和完善。

一是随着投资者把握市场规律的能力逐步提高，更多的反映股票投资价值的因素被认识，并被纳入到评价股票的综合指标之中。

二是现代金融理论自上个世纪50年代才开始建立，目前正处在快速发展时期，新金融理论成为完善数量化投资的推动力。

三是金融市场的竞争压力驱动投资机构研究市场规律，发现投资机会，获取超额利润。

因此，数量化投资是一个积累、逐步完善的动态过程。

三、数量化投资在社保基金管理中的应用价值

数量化投资在发达资本市场发展迅猛，但是国内市场才刚刚起步，大多数投资者对数量化投资方法还非常陌生。

主要有两方面原因，一是国内资本市场的基础研究比较滞后，没有形成系统的研究成果，在一定程度上制约了数量化投资的发展。

二是数量化投资方法更多地依赖数量模型而不是基金经理的主观判断，压缩了基金经理的主动投资空间，一定程度上会影响研究数量化投资方法的积极性。

我们认为，数量化投资方法是现行基本面投资方法的一个有益补充，在社保基金管理中有较好的应用价值，主要表现在以下几个方面。

1.有效控制基金投资的主动风险。

社保基金资金规模大，风险控制要求高，注重业绩的平稳增长。

但是，由于基本面投资往往依赖于基金经理的主观判断，这使得社保基金承担了较多的主动风险。

基本面投资还容易导致基金投资风格趋同，基金持股集中，不利于分散投资风险。

相比之下，数量化投资的纪律性较强，控制主动风险的各种指标可以设置在优化组合的计算过程中，风险控制措施有保证。

此外，数量化投资模型的有效性是经过历史数据检验的，尽管过去有效并不能保证未来也一定有效，但是，经过历史验证的投资策略比主观判断要客观得多，可靠性要高得多。

2.适应资本市场和社保基金的发展。

中国正在迎来资本市场大发展的新时期，资本市场规模将越来越大，上市公司数量将越来越多。

与此同时，社保基金规模也在不断壮大，投资渠道也越来越宽，不仅投资于国内市场，而且投资于国际市场。

数量化投资能较好地适应资本市场发展和投资渠道拓展的新局面，在降低基金管理成本的同时，全面把握投资机会，提高社保基金收益水平。

3.系统提升社保基金管理机构的投资能力。

本质上，数量化投资是分析把握资本市场运行的客观规律，并将所掌握的客观规律用数学模型表达出来，一个好的数量化投资模型集中体现了社保基金管理机构的投资能力。

数量化投资是一项系统工程，需要从多个方面研究资本市场的规律特征，这意味着数量化投资研究可以分解为一系列独立的子课题，可以利用集体力量分工合作，最后把成果集成为数量化投资模型。

开展数量化投资是提高社保基金管理机构投资能力的有效途径。

4.完善资产配置决策体系。

资产配置是社保基金管理的最重要环节，是控制投资风险的主要手段。

资产配置决策的任务是确定各类资产的最优投资比例，是一个定量分析过程，与数量化投资有着天然的联系。

事实上，数量化投资所依据的资本市场运行规律与资产配置决策体系是一脉相承的，数量化投资研究能够有效完善资产配置决策体系，优化资产配置结构。

（作者：

规划研究部副主任熊军）