量化对冲基金占美国市场规模1/3% 未来空间巨大？ 美国基金市场规模分析图

量化对冲基金占美国市场规模1/3，中国公募占比则不到1%，未来空间巨大？

原创： 华泰柏瑞基金 

据金融时报报道，2018年美国市场的量化对冲基金资产管理规模有望突破1万亿美元，相比对冲基金行业管理3.5万亿美元的总规模，约占总量三分之一。作为全球仅次于美国的第二大市场，中国股市中量化投资的占比还很低。根据wind统计，截至2018年6月底，市场上共有近250只量化公募产品，规模约900亿元，在公募基金总规模中的占比较不到1%；在偏股类基金中的占比约5%。量化投资具有很大的发展空间。

公募量化基金的发展情况

图1：2015年至今公募量化基金数量和规模变化

1、量化投资的分类

在诸多的量化投资策略中，国内市场有应用的主要有基于基本面信息的多因子选股策略、CTA策略、短期交易策略、套利策略等。真正的高频交易策略由于A股市场缺乏T+0交易机制而使其在股票市场几乎不存在。事件套利策略由于容量的关系，单独应用也不多。量化宏观策略受可投资资产类别的限制，发展也受到限制。

在公募基金领域，应用比较多的是量化基本面多因子选股策略。其它量化投资策略在私募领域。

2、量化基金的特点与市场定位

和基本面投资相比，量化投资可以更加有效地区分超额收益（或绝对收益）阿尔法与市场回报贝塔。投资人一般可以用更低的成本获得Beta，而更愿意为纯Alpha投资策略支付较高的管理费。严格区分Alpha与Beta也可为投资人提高收益的透明度，并为投资人节约投资成本。

随着资产配置型机构投资者的壮大，养老基金、FOF基金等长期资金进入市场，量化基金的投资价值会更加凸显。

公募量化投资的发展趋势

近年来，公募以基本面量化为主的产品线趋于完整，并呈现出一些新的发展趋势。

1、新的投资策略：Smart Beta

Smart Beta是一种把主动和被动相结合的投资策略，通过量化模型实现特定因子的有效暴露，相对于传统指数投资而言，其有利于获取超越指数的回报。近年来，Smart Beta策略逐渐被市场接受和认可。

海外Smart Beta产品已进入稳健发展阶段，采用的策略以多因子为主，常见的指数还包括基本面指数、价值/成长风格指数、规模指数、红利指数、质量指数等；此外，这类产品也是机构投资者进行资产配置的重要工具之一。根据FTSE RUSSELL的调查报告显示，应用Smart Beta策略的机构投资者占比2018年达48%，而2015年仅为26%，尤其是美国和欧洲，采用Smart Beta策略的投资者比例更高。

相对于美国和欧洲，目前我国的采用Smart Beta策略的公募基金尚在起步阶段，Smart Beta公募基金仍以单因子策略为主。从长期来看，Smart Beta公募基金还具有很大的发展空间，这类产品将在行业配置、宽基指数配置之外，为投资者尤其是机构投资者提供另一种维度的资产配置方式——在风格或因子层面上进行资产配置。

2、新的投资方法：大数据与机器学习

进入信息时代，大数据和机器学习在金融体系和资本市场中得到越来越广泛的应用。大数据提供了有别于传统的市场和财务报表数据的另类数据集，将有助于预测公司基本面、运营情况、商业联系、市场舆情等；机器学习能够自动处理海量的信息，面对大数据需求而快速发展起来的深度学习LSTM、自加强学习、监督学习XGBoost等受到较多的关注。

目前量化投资发展的主要制约因素

1、投资工具的短缺

目前国内资本市场并不完善，缺乏相应的投资工具，所以不少量化投资策略当前在国内市场尚无法得到应用。

就国内股票市场而言，我们尚缺乏有效的做空机制。当前A股的做空工具只有股指期货、50ETF期权，以及少量的场外互换和期权。而这些工具的体量很小，不足以成为有效对冲风险的工具。股指期货的交易当前还处于受限状态，无法正常发挥作用。在融资融券方面，国内市场只发展了加杠杆的融资业务，而对冲风险的融券业务受到极大限制。

2、股指期货和股票市场的交易限制

2015年股市异常波动之后，国内股指期货交易受到限制。自此至今的大部分时间，股指期货交易处于贴水状态，流动性大幅缩水。由于融券业务的缺失，导致期现套利在股指期货贴水时较难实施，市场无法通过套利者的参与消除股指期货贴水。虽然2017年中金所对股指期货交易规则进行调整，一定程度上提高了股指期货市场的流动性，但直到目前，股指期货的贴水和流动性尚无实质性改观，这不仅使得一些股指期货套利策略变得几乎不可行，而且以股指期货作为对冲工具的市场中性投资策略的收益也受到很大影响，直接导致了刚刚发展起步的这两类量化投资策略管理规模的大幅缩水。

3、投研团队的培养与自律

国内量化投资发展的历史还比较短，量化投研方面需要积累经验，当前人才的短缺对国内量化投资的发展也有一定的制约。

另外，量化投资需要投研团队的自律。如果出现恶意投机的量化投资策略或者容易引发交易系统风险的投资策略，则会影响量化投资在国内整体的发展。

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