華安事件驅動量化策略基金經理 張序
由于近幾十年的經濟發(fā)展,國內家庭財富和理財需求呈現明顯的上升趨勢,截至2019年底,銀行非保本理財規(guī)模超過20萬億。在當前國內經濟逐步轉型的環(huán)境下,無風險利率中樞將長期下行,居民開始從集中配置不動產和低風險金融資產轉移到大類資產配置,國內資產配置需求將迎來新的拐點。
從海外歷史經驗來看,2008年美聯儲開啟量化寬松后,美國無風險利率中樞不斷下移。在這期間,低風險固定收益類資產很難跑贏通貨膨脹,而高風險資產存在著較大不確定性,通過資產配置模式管理資金的機構迎來黃金發(fā)展期,如橋水基金、AQR資本。
資產配置目的是以分散化形式將不同類型資產進行組合,以此來達到投資者風險收益預期。自上而下,投資決策流程包括:刻畫投資者風險偏好,制定戰(zhàn)略配置策略、戰(zhàn)術調整策略以及主動管理策略。
相比于其他投資類別,資產配置更強調投資的可解釋性與可預測性。
可解釋性是指在管理組合中能夠理解清楚風險和收益的來源:是由戰(zhàn)略配置貢獻的,還是戰(zhàn)術策略或主動管理貢獻的,這有利于我們對投資中各個環(huán)節(jié)及時評價和改進。
可預測性是指我們清楚的知道組合的預期收益區(qū)間是多少,最大風險如何,這樣讓投資者能夠精確的匹配到最適合自己風險偏好的產品。
對于量化從業(yè)者,我們利用大數據和人工智能刻畫投資人風險偏好;通過數量化方法篩選合適的資產作為配置標的;結合傳統(tǒng)金融模型、市場行為理論和機器學習模型進行資產風險收益判斷,資產組合以及風險管理。通過這種平臺化,流程化的量化投資體系,使投資中的每個步驟更加透明,投資決策更加清晰,降低投資中的撞運氣成分。
國內居民理財,養(yǎng)老基金,社保基金將越來越關注資產配置的合理性與科學性,對資產配置能力的要求不斷提升。當前資產配置還處于藍海市場,而量化投資在國內資產配置中具有較大的應用前景,通過大數據和人工智能的輔助,能夠讓我們從海量數據(603138,股吧)中及時發(fā)現資產的內部聯系,未來的上漲空間,擺脫人性的弱點,獲取穩(wěn)定的低風險收益。
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