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华安基金量化基金经理张序做客每经APP直播间:量化投资降随机性 四大行业可关注俄罗斯与中国的时差

   日期:2023-10-03     浏览:37    评论:0    
核心提示:每经记者:王砚丹 每经编辑:何剑岭 近期,A股市场对量化投资的关注度很高。一方面在当前市场连续过万亿元成交中,业内普遍认为量化交易成了不可或缺的力量;另一方面,今年以来量化产品的业绩也很不错,数据显

每经记者:王砚丹 每经编辑:何剑岭

近期,A股市场对量化投资的关注度很高。一方面在当前市场连续过万亿元成交中,业内普遍认为量化交易成了不可或缺的力量;另一方面,今年以来量化产品的业绩也很不错,数据显示,275只500指增基金今年以来平均收益25.61%,甚至有产品跑赢基准近50个百分点,百亿级量化私募500指增基金平均收益超42%。

如何看待当前市场量化投资火爆?背后究竟有哪些原因?对于量化基金相关产品,投资者该如何选择?9月28日下午,华安基金量化基金经理张序做客每经APP《昊哥的下午茶》直播间,对上述问题作了剖析,并就四季度投资机会与网友进行了交流。

张序 受访者供图

量化基金收益率相对高

张序首先向投资者介绍了今年量化基金的收益情况。根据统计,今年以来权益类主动基金收益率中位数约为6.5%,而量化基金收益率中位数达到7.5%,高于一般主动型基金。

他指出,量化基金收益率整体跑赢主动基金与今年市场风格有关。2018年、2019年,市场抱团特征明显,而今年以来,市场抱团效应基本没有,板块之间轮动明显。如一季度主要是医药消费板块的行情,二季度新能源车、周期板块走强。这种分散化投资环境使得量化基金相比主动基金更有优势,因为主动基金的基金经理可能对某一个行业较为了解,但量化基金则擅长在诸多行业之间抓点机会,累积起来相当可观。

同时,张序向投资者介绍了量化投资的一些逻辑概念。一方面,投资时要进行定性的研究分析;另一方面需要根据数据制定投资策略。这些数据包括财报数据、调研数据、新闻报道的数据等,根据公开数据通过定量化模型进行挖掘,去寻找超额收益机会。

他指出,量化策略运用大概可以分为四类。第一类是偏市场择时的量化策略,可以通过股价走势构造定量模型,也可以通过统计历史上不同宏观状态下资产收益率高低构造模型来进行投资判断。第二类是中观视角下的量化投资,这是国内近3年发展较热的领域。简而言之就是通过宏观经济数据(GDP、社融等)、终端数据(如煤炭行业库存、钢铁产销率等)以及微观数据(如期货价格等),去构建对行业景气度的模型,做基本面量化,帮助判断哪些行业未来可能具有投资机会。第三类是选股策略。基于多因子的角度,利用因子模型、事件驱动模型等构建选股框架。第四类是偏交易的策略。这类策略私募运用较多,通过量价信息或基于高频的数据信息构建量化模型,运用于日内交易或日间套利等方面。

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每经记者:王砚丹 每经编辑:何剑岭

近期,A股市场对量化投资的关注度很高。一方面在当前市场连续过万亿元成交中,业内普遍认为量化交易成了不可或缺的力量;另一方面,今年以来量化产品的业绩也很不错,数据显示,275只500指增基金今年以来平均收益25.61%,甚至有产品跑赢基准近50个百分点,百亿级量化私募500指增基金平均收益超42%。

如何看待当前市场量化投资火爆?背后究竟有哪些原因?对于量化基金相关产品,投资者该如何选择?9月28日下午,华安基金量化基金经理张序做客每经APP《昊哥的下午茶》直播间,对上述问题作了剖析,并就四季度投资机会与网友进行了交流。

张序 受访者供图

量化基金收益率相对高

张序首先向投资者介绍了今年量化基金的收益情况。根据统计,今年以来权益类主动基金收益率中位数约为6.5%,而量化基金收益率中位数达到7.5%,高于一般主动型基金。

他指出,量化基金收益率整体跑赢主动基金与今年市场风格有关。2018年、2019年,市场抱团特征明显,而今年以来,市场抱团效应基本没有,板块之间轮动明显。如一季度主要是医药消费板块的行情,二季度新能源车、周期板块走强。这种分散化投资环境使得量化基金相比主动基金更有优势,因为主动基金的基金经理可能对某一个行业较为了解,但量化基金则擅长在诸多行业之间抓点机会,累积起来相当可观。

同时,张序向投资者介绍了量化投资的一些逻辑概念。一方面,投资时要进行定性的研究分析;另一方面需要根据数据制定投资策略。这些数据包括财报数据、调研数据、新闻报道的数据等,根据公开数据通过定量化模型进行挖掘,去寻找超额收益机会。

他指出,量化策略运用大概可以分为四类。第一类是偏市场择时的量化策略,可以通过股价走势构造定量模型,也可以通过统计历史上不同宏观状态下资产收益率高低构造模型来进行投资判断。第二类是中观视角下的量化投资,这是国内近3年发展较热的领域。简而言之就是通过宏观经济数据(GDP、社融等)、终端数据(如煤炭行业库存、钢铁产销率等)以及微观数据(如期货价格等),去构建对行业景气度的模型,做基本面量化,帮助判断哪些行业未来可能具有投资机会。第三类是选股策略。基于多因子的角度,利用因子模型、事件驱动模型等构建选股框架。第四类是偏交易的策略。这类策略私募运用较多,通过量价信息或基于高频的数据信息构建量化模型,运用于日内交易或日间套利等方面。

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