国内量化基金的发展和现状

投资要点
 
    投资聚焦：十年洗练，格局初现。国内量化策略经历了十年以上的发展， 行业初具规模、策略逐成体系。尤其在大资管行业向净值化、科技化演进的背景下，投资者对量化策略的关注度与日俱增。本文从基金研究的视角，勾勒国内量化策略的历史发展和当前现状、并初步探讨了未来可能的发展方向。
 
    国内量化策略演化的三个阶段。量化策略的发展依托于衍生工具发展和投  研积累。从策略演化的进程看，总体包括 2010 年之前、2010 年至 2015 年、以及 2016 年以来三个阶段，不同阶段的策略类型和风险收益特征发生了显著变化。
 
    当前全市场量化基金规模合计约 4000 亿（不包含被动指数型产品）。其中：（1）私募类量化产品规模约 2000 亿，在证券类私募产品中占比 7%；策略类型包括市场中性、指数增强、量化选股\多空、CTA 策略、量化多策略、期权策略、套利类策略等。（2）公募量化基金规模 1200 亿（不含被动指数型产品），在权益类公募基金中占比约 5%；策略类型以指数增强和量化选股为主。（3）基金专户和券商资管中的量化产品占比较低。
 
    国内主流量化策略体系。权益型量化产品中，在股票端包括市场中性策略(Alpha)、指数增强(Alpha+Beta)、以及量化选股(Alpha+Smart Beta)；期货端以 CTA 策略为主。此外还包括 ETF、期现套利等套利类策略。在此基础上，进一步演化出了量化多策略和 FOF 类产品。各类策略原理、风险收益特征和历史业绩等详见正文分析。
 
    2018 年以来量化策略表现：（1）CTA 策略表现相对较好，体现了“危机Alpha”属性；（2）指数增强和量化选股策略：Alpha 难敌负 Beta；（3）中性策略业绩分化：中位数为负，但前 1/4 产品的收益率超过 7%；（4）多策略的配置贡献不显著。
 
    行业展望：投资者机构化，竞争和分化加剧。对比海外而言，国内量化策略占比仍低。长期而言，如果衍生品工具出现进一步的丰富和放松，可能是国内量化策略发展的重要拐点。中期来看，在需求端来看，或将呈现投资者机构化的发展趋势；在供给端来看，伴随海外机构布局加速国内布局， 行业竞争和管理人分化预计将进一步加剧。在上述背景下，产品预计将呈现 Beta 与 Alpha 的进一步分离：Beta 的形式愈加多样，向规模化和低成本化方向发展；而真正的 Alpha 愈加稀缺。
 
    主动投资和量化投资的融合。优质的主动阿尔法和量化阿尔法均具有稀缺  性，且相关性低。对量化管理人而言，主动投资和量化投资的融合是扩大规模边界的重要手段；同时，能够结合外部环境变化意识到策略的适用边际、并主动调整策略配置，也至关重要。对主动投资管理人而言，量化的应用可以体现为产品工具化定位和绩效归因、投研环节上的信息处理效率  和交易效率提升、组合风险管理上的量化监控、以及在客户财富管理上的精细化服务等方面。更为重要的是，对机构投资者而言，可以充分利用其  低相关性，在主动阿尔法和量化阿尔法进行分散配置，改善组合的投资绩效。
 
 
国内量化基金行业回顾和现状
 
国内量化策略经历了十年以上的发展，行业初具规模、策略逐成体系；尤其在大资管行业向净值化、科技化演进的背景下，投资者对量化策略的关注度与日俱增。本文从基金研究的视角，勾勒国内量化策略的历史发展和当前现状、并初步探讨了未来可能的发展方向。
 
国内量化策略演化的三个阶段
 
量化策略的演化依托于衍生工具发展和投研积累。结合各类基金和策略的发展过程，可  以总结为三个阶段：
 
一、2010 年之前的初期探索阶段，量化策略类型相对较少。公募基金产品以指数型基金为主；2004 华夏上证 50ETF 上市交易，成为国内第一只 ETF 指数基金。之后的几年里， 公募量化基金主要是指数和类指数产品。私募方面，产品形式主要以信托方式存在，包括
ETF 套利基金和封转开套利等。
 
二、2010-2015 年量化对冲类策略大发展。2008 年美国次贷危机的影响下，海外量化基金人才大量归国，为市场提供了大量专业化人才。到了 2011 年之后，量化基金开始快速发展。一方面是量化选股和多因子的投资体系在国内落地，公募基金中指数增强和主动量化型产品增多；另一方面，更重要的是，股指期货和融资融券推出。2012 年到 2015 年上半年， 是量化对冲类产品的大发展阶段，包括市场中性类和期现套利类策略。这一阶段的对冲类产   品有两个阶段性的有利条件，一是期指的正基差、二是持续的小盘股风格，以上使得这类产品的风险收益比非常突出，也获得了大量资金、尤其是稳健风险偏好资金的追捧。
 
三、2016 年至今，期指限手制约量化对冲，量化策略类型逐渐丰富。2015 年年中期指受限之后，量化对冲类的策略受到了比较大的冲击。管理人开始在其他方向上的拓展，也进一步带动了量化产品的丰富，比如 CTA、期权策略、以及之后的量化多策略和 FOF 等。此外，商品期权、原油期货等衍生品种陆续上线。市场上的量化团队开始转型，从原来的低风险量化对冲策略转向主动量化策略以寻求市场的 Alpha，包括股票多头、股票多空、量化选股等策略。
 
截至 2018 年三季度末，证券私募类基金约 2000 亿元、公募量化基金（不考虑被动指数型基金）产品规模约 1200 亿元；综合考虑基金专户、期货专户等产品后，我们估计全市场量化基金规模合计约 4000 亿元。具体分析如下。
 
证券类私募：在证券类私募规模占比约 7%，行业集中度仍低
 
证券私募行业整体历经快速增长，规模与权益类公募基本持平。截止当前私募证券类基  金规模 2.4 万亿，可比口径下，2015 年初的管理规模仅为 0.8 万亿，在短短的四年时间里私募证券类基金规模翻了 3 倍，尤其是 2015 年上半年 A 股的强势上涨带来私募证券基金的迅速扩容。横向比较来看，2018 年以来，私募证券基金管理规模与权益类公募基金（包括股票型和混合型基金）的管理规模已经基本持平。随着国内高净值客户的不断累积和私募行业的   不断规范化，私募证券类基金的进一步扩容也是大势所趋。
 
但在总量上升的背景下，私募证券类基金的集中度仍然较低。从各个管理人的规模区间  分布来看，截至 2018 年二季度, “小微”私募数量占比 9.5 成以上，50 亿以上的头部私募管理人数量有限；行业分布极度分散。
 
量化私募管理人在证券类私募中的规模占比有待提高。证券类私募中，量化产品规模占  比约 7-8%、产品数量占比约 10%、交易量占比约 30%。中国量化型私募在 2008 年金融危机后开始萌芽，成熟市场的大量量化人才归国，带动国内量化投资开始发展。随着股指期货   等衍生工具的发展和资金端的旺盛需求，一批私募量化管理人在短时间内规模迅速扩张，之   后 Citadel、D.E.Shaw、Tow sigma、Millennium 等机构投研、技术人员创业，国内部分公募基金团队核心人员也开始组建私募。同时 2010 年上市交易的沪深 300 股指期货的正基差为套期保值的对冲策略提供了良好环境。但随着期指受限、委外资金退出，量化私募业绩和   规模出现显著分化，头部机构初现、管理规模快速逼近容量上限，而部分小微管理人面临困境。
 
随着国内金融市场的逐渐完善和私募机构的快速扩容，量化私募产品也越来越多样化。基于对市场现有的私募机构和管理人的研究，我们将国内量化私募产品大致分为市场中性策略(Alpha)、指数增强策略(Alpha+Beta)、量化选股多头\空头(Alpha+SmartBeta)，CTA 策略、量化多策略、期权策略和套利策略七大类别。目前来看占市场主流的还是市场中性策略，国内的私募管理人更倾向于选择具有 Alpha 收益的证券，但同时担心市场大幅下跌造成的净值损失，于是做多具备市场 Alpha 的证券的同时做空股指期货，在对冲系统性风险的前提下实现对市场超额收益的获取。
 
 
量化公募基金：被动指数为主，合计占比约 20%
 
权益类公募基金在全部公募基金管理规模中占比约 20%，而量化型公募在权益类公募基金产品中仅占 5.0%。截至 2018 年 3 季度末，权益类公募基金合计规模约 2.6 万亿、在全部公募基金规模占比约20%，管理规模最大的是货币市场型基金，管理规模达到8.4 万亿元，占比 65%。而在权益型基金中，指数型基金 0.4 万亿，占比 15%；量化型基金（剔除被动指数型基金后）0.14 万亿，占比仅为 5.0%。
 

量化公募产品的主要策略类型为量化选股和指数增强。公募量化产品策略类型经历指数  型、指数增强型和主动量化型演化；对冲类量化公募基金发展相对缓慢。
 
就市场集中度而言，按截至 2018 年 3 季度末各管理人的量化基金管理规模统计，CR5（前五）=50%、CR10（前十）=66%，规模分布已经呈现较为集中的态势。量化基金的规模化效应在公募基金市场已经有所体现。

 
基金专户及券商资管：量化占比极低
 
基金专户和券商资管量化占比极低，市场有待进一步开拓。截至 2017 年底，基金专户和券商资管的产品规模分别为 7.3 万亿、6.4 万亿，与证券类私募大致呈“4:4:2”的格局， 但其中量化策略占比极低。从资产配置分布看，债券配置占据绝对优势，按照 0.5%计算， 二者合计的量化产品规模约在 600-800 亿规模。

国内主流量化策略体系
 
量化策略类型的划分方式多样，本文从投资范围和风险收益属性特征差异的角度，将目   前市场主要的量化策略划分为以下类型，包括：市场中性策略、指数增强、量化选股、CTA、   套利类策略、期权策略以及量化多策略等。

 
市场中性策略：对冲控风险、选股求收益
 
市场中性策略的基本思路是买入一篮子股票多头组合，同时持有空头工具（股指期货、融券、期权等）、以对冲 Beta，获取 Pure Alpha 超额收益。
 
国内市场上股票多头组合的构建框架一般基于多因子模型和统计套利模型两大类。目前  而言，这两类模型的边界已经趋于融合。
 
其中，从 BGI、BARRA 发展起来的多因子模型，是 FF 三因子模型在证券投资实务领域的应用；其将组合投资看成因子投资（价值、规模、行业、动量等），通过多因子模型把投资组合风险/收益拆解成一系列因子的暴露。部分 BGI 的投研人员归国后，将其与国内市场结合；多数公募量化产品和早期私募产品，以此作为底层策略框架。
 
统计套利模型则主要基于对历史数据的统计分析、估计相关变量的概率分布，捕捉大概 率的收益机会。由于该类收益仅是具备统计意义上的显著性，因而并非无风险套利。90  年代后，统计套利开始在海外量化对冲基金中盛行；近几年海外量化机构 DE.Shaw、Millennium、Worldquant 等机构的投研人员也不断选择独立组建或加入量化团队。
 
尽管主流模型框架基本相似，但是在一些核心因素设定上的差异，可能显著影响策略效  果。例如：选股范围、因子赋权、风控阈值等。另外投研团队在数据清洗、组合管理、交易执行和风控系统等方面的精细度，也会造成产品收益上差异。

 
对于以期指对冲的市场中性产品，其产品收益来源可以粗略分成两个部分：阿尔法超额  收益和期现基差收益（或损失）。在有效的模型下，阿尔法超额收益大概率为正；但是存在股票多头组合短期难以跑赢指数的情况，例如 2017 年 4 月份（后文做具体分析）。阿尔法超额收益大小、以及超额收益的来源，是评估模型“强弱”的重要因素。
 
期限基差收益或损失，则是在过去几年影响中性策略所谓“好做”或者“难做”的重要  因素。2015 年 7 月是重要的分界点。2015 年 7 月之前，市场以正基差为常态1，即期指价格大于指数价格，基差收敛即可提供正收益贡献。而在 2015 年 7 月之后，市场以负基差为主，尤其在 2015 年下半年和 2016 年初，IC 和 IF 的基差成本分别达到 25%、40%，随着基差收敛对阿尔法策略造成亏损。2018 年以来，相对 2016、2017 年而言，基差成本显著降低，但仍对组合收益产生负面影响。

 
国内中性策略主要的回撤有两次：2014 年“黑天鹅”和 2017 年“漂亮 50”
 
2014 年底的所谓“黑天鹅”：国内中性量化产品因短期风格突出和股指期货拉升，出现大幅集中回撤，中性策略指数出现了超过 7%的回撤，敲响了风格偏离和策略同质化的警钟。但由于随后伴随市场活跃，多数产品的回撤被快速修复，并未对该类策略造成特别严重的影   响。
 
2017 年初的“漂亮 50”抱团：2017 年上半年股票市场出现了阶段性的极端不平衡,少数股票活跃、而市场整体波动率不足。例如 2017 年 4 月，沪深 300、中证 500 指数分别下跌 0.47%、2.96%，而全部 A 股收益率中位数为-6.54%，区间收益超过沪深 300 指数的个股比例不足 30%。对比而言，在 2015、2016 年，跑赢沪深 300 指数的个股比例分别为 74%、43%。
 
阿尔法策略以持股分散为显著特征。而在股票市场出现少量个股和指数领跑的极端情况  下，量化分散选股跑赢基准指数的难度较大。但这种极端的行情表现通常难以持续，2017 年三季度以来，行情极端分化的情况已经有所改善。


CTA：基础市场低相关，“危机 Alpha”特征
 
CTA（Commodity Trading Advisors，商品交易顾问）策略，又称“管理期货”（ManagedFutures），泛指以期货为主要交易标的的投资策略或资产管理产品。从分析方法上可分为系统化 CTA 和主观 CTA，从交易策略上可分为趋势跟踪策略、反转策略和套利策略，从交易频率上可分为日内高频、短周期、中周期、长周期策略；多数 CTA 策略以量化趋势跟踪为主；偏向中长趋势的策略，资金容量更大。例如某海外私募 CTA 管理人，2012 年进入中国以来，目前在国内管理的资金在几十亿量级。

 
“危机 Alpha”特性，是 CTA 策略组合配置的核心价值。CTA 策略与其他策略之间呈现出显著低相关性，加入 CTA 策略可平滑组合净值曲线，降低组合的波动性，其核心收益来源于低频、小概率的大幅正收益，需要长期持有。“危机 Alpha”这个名字便是指 CTA 策略在市场剧烈波动的危机中仍能保持稳定正收益。如 2008 年美国市场，道指下跌 33.8%、对冲基金整体亏损 21.6%、股票多空类策略亏损 11.9%，而 CTA 策略获得了 14.1%的正收益。
 
国内 CTA 策略业绩也呈现趋势交易为主的特点，一个资产产生趋势的原因是投资者的集群行为，它是跨市场的行为，市场可能暂时没有趋势或宽幅震荡，但之后趋势一定会出现。   国内组合中，加入 CTA 策略后，在风险指标和风险调整收益指标上会有显著改善。但国内CTA 策略指数存在较为显著的生存者偏差的现象，这会在一定程度上使 CTA 策略的指标失真。

 
指数增强策略：公募、私募各具优势
 
从公募基金的指数增强产品规模分布来看，指数增强产品仍以宽基指数为主。截至 2018 年三季度末，沪深 300 和中证 500 增强产品的规模合计占比达到 47%，其次为上证 50、占比 22%。公募指数增强产品的总体规模在经历了 2015 和 2016 年的低谷之后随着市场的回暖逐渐回升，截至 2018 年 9 月，已经达到了 538 亿元。

 
指数增强产品多数能获取稳定的 Alpha 收益，但产品之间正在分化。与所跟踪的指数相比，大部分指数增强产品都能取得一定的超额收益，这体现出了投资经理在市场基准之上   有一定的主动选择能力，从 2013 年至今的统计来看，指数增强产品取得的年化超额收益的均值为 3.81%。但同时产品之间收益的差异性在逐步拉大，指数增强产品超额收益的标准差有逐渐扩大的趋势，市场上好的管理人和好的产品的竞争优势逐步确立。

 
私募基金和公募基金对比而言，二者各具优势。私募指数增强产品的优点在于不受公募  持仓要求约束，增强的来源可以叠加 T+0 交易，超额收益来源更为多元。同时作为私募产品在激励方面的机制也更好，能更好地与客户利益诉求保持一致。但收益总伴随着风险，私募指数增强产品缺少严格投资范围和跟踪误差限制，可能会出现策略漂移，常规的高水位法业绩报酬可能侵蚀产品的超额收益（尤其在基准指数较为强势的情况下），导致费后收益缺少竞争力。而且私募相关产品实盘业绩较短，将带来评估的困难。
 
 
量化选股策略：择时和因子配置的灵活性
 
对比与指数增强产品而言，量化选股主要通过多因子、风格轮动和行业轮动的模型使策  略在 Beta 上的暴露更为灵活，并通过因子暴露的灵活调整获取超越基准的 Alpha 收益。从量化选股策略的历史表现来看，2014 年量化选股型基金显著跑赢主动股票型基金，而 2017 年以后表现略差于主动股票型基金，可以看出量化选股模型的风格因子整体偏向于小盘股暴露。

 
2018 年以来量化策略表现
 
2018 年前三季度看，（1）CTA 策略表现相对较好，体现了“危机 Alpha”属性；（2）指数增强和量化选股策略：Alpha 难敌负 Beta；（3）中性策略业绩分化：中位数为负，但前1/4 产品的收益率超过 7%；（4）多策略的配置贡献不显著。
 
市场中性策略相比去年业绩边际改善。一方面 2017 年以来股指期货基差持续收敛，市场中性策略的对冲成本大幅下降。另一方面 A 股行情分散度已经恢复至历史中枢水平，行情的分散利于市场中性策略对冲掉投资组合的系统性风险，获取超额收益。与此同时，前 25% 的产品在市场整体下行的情况下取得了 6%-7%的绝对收益。
 
指数增强策略的相对收益近几年有下行趋势，2018 年至今有好转的迹象，沪深 300 和中证 500 指数增强产品三季度超额收益率分别为 3.2%和 5.1%。
 
 
行业展望：投资者机构化，竞争和分化加剧
 
国内量化策略的长期空间看好
 
在 Institutional Investor’s Alpha 发布的全球对冲基金百强名单中，管理规模前 10 名中有多家机构以量化交易而出名。海外对冲基金中，量化策略规模占比估算约 20%。长期而言， 如果衍生品工具出现进一步的丰富和放松，可能是国内量化策略发展的重要拐点。

 
投资者机构化，有利于市场效率增加
 
全球对冲基金的机构投资者占比达七成以上。由于对冲基金与其他基金的相关性很低， 有利于分散投资，且收益相对较高，越来越多的机构投资者开始关注并投资对冲基金，机构投资者成为对冲基金的主要客户。目前国内公募基金的投资者还是以个人投资者为主，未来有望向机构化转变，促进市场定价效率的提高。
 
2018 年 10 月 19 日，银保监会发布《商业银行理财子公司管理办法(征求意见稿)》，银保监会对银行理财子公司的规制有所放宽，特别提到允许理财子公司和私募基金合作，逐步打通银行理财子公司资金进入二级市场的渠道，预计这也将在一定程度上加快资本市场投资者机构化的进程。

 
海外机构加速布局，行业竞争加剧
 
截至 2018 年 8 月，先后已有富达、瑞银、富敦、英仕曼、惠理、景顺纵横、路博迈、安本、贝莱德、施罗德、安中、桥水、元胜和毕盛等 14 家知名外资机构在中国取得了私募证券投资基金管理人登记。根据中国基金业协会披露的信息，在这 14 家外资私募中，已有11 家发行了产品。

 
从海外对冲基金的发展经验看，“淘汰率“达到 10%。未来随着量化交易策略的不断发展，对冲基金的发展也难以避免行业集中度提升的趋势，成熟的研究团队和优秀的策略向头部集中。随着海外机构加速进入 A 股市场，产品业绩和费率上的压力都会增加，预计未来很长一段时间将会是市场加速分化的过程。
 
产品方向：Beta 与 Alpha 的进一步分离
 
在行业竞争加剧的背景下，预计未来量化管理人向 Beta 与 Alpha 专业化分工的方向发展。以海外对冲基金桥水为例，其具有约 1700 亿的管理规模、270 家机构客户。而占比最高的两类产品，全天候产品和绝对收益型产品，分别对应了 Beta 配置型策略和 Alpha 策略。
 
如果能够击败基准，真正的和市场低相关的 Alpha 将愈加稀缺，策略定价能力将不断提升，目前行业中已经出现了这种趋势。而在 Beta 的方向上，预计量化管理人将采取规模化发展模式，并且在 Beta 的形式上做创新，包括价值成长、波动率等 Smart Beta。
 
策略配置展望：基于 Beta 和 Alpha 的配置视角
 
基于 Beta 和 Alpha 的配置流程
 
基金的配置一般遵循从既定目标到配置组合再到调整组合并调整相关既定目标的过程。首先要明确策略配置的资金规模、投资期限、投资范围、收益和风险等一系列目标，再根据这一标准选择风格因子，即选 Beta，从风格类型、行业和市场状态来决定配置的方向。之后，从大方向的基础上进行具体产品的选择，获取市场的 Alpha。最后，基于市场变化和配置目标变化，在对是否策略漂移和底层基金 Alpha 效果的判断基础上，对自身的配置目标和策略进行主动调整。

Beta 性价比提升，Alpha 甄别精选
 
当前市场 Beta 性价比提升，海内外宏观不确定性增加，导致当前全市场隐含的风险溢价高，市场处在极度悲观阶段。
 
与此同时，Alpha 趋势向好：A 股行情分散度已经恢复至历史中枢水平；行情扩散有利于量化策略创造超额收益。但在 Alpha 的选择上，建议更加关注具备长期基本面逻辑、或交易稀缺性的策略。依据当前市场特征，建议适当布局指数增强产品。

 
主动 Alpha 和量化 Alpha 的融合
 
优质的主动阿尔法和量化阿尔法均具有稀缺性，且相关性低。作为量化基金管理人，量化和主动的融合是扩大规模边界的重要手段，同时在市场环境、监管环境和交易规则发生变化时，能够意识到策略的适用边际、并主动调整策略配置，也是至关重要。作为主动投资管理人，要做好产品工具化定位和绩效归因、投研环节上的信息处理效率、交易环节上的交易频度和交易效率提升、组合风险管理上的量化监控、以及在客户财富管理上的精细化服务等。对机构投资者而言，建议充分利用低相关性，在主动阿尔法和量化阿尔法分散配置。

 
文章来源：中信证券研究部
 
分析师：刘方、朱必远、王兆宇、历海强、赵文荣、姜鹏。
 
 
分析师声明
 
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