今年二季度,公募量化基金获得超80亿份净申购,华夏智胜先锋股票C、国金量化精选C、西部利得量化成长混合C等明星量化产品受到资金热捧。然而,近期却有部分公募基金公司旗下量化产品宣布清盘。
业内人士表示,公募量化产品中,主动量化基金的限制较为宽松,更能发挥量化投资的特质,且今年以来收益表现稳健,因此受到资金关注。而量化对冲基金由于规模较大、投资范围受限、申赎压力制约等因素,投资策略单一,整体发展相对滞后。
规模明显分化
【资料图】
数据显示,截至8月1日,公募市场共有822只量化产品(不同份额分别计算,下同),包括股票型基金、混合型基金、另类投资基金,整体规模已突破2700亿元。今年二季度,公募量化产品获得超80亿份净申购。
整体看,公募量化产品“吸金”分化的情况较为突出。其中,二季度业绩表现相对较好的华夏智胜先锋股票C、国金量化精选C、博道成长智航股票C、西部利得量化成长混合C等在二季度均获得3亿份以上的净申购。
而部分二季度业绩表现较弱的公募量化产品,例如万家沪深300指数增强A、富国新机遇灵活配置混合A、天弘中证1000指数增强C、中欧量化驱动混合等基金,则在二季度均遭遇3亿份以上的净赎回。事实上,目前仅有不到半数的公募量化产品规模在1亿元以上。
更有甚者,近期已有公募量化产品公告宣布有清盘风险乃至清盘谢幕。例如,日前某量化对冲基金发布提示性公告,截至7月25日,该基金已连续45个工作日基金资产净值低于5000万元,可能触发基金合同终止情形。另一只量化事件驱动基金也在召开持有人大会,审议关于终止该基金合同有关事项的议案。数据显示,2022年三季度末至今年二季度末,该基金已连续披露规模不足5000万元,今年二季度末的最新规模为0.21亿元。
8月1日,又有一只量化基金发布基金合同终止及基金财产清算的公告。该基金成立于2018年9月,成立时规模约为4亿元,此后规模不断下行,2020年二季度末至今年二季度末,已经连续3年披露规模不足5000万元。8月2日起,该基金进入清算程序。
主动量化受资金关注
业内人士介绍,根据交易策略的不同,我国的公募量化产品大致分为三类,分别是主动量化基金、指数量化基金、量化对冲基金。
在发展前期,国内量化基金市场都是以主动量化基金为主,容量有限,机构配置需求低,而公募主动管理型基金持股更集中,风险暴露较高,业绩弹性大。
指数量化基金目前在公募量化市场中规模最大,且具备防御性强、灵活性强等优势。但由于受规模影响较大,量化策略的容量相对有限,规模如果过大,策略容易失效。
量化对冲基金自2019年起业绩较为出众,规模不断攀升,但2020年以来受超额收益稳定性、基差风险的影响,平均业绩表现不佳,规模、份额纷纷呈现回落状态,目前在公募量化市场中的占比也是最小的。
“相比一季度,二季度主动量化基金规模涨幅最大。近年来,投资者对量化产品的配置价值认可度不断提高,而且主动量化基金今年以来收益表现稳健,受到资金关注。其中,涉及动态量化、量化优选、多因子、大数据类型的主动量化产品规模涨幅较大。”该业内人士表示。
另有公募量化分析师指出,一方面,主动量化基金与指数增强基金相比,没有较为严格的跟踪误差约束;另一方面,主动量化基金与量化对冲基金相比,通常为多头策略而非多空策略,并且量化对冲基金一般要对冲掉市场贝塔风险来获取阿尔法收益。因此,主动量化基金限制较为宽松,更能发挥出量化投资的特质。
量化对冲基金发展滞后
近年来,公募量化市场中占比最小的量化对冲基金发展较慢,不光业绩表现欠佳,规模也受到“固收+”产品的挤压。基煜基金相关人士分析,公募量化对冲产品发展遇阻可能是受到以下因素影响。
一是本身运作难度较大,相比指数增强产品,做好量化对冲产品不仅需要好的指数增强策略,还需要配套的风控策略以及交易策略。而且相比私募量化产品,公募量化产品可使用的标准化金融衍生工具较少,基本上无法参与场外交易。
二是当前市场环境复杂多变,因子失效也越来越快,没有可以“躺赢”的策略,同质化的策略也加速了策略失效的进程。只有保持不断升级迭代的能力,不停开发新策略和新技术,才可能保证量化系统具有长期生命力。
三是打新收益曾经是量化对冲基金收益的重要组成部分,但在全面注册制背景下,新股破发率上升。新股定价取消了市盈率限制,新股发行价上升,上市后上涨空间缩窄,打新平均收益率下降。
四是由于公募量化对冲产品的主要客户是普通投资者,对冲基金的策略较为复杂,并不太适合普通投资者,投资者的频繁申赎也容易对基金的投资运作造成一定扰动。
“公募量化对冲基金发展至今,单产品的规模较私募大,且基金合同对其投资范围有严格限制,再加上申赎压力的制约,投资策略较为单一。此外,该产品由于策略的复杂性、不透明、低流动性、潜在的高杠杆,对投资者净值要求也比较高。”上海某公募人士表示。
该人士指出,未来公募量化对冲基金要实现更好发展,国内股指期货的品种也要更加丰富,以便衍生出更多策略。随着人工智能技术发展,或将彻底革新现有量化策略的准确性和功能延展性。
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