新互动 | 基金经理小讲堂，回答您最关心的问题（第六期）

量化投资与传统投资有什么区别？

市场火热的指数基金是什么？

ETF究竟是个啥？

热衷投资的您

是否常常产生各种各样的问题

多希望身边有位专业人士

能够时常为我们解惑答疑~~

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话不多说，有请第六期答疑老师

新华基金权益投资部基金经理邓岳

答：量化投资就是用程序处理海量的金融市场相关的金融和经济数据，从中剥离出核心的投资规律，并根据这些规律进行从择时到选股的不同维度的投资判断，并根据投资目标对各种风险进行控制约束的投资方式，这叫量化投资。

Q2

答：量化投资 = 投资目标 + 投资逻辑 + 数据 + 程序 + 风险控制

1. 投资目标：

量化投资的同一个团队可以根据投资目标的不同开发出完全不同的投资策略。您要绝对收益，可以开发量化对冲策略、择时策略、期货CTA策略、高频趋势、跨期套利、ETF套利、期权套利策略等等；如果您要相对市场的超额收益，可以开发量化选股、指数增强、行业轮动等等；您要弹性高的，可以开发成长性高的选股策略；您想稳一点，可以开发低回撤波动小的策略；您要有非常奇怪投资要求，要得到一条特别的收益风险曲线，可以定制场外期权产品。

只要您能提出投资目标，量化投资就可以针对性地开发投资策略。

2. 投资逻辑：

量化投资一定要有合理的投资逻辑作为基石，没有投资逻辑的量化投资只能是昙花一现，无法保证长期投资收益的稳定性。比如低价股策略就是曾经有效果的策略。以前低价股由于有借壳上市的可能，所以往往具有较高的壳价值，下跌有底，向上弹性很高，是个可行的策略。但随着注册制的推行，借壳上市不再有需求，低价股策略就没有了存在的基础。

3. 数据：

数据是量化投资与传统主观投资最大的区别。量化投资因为是用程序来处理数据的，可以轻松覆盖全市场几千只股票的几百几千个维度的海量数据，从中找到合理的投资规律，并筛选出相关的股票。传统主观投资需要一个团队的人也只能覆盖非常有限数量的股票，人力终究是有限的，一个人覆盖的股票越多，研究的深度必然会下降，投资效果也不会好。而量化投资借助电脑的算力，覆盖的股票数量和数据深度比人力高几个数量级都不在话下。

4. 程序：

量化投资的另一大核心要素就是程序，海量数据的处理、从数据中筛选出可以用的“因子”、用因子搭建预测模型、用预测模型结合风险控制模型构建投资组合、用历史数据的投资组合跑历史回测数据、对历史回测数据进行展示和分析等流程都需要进行大量的程序编写的工作。量化投资策略在研发过程中，可以把历史上10年甚至更久的数据拿出来，看看研发的策略在历史上每一年每一月每一日都是什么样的表现，来判断该策略是否是一个好的策略。这也是人力无法实现的。

5. 风险控制：

量化投资可以对不想要的风险进行控制，不想要市场风险，可以用股指期货空头对冲；不想要行业偏离风险，可以让投资组合的行业0偏离；不想要市值偏离风险，可以让市值分布与市场一样；不想要一些奇怪的风险，还可以定制场外期权，把风险转嫁出去。

Q3

答：

Q4

答：关于alpha和beta有很多很学术的描述，我们这里只是介绍相关的概念，对公式做一定的简化，方便基金投资者理解。

意思就是，一个基金的收益率大概可以分成两部分，一部分是和市场相关的部分，就是，另外一部分是和市场无关的部分，就是alpha。

（注：其中可以设成全市场股票的平均水平，也可以设成您自己最喜欢的投资范围的代表指数。设成沪深300这种代表市场的指数比较常见。）

beta相当于基金的弹性：beta大于1，则弹性比市场大，市场涨则比市场涨的多，市场跌也比市场跌得多，比如小盘成长类的基金通常beta都大于1；反之，beta小于1，则弹性比市场小，比如大盘价值基金通常beta都小于1。

alpha则是和市场无关的部分，可以理解为选出超出市场平均水平个股的能力：假设beta为1（就是弹性与市场一样），如果alpha大于0，则基金收益可以持续跑赢市场；如果alpha小于0，则基金收益就持续跑输市场。

Q5

答：ETF基金是一种可以在交易所市场实时买卖的基金，盘中实时成交，价格透明，适合有沪深交易所账户的投资者；传统场外基金是不能实时买卖的，只能在场外渠道用现金申购，盘后才能知道申购的价格，适合只有场外基金账户的投资者。最常见的ETF是股票指数型ETF，由于ETF不需要保留5%的现金，仓位通常比普通指数基金高，能更紧密的跟踪指数。股票指数型ETF不能直接用现金申购赎回，只能用一篮子股票申购赎回，由于普通投资者买入卖出一篮子成分股比较困难，所以一般只有专业投资者参与ETF的申购赎回。当ETF的净值与交易价格发生偏离的时候，专业投资者会利用一二级市场的价格差进行套利，这一机制也保证了ETF在二级市场的价格不会偏离净值太多。其他的ETF类型还包括债券ETF、商品ETF、主动ETF等。

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