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#老司基硬核測評# #雪球基金調(diào)研團#

代表作【國金量化多因子（F006195）】業(yè)績和規(guī)模雙雙高增長，實際上我早就關(guān)注到了馬芳總的【國金量化多策略混合A（F005443）】，但是確實對量化策略不了解，正好雪球給到這次珍貴的調(diào)研機會。

【資料圖】

有意思的是，雪球這一期基金測評全部都是量化策略基金，這是一期量化基金的盛宴。

打算這篇文章分兩部分，第一部分以調(diào)研【國金量化多因子（F006195）】為主，第二部分則對本次測評的7只量化基金進行綜合測評，工作量略大，請球友們多多鼓勵。

調(diào)研之前，我們照例先來看看馬芳總、姚加紅總管理的【國金量化多因子（F006195）】和【國金量化多策略混合A（F005443）】業(yè)績情況。

國金量化多因子基金，業(yè)績比較基準：85% × 中證500指數(shù)收益率 + 15% × 中證全債指數(shù)收益率

成立時間2018.10月，成立以來總收益105.64%，最大回撤-21.07%，年化收益高達+17.03%；同期中證500指數(shù)漲幅+43.90%，最大回撤-31.57%，年化收益+8.26%。

國金量化多策略基金，業(yè)績比較基準：中證500指數(shù)收益率*60% + 中證全債指數(shù)收益率*40%

成立時間2018.2月，成立以來總收益+30.09%，最大回撤-29.04%，年化收益高達+5.06%；同期中證500指數(shù)漲幅+2.73%，最大回撤-36.17%，年化收益+0.51%。

從凈值曲線來看，兩只量化基金表現(xiàn)差異并不大，可能主要在于比較基準和規(guī)模等差異，導致的持倉權(quán)重差異，反應(yīng)到凈值曲線上有所區(qū)別；2022年4月以前大部分時間跟著比較基準中證500指數(shù)走，甚至在這之前的很多時間，相對中證500指數(shù)還是跑輸?shù)模蟾蓬愃朴谝粋€中證500指數(shù)增強基金。

但是2022.4月之后的策略表現(xiàn)十分亮眼，有些脫離了A股引力的既視感，看看這次調(diào)研會不會得到相關(guān)答案。

國金量化團隊2011年成立，2013年開始搭建量化平臺，是國內(nèi)較早開拓量化投資領(lǐng)域的基金公司，整個團隊當時事業(yè)部較多，經(jīng)過一段時間探索后，由姚加紅總擔任整個量化團隊的負責人。

姚總還特意提到：量化公募我們是2020年才開始接手，國金量化多因子20年6月份接手之前，超額是一直跑輸基準的。從我們接手后，超額明顯改善了，從2020年7月1日到2021年，年化大概10%左右的超額，但可以看出，初期超額并不高，原因也很簡單，因為我們之前專戶做得比較久，我們當時沒有專門開發(fā)公募的信號，就是拿了專戶的信號做了低頻化的處理，這樣可以取得正向超額，但超額不會太高。

也即【國金量化多因子（F006195）】要做一些時間上的區(qū)分，分別是2020.6月之前，2020.7月至2021年，2021年以后，這就可以解釋我上面說的，之前就是個指增，實際上我的觀察也是錯誤的，應(yīng)該是從2020.7月開始該基金超額收益開始明顯增長。

這就對了，國金量化多因子基金，自2020.7月開始至今，總收益79.1%，最大回撤-21.07%，年化收益高達+22.12%；同期中證500指數(shù)漲幅近+4.52%，最大回撤-31.57%，基金相對比較基準來說在控制回撤的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了很高的超額收益。

馬芳經(jīng)理：多策略跟多因子的差異是，它是對著300去做的。待會兒如果有老師問這兩者的差別，我在這兒就先說了，多因子是對著500做，多策略是對著300做，都是全市場選股，它們的基準不一樣，但是選股的邏輯是一樣的。基準不同，我們對它的預(yù)期也會不一樣一些，因為畢竟對標的不一樣。一樣的是我們從超額上還是預(yù)期要相對相對穩(wěn)健一些，有一個積累效應(yīng)。它的超額相對300也比較顯著，300年內(nèi)的指數(shù)收益已經(jīng)轉(zhuǎn)負了，而它還有四五個點的收益。

馬芳經(jīng)理：我們一直在觀測，我們的公募產(chǎn)品在量化中換手率并不高，預(yù)計資金容量不會太小，預(yù)計到200億規(guī)模會停一停，觀察一下。

姚加紅經(jīng)理補充：觀察下來市場風格對策略的影響更大一些，和規(guī)模反倒關(guān)系不大，多因子的超額收益不太受規(guī)模的影響，不過基于穩(wěn)健的想法，目前規(guī)模是一百三四十億，之前像50億，100億我們都緩了一下，到150、200這種節(jié)點上，我們肯定都會看一下。

a、超額收益的來源主要是選股，交易占比較少，因為換手率相對不高，打新貢獻也很小。

b、基金收益基于量化模型框架信號，不體現(xiàn)基金經(jīng)理個人交易思路，策略基于機器學習的模型，機器學習主要是特征庫。

姚加紅總結(jié)：機器學習框架體系剛才馬芳總已經(jīng)介紹過了，我們就是一個特征工程，前面是提取各種特征，比如行業(yè)的特征、個股的特征，數(shù)據(jù)源包括聚源的、萬得的、分析師預(yù)期的，還有一些新聞輿情的，這些都是作為數(shù)據(jù)流，作為原始數(shù)據(jù)，我們做一些加工作為特征，我們就只提供數(shù)據(jù)。

模型就是學習這個里面的特征，學習里面的規(guī)律，基于這些規(guī)律再生成預(yù)測，就是預(yù)測某一個特定的標的，它未來是漲還是跌，最后再疊加起來，這個就是我們每一個模型的框架。

所有的模型組織我們是有一個自上而下的框架，把全市場的股票會風險模型、風格行業(yè)、熱點、個股去組織，對每一塊都會做一個中周期、長周期、短周期的預(yù)測，這個就是我們機器學習模型的一個框架。

姚加紅總：超額的來源，我們是追求在風格、行業(yè)和個股的阿爾法這三者之間維持一個平衡。假設(shè)21%的超額，那基本上就各占7%，這個是我們的目標。實際執(zhí)行上在每個階段會根據(jù)統(tǒng)計不同，差異會比較大，偶爾這一塊高一點，偶爾那一塊高一點。

其實我們并不會太關(guān)注哪一個行業(yè)收益高哪一個行業(yè)收益低，我們只關(guān)注所有的行業(yè)總體的收益。模型有偏離或者做錯這很正常，對于量化而言，它是把做錯當成一個很正常的狀態(tài)。我們追求的是一個勝率。

7只公募量化基金，有基于不同指數(shù)的指增有純量化策略基金，還是要分開來看，另外上面姚總提到，相對來說小票更容易做量化，因為大票定價更充分，波動也更小。

所以我們也分類：

我們以2021.8月成立時間最短的華夏中證500指增為起點回測，顯示三只基金都有一定的超額收益，其中超額最高的就是國金量化多因子，同時回撤也是最小的，年化收益高達+15.2%，其次是招商量化精選。

以該基金經(jīng)理接任時間2018.6月為起點回測，顯示基金無論超額收益取得還是回撤控制都很優(yōu)異，年化收益高達+18.16%，近期基金凈值已經(jīng)新高，而我們知道滬深300指數(shù)相對高點來說還有50%的漲幅，優(yōu)秀！

兩只基金在回撤中的表現(xiàn)接近，但中證1000指增收益彈性更大，有些好奇又看了一眼，直到看到基金經(jīng)理喬亮總時豁然開朗了，兩只基金從2019年8月喬亮總接任中證1000指增以來，年化收益都超過了15%，都很優(yōu)秀。

這是本次測評的7只量化基金中唯一基于中證全指為比較基準的基金，如果按照姚總說的小票更容易做量化的話，應(yīng)該收益是最好的，但這只基金表現(xiàn)雖然相比基準還是跑贏，成立以來總收益+52.93%，年化8.57%，最大回撤-25.85%，同期中證全A漲幅近+5.75%，最大回撤-29.12%。

但是，如果把時間放到前面喬亮總接任的萬家中證1000指增時間2019.8.21來看，年化收益+12.88%，相比萬家中證1000指增、景順長城量化的年化19%和16%+就要差不少，最大回撤方面-25.85%，相比兩者-29%左右的最大回撤來說也沒相差多少。

$招商量化精選股票A(F001917)$$國金量化多因子(F006195)$ $萬家中證1000指數(shù)增強A(F005313)$

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