La gestion active des offres publiques apportera de nouveaux changements et se consacrera à la quantification fondamentale. La quantification des offres publiques prendra un chemin plus large.
2024-08-11
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Agence de presse financière, 10 août (Reporter Yan Jun) La quantification fondamentale peut être considérée comme la stratégie quantitative la plus appropriée pour les offres publiques nationales. D'une part, la logique fondamentale et les données massives sur lesquelles s'appuient les stratégies quantitatives sont un processus d'accumulation continu. , il ne peut pas être copié du jour au lendemain, il peut construire un fossé plus élevé, et les entreprises qui le déploient en premier ont en revanche un avantage, grâce à une recherche approfondie sur les fondamentaux des actions individuelles, elles peuvent le voir avec précision et sécurité, et ; le taux de roulement est plus élevé que celui des autres écoles quantitatives. Faible fréquence, plus grande capacité et plus inclusive.
Alors que le concept de quantification fondamentale devient de plus en plus populaire, China Europe Fund, une importante société de quantification fondamentale, est entrée dans une nouvelle étape. Un journaliste de Financial Associated Press a appris que Wang Jian, un vétéran des fondamentaux avec 21 ans d'expérience en recherche en investissement, avait rejoint l'équipe d'investissement quantitatif sino-européenne dirigée par Qu Jing et dirigeait l'équipe quantitative fondamentale du département d'investissement quantitatif en tant que membre actif. gestionnaire de fonds de gestion. Ce n'est pas le cas en Chine commune.
Les deux ont rejoint la CEIBS en 2015. Qu Jing a travaillé pour le Millennium Fund, une institution d'investissement quantitatif bien connue aux États-Unis, où il est profondément impliqué dans l'investissement quantitatif et poursuit son objectif d'apporter des rendements excédentaires durables et stables aux détenteurs ; Wang Jian est connu comme un chasseur d'actions de croissance à faible valorisation, prenant en compte à la fois la valeur et la croissance, il est doué pour faire face aux changements de style de marché et a remporté à la fois le Golden Fund Award et le Golden Bull Award.
Quelles sont les raisons pour lesquelles un management général actif rejoint l’équipe quantitative ? Quel genre d'étincelles entreront en collision ?
L’offre publique quantitative doit emprunter une voie plus large
« L'investissement multifactoriel était l'une des stratégies quantitatives les plus courantes dans le passé. En termes simples, l'investissement multifactoriel utilise des moyens techniques pour résumer les normes esthétiques de sélection des titres en divers facteurs, les inscrire dans un réseau et évaluer différents facteurs. Par exemple, le PE doit être bon marché, la croissance doit être bonne, les scores attendus des analystes doivent être élevés, etc. Utilisez cet écran pour filtrer des milliers d'actions sur le marché et enfin obtenir un groupe d'entreprises qui répondent aux exigences. autant de facteurs utiles que possible, plus le nombre de facteurs est élevé, plus l'adéquation aux bonnes entreprises est élevée, plus cette stratégie sera efficace.
Cependant, avec l’évolution rapide des stratégies multifactorielles, elles se heurtent inévitablement au dilemme de « l’involution » des facteurs et de l’homogénéité du modèle. "Après tout, les facteurs ne sont pas infinis. Si vous en creusez un, vous en perdrez un. Il devient de plus en plus difficile de trouver des facteurs plus efficaces et durables. Les indicateurs techniques sont actuellement relativement nombreux, utilisant des modèles similaires et les mêmes données. Pour moi , nous devons éviter ce genre de surpeuplement, contourner cette chose pour trouver de l'espace pour Alpha et ouvrir un espace stratégique. La réponse à la réflexion sinueuse est la suivante : la quantification de l'offre publique doit emprunter un chemin plus large.
L'avantage de revenir à la dotation en ressources des fonds publics est qu'il dispose de solides équipes de recherche et de vétérans de la recherche en investissement qui sont profondément impliqués dans les fondamentaux depuis de nombreuses années et sont doués pour explorer la logique des fondamentaux. Dans cette ligne de pensée, Qujing s'appuie sur les épaules de recherche de ce groupe de « cerveaux super puissants » et estime que la quantification fondamentale est le meilleur choix pour la quantification des offres publiques.
L'équipe quantitative du CEIBS dirigée par Qu Jing a pris l'initiative de créer une voie de mise en œuvre d'une stratégie quantitative fondamentale nationale, c'est-à-dire une modélisation en extrayant la logique fondamentale et en itérant constamment le modèle pour accumuler continuellement des taux gagnants.
À ce stade, la construction d'un modèle quantitatif fondamental repose sur trois éléments majeurs : Premièrement, le fondement des données. La Chine dispose de diverses données alternatives, la disponibilité des données est encore plus élevée qu'à l'étranger et la base de données est solide, deuxièmement, l'examen historique ; Le modèle quantitatif qu'il entraîne a une couverture probabiliste plus large et une couverture historique plus longue. Il s'appuie sur une expérience historique suffisante. Les industries ayant une longue histoire peuvent même consulter 20 ans de données. Troisièmement, le point le plus important et le plus difficile est d’achever la structuration et la systématisation de la cognition dans l’extraction de la logique fondamentale.
Sur cette base, quelle sera la prochaine étape de la quantification fondamentale ?
À la recherche d’une perspective différente, les gestionnaires de fonds actifs nous rejoignent
À en juger par l’expérience étrangère, le développement des fonds quantitatifs publics étrangers s’est engagé sur la voie d’une combinaison proactive de quantification et de recherche de données alternatives. BlackRock en est un exemple typique. L’avantage en termes de performance de cette dernière est devenu progressivement évident ces dernières années.
L’une de ses armes magiques consiste à exploiter et à utiliser des données alternatives. Non seulement BlackRock, mais aussi des géants étrangers tels que Vanguard exploitent et utilisent des données alternatives. « Ces données alternatives peuvent être des données satellite ou des visites chez Walmart, qui ne sont pas couvertes par les données financières traditionnelles. Après avoir trouvé ces données, utilisez la logique pour vérifier et garantir leur validité. L'expérience à l'étranger nous dit que cette direction est réalisable. Qu Jing a déclaré : « Après En arrivant au China-Europe Fund, nous nous sommes concentrés sur les gestionnaires de fonds et les chercheurs pour structurer les données non structurées dont ils avaient besoin, et avons recherché des indicateurs de base et des données alternatives des principales industries du marché. L'objectif était de pouvoir prendre des décisions sur le net de l'entreprise. profit. De meilleures prévisions, c’est l’alpha que nous recherchons.
"Quand toutes sortes de données alternatives sont sur la table, trouver les données valides est la partie la plus importante. Qu Jing a déclaré que l'équipe quantitative des fonds sino-européens a lancé une nouvelle tentative, invitant les gestionnaires de fonds actifs à se joindre et en utilisant A. une vision plus proactive et une sagesse humaine responsabilisent l'équipe quantitative, permettant à HI (intelligence humaine) de lever les barrières à l'IA (intelligence artificielle). Dans le même temps, l'IA (intelligence artificielle) peut également élargir la portée et la rapidité de la recherche en investissement grâce au numérique. l'autonomisation, la réalisation de l'IA (intelligence artificielle) et de l'HI (intelligence humaine) s'autonomisent mutuellement.
Cette tentative résulte d’une communication inter-équipes. Pendant un certain temps en 2022, Wang Jian et Qu Jing ont été affectés à travailler dans la même entreprise. Leurs bureaux étaient l'un à côté de l'autre. Après avoir terminé leur travail le soir, ils marchaient ensemble dans le couloir et communiquaient entre eux. .
« L'équipe de Qujing examine les entreprises chaque jour et semble toujours trouver de bonnes cibles qui n'attirent pas beaucoup d'attention de la part des recherches subjectives traditionnelles. Je les envie beaucoup », a déclaré Wang Jian avec un sourire.
C’est alors que les germes d’une collaboration ont émergé. Qu Jing est également une activiste. Elle a fait en sorte qu'un membre de l'équipe quantitative suive Wang Jian en tant qu'« assistant » pour apprendre et enregistrer les idées de sélection de titres de Wang Jian. L'équipe quantitative a ensuite résumé les idées de sélection de titres dans un modèle quantitatif, noté. eux, et comparé à l'original. Les angles morts de la modélisation sont continuellement optimisés. Dans ce processus, l’esthétique de la sélection de titres et les étincelles idéologiques des vétérans de l’investissement subjectif aident également l’équipe quantitative à parcourir la compréhension de la modélisation et à améliorer continuellement les obstacles à l’investissement quantitatif.
« L'idée est venue en 2022, et nous avons passé toute l'année 2023 à mener des expériences, et cette année, nous avons commencé une coopération formelle. » Qu Jing a déclaré que pendant toute la phase d'essai, l'équipe a utilisé une méthode quantitative pour analyser l'investissement de Wang Jian. et a constaté que la stratégie d'investissement de croissance à faible valorisation GARP de Wang Jian a un taux de réussite plus élevé et que son champ d'investissement est très large, ce qui signifie qu'il ne s'agit pas des rendements excédentaires apportés par l'exposition à l'industrie, mais de l'alpha généré par la sélection de titres réels. Dans le même temps, Wang Jian accorde une grande attention au contrôle des retracements et fait du bon travail en réalisant des bénéfices.
Selon Qu Jing, dans le cadre des investissements passés de Wang Jian, à l'exception de quelques secteurs dans lesquels elle n'a pas été impliquée, elle a acheté dans d'autres secteurs et a obtenu des rendements positifs dans plus de 20 secteurs.En termes de sélection de secteurs et de comparaison d'actions individuelles, Wang Jian présente des avantages évidents.
De retour à la méthodologie, Zingjing a déclaré que le plus grand avantage de la quantification est la rationalité, qui évite l'excès d'optimisme de l'extrapolation linéaire en économie comportementale. Cependant, l'inconvénient est tout aussi évident, c'est-à-dire qu'il faut tout regarder dans le « rétroviseur », car. il utilise des informations historiquement connues pour formuler des hypothèses, mais parfois l'avenir d'une entreprise ne peut pas être complètement prédit à l'aide de données passées. En examinant les données historiques et en extrapolant, il y aura en fait de nombreux écarts. La « bénédiction » de la sagesse humaine a le plus grand effet en apportant des corrections logiques basées sur l'expérience réelle et en filtrant les spéculations et les conclusions irréalistes. De plus, les gestionnaires de fonds expérimentés dans leur cercle de compétences sont susceptibles de faire des prédictions plus « prospectives ». En un mot, la vision fondamentale de Wang Jian apporte une vision prospective à l'équipe quantitative. Cela apportera également de nouveaux apports aux stratégies quantitatives traditionnelles.
L'intention initiale de Wang Jian était d'adopter de manière proactive des outils de production avancés et d'obtenir de meilleures prévisions de bénéfice net. Elle a déclaré que les gestionnaires de fonds actifs s'appuyaient auparavant davantage sur l'expérience subjective et le jugement des échanges entre personnes. En coopérant avec l'équipe quantitative, elle a commencé à adopter une méthode de réflexion bayésienne pour la sélection des titres, c'est-à-dire que l'expérience subjective est utilisée comme critère. a priori, et via quantitatif Le modèle obtient des informations auxiliaires et des estimations quantitatives, en les utilisant comme référence pour ajuster la cognition subjective et améliorer le taux de gain de jugement.
De plus, Wang Jianneng a obtenu immédiatement les résultats de l'équipe quantitative, en particulier les entreprises auxquelles elle accordait peu d'attention mais qui étaient exclues par le « filet » du modèle quantitatif, ce qui a souvent stimulé son intérêt pour la recherche approfondie.
Le modèle de coopération entre gestionnaires de fonds actifs et quantitatifs : d'abord « passer au crible » puis « ramasser les perles »
Avec la fin de "Back Tuning", Wang Jian a officiellement rejoint l'équipe quantitative de Wukong. Sur cette base, l'équipe d'investissement quantitatif du CEIBS a également réitéré sa structure organisationnelle et comprend trois groupes : le groupe quantitatif fondamental, le groupe d'investissement systématique et le groupe indiciel. Cette nouvelle équipe comprend des vétérans actifs de l'investissement possédant 20 ans d'expérience dans le secteur, ainsi que de nouveaux arrivants quantitatifs maîtrisant les technologies quantitatives de pointe. Leur compréhension de l'investissement et l'utilisation des technologies de pointe sont toutes deux au premier niveau du marché. , et ils s'efforcent de continuer à créer de la valeur pour les détenteurs d'excellents retours sur investissement.
Le travail de recherche en investissement de l'équipe quantitative du CEIBS est essentiellement effectué à la chaîne, comprenant le nettoyage et le traitement des données, l'introduction de données alternatives, la compilation et le calcul de facteurs, les méthodes de combinaison multi-catégories, ainsi que les méthodes frontales et in -modules de contrôle des risques de processus, gestion des produits et analyse d'attribution, etc. "L'objectif à l'avenir est de continuer à itérer, filtrer, évaluer et exécuter des stratégies, tout en introduisant des technologies plus avancées pour améliorer le cadre actuel, y compris, mais sans s'y limiter, des modèles d'apprentissage en profondeur, une analyse de données alternative plus riche et plus diversifiée, etc." .
Spécifique à la coopération bidirectionnelle, Wang Jian a déclaré que ce que fait la quantification est similaire à « passer au crible », en sélectionnant un groupe de titres à l'aide de modèles quantitatifs, puis elle utilise l'idée de sélection active de titres pour sélectionner le meilleur. "Le temps et l'énergie que j'ai consacrés à la recherche couvrant l'ensemble de l'industrie dans le passé ont été économisés. Je n'ai plus qu'à me concentrer sur le travail de "ramassage des perles" dans le pool de stocks filtré."
Comme mentionné précédemment, en coopération avec Wang Jian, l'équipe quantitative optimisera le modèle sur la base de la logique et de l'esthétique de sélection des titres de Wang Jian. La compréhension des données efficaces et des données alternatives sera plus précise et la prospective sera améliorée. Prenons comme exemple le concept d'aller à l'étranger qui a attiré beaucoup d'attention cette année. Lors de l'exploration des facteurs d'une entreprise qui part à l'étranger, il ne s'agit pas d'inclure toutes les données du rapport sans distinction, mais de renforcer les facteurs clés, tels que la proportion. de la capacité de production et des revenus des entreprises dans différentes régions du monde attendent.
Qu Jing et Wang Jian estiment que l'intégration approfondie de l'investissement fondamental et des outils quantitatifs constituera une tendance de développement à long terme, non seulement pour la quantification publique, mais aussi pour les investisseurs actifs. La logique fondamentale fournit une base de valeur solide pour l'investissement quantitatif, et les méthodes quantitatives fournissent des outils efficaces pour l'investissement fondamental. Les deux se complètent et sont indispensables. La raison de cette tentative est de fournir aux investisseurs un outil d’allocation plus stable.
Revenant sur cette année, les micro-capitalisations ont subi plusieurs retracements majeurs et la performance de certains fonds quantitatifs a été impactée. Qu Jing a déclaré que la CEIBS était depuis longtemps profondément engagée dans la recherche quantitative fondamentale. Les actions dans lesquelles elle investit bénéficient généralement d'un solide support logique fondamental, et elle met en œuvre le concept d'investissement de valeur et se tient à l'écart du chaos du marché tel que « la spéculation sur les petites actions ». actions » et « spéculer sur les actions ». Prenons l'exemple du renforcement de l'indice China Europe CSI 1000, qui investit principalement dans des actions de petite et moyenne taille, lors des deux fortes baisses des actions à micro-capitalisation, il a réalisé des rendements excédentaires par rapport à l'indice de référence.
À mesure que les réglementations deviendront plus strictes à l'avenir, l'équipe quantitative de la CEIBS estime que la quantification publique dont les investisseurs individuels sont les principaux détenteurs devrait être plus politique et axée sur les personnes, améliorer le professionnalisme et élever la considération fondamentale des sociétés cotées au plus haut niveau. , exploiter pleinement l'étendue des outils quantitatifs, explorer pleinement les entreprises de haute qualité sur l'ensemble du marché, guider correctement la tendance d'investissement du marché, éviter le battage médiatique conceptuel, ramener les actions à leur vraie valeur et créer de réels retours sur investissement pour les détenteurs.
Source : Presse associée financière
