公募アクティブ運用は新たな変革をもたらし、基礎的な定量化に専念し、公募定量化はより幅広い道を歩むことになる。
2024-08-11
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金融通信社、8月10日（ヤン・ジュン記者）ファンダメンタルズ定量化は国内株式公開に最も適した定量的戦略であると言える一方で、定量的戦略が依存する基本的なロジックと膨大なデータは継続的な蓄積プロセスである。一夜にしてコピーすることはできず、より高い堀を築くことができ、その一方で、個別の株式のファンダメンタルズを徹底的に調査することで、それを正確かつ安全に確認できるため、企業は有利になります。離職率は他の定量的な学校よりも高く、頻度が低く、定員が多く、より包括的です。
ファンダメンタルズ定量化の概念がますます一般的になるにつれ、ファンダメンタルズ定量化の大手企業である中国欧州基金は新たな段階に入った。フィナンシャルAP通信の記者は、21年間の投資調査経験を持つファンダメンタルズのベテランであるWang Jian氏が、Qu Jing氏率いる中国・欧州の定量的投資チームに加わり、現役として定量的投資部門のファンダメンタルズの定量的チームを率いていることを知った。これは中国では一般的ではありません。
2人は2015年にCEIBSに参加した。Qu Jing氏はかつて米国の有名なクオンツ投資機関であるミレニアム・ファンドに勤務しており、そこでクオンツ投資に深く関与し、保有者に持続的かつ安定した超過収益をもたらす追求を追求している。王建氏はバリュエーションと成長性の両方を考慮した低評価の成長株として知られており、市場スタイルの切り替えに優れており、ゴールデンファンド賞とゴールデンブル賞の両方を受賞している。
現役の経営陣がクオンツチームに加わる理由は何でしょうか？どのような火花が衝突するのでしょうか？
定量的株式公開はより幅広い道を歩む必要がある
「過去の最も主流のクオンツ戦略の 1 つは、マルチファクター投資でした。簡単に言うと、マルチファクター投資では、技術的手段を使用して、銘柄選択の美的基準をさまざまな要素に要約し、ネットワークに書き込み、さまざまな要素をスコアリングします。たとえば、PER が安く、成長が良好である必要があり、アナリストの予想スコアが高い必要があるなどです。この画面を使用して市場の数千の銘柄をスクリーニングし、最終的に要件を満たす企業のグループを取得します。有用な要素ができるだけ多く、要素の数が多いほど、優良企業への適合度が高く、この戦略はより効果的になります。」
しかし、多要素戦略の急速な進化に伴い、要素の「巻き込み」とモデルの均一性というジレンマに必然的に遭遇します。 「結局のところ、ファクターは無限ではありません。1 つ掘れば、もう 1 つを失います。より効果的で持続可能なファクターを見つけるのはますます困難になっています。現在、テクニカル指標は比較的混雑しており、同様のモデルと同じデータが使用されています。私にとっては、 「私たちはこの種の混雑を避け、アルファのためのスペースを見つけるためにこれを回避し、戦略的なスペースを開く必要があります。」曲がりくねった道の考え方に対する答えは、公募の定量化はより広い道を歩む必要があるということです。
公的資金による資源寄附に戻る利点は、長年にわたりファンダメンタルズに深く関与し、ファンダメンタルズの論理を探るのが得意な強力な研究チームのリソースと投資研究のベテランを擁していることです。この考え方に沿って、この「超強力な頭脳」グループの研究の肩に立っている Qjing 氏は、基礎的な定量化が株式公開の定量化には最良の選択であると信じています。
Qu Jing 氏が率いる CEIBS 定量チームは、国内の基本的な定量戦略実行パスの作成を主導しました。つまり、基本ロジックを抽出してモデル化し、モデルを継続的に反復して勝率を継続的に蓄積しました。
この段階では、基本的な定量モデルの構築は 3 つの主要な要素に依存します。1 つ目はデータ基盤です。中国には多様な代替データがあり、データの入手可能性は海外よりもさらに高く、第二に、データ基盤が強固です。トレーニングされる定量的モデルは、より広い確率範囲とより長い歴史範囲を備えており、長い歴史を持つ業界では 20 年間のデータを遡ることもできます。第三に、最も重要かつ困難な点は、基礎論理の抽出における認知の構造化と体系化を完了することである。
これに基づいて、基本的な定量化の次のステップは何でしょうか?
異なる視点を求めて現役ファンドマネージャーが参加
海外の経験から判断すると、海外の公的定量ファンドの開発は、定量化と代替データの探索を積極的に組み合わせる道を歩み始めています。ブラックロックはその典型的な例であり、近年、ファクター投資とアクティブ・クオンティフィケーションのパフォーマンスの優位性が徐々に明らかになってきています。
その魔法の武器の 1 つは、代替データをマイニングして使用することです。ブラックロックだけでなく、バンガードなどの海外大手も代替データのマイニングや利用を行っている。 「これらの代替データは、従来の財務データではカバーされていない衛星データやウォルマートへの訪問である可能性があります。これらのデータを見つけたら、ロジックを使用して検証し、妥当性を確認します。海外の経験は、この方向性が実現可能であることを示しています。」とQu Jing氏は述べました。中国欧州基金に到着して、私たちはファンドマネージャーと研究者に焦点を当てて、彼らが必要とする非構造化データを構造化し、市場の主要産業の中核となる指標と代替データを探しました。その目標は、会社のネット上で意思決定を行えるようにすることでした。より良い予測、それが私たちが求めているアルファです。」
「あらゆる種類の代替データが検討の対象となっている場合、有効なデータを見つけることが最も重要な部分である。中国・欧州ファンド定量チームは、アクティブなファンドマネージャーに参加を呼びかけ、A.より積極的なビジョンと人間の知恵が定量チームに力を与え、HI (人間の知能) が AI (人工知能) への障壁を高めることができると同時に、AI (人工知能) はデジタルによる投資調査の範囲と速度を拡大することもできます。エンパワーメント、AI（人工知能）と HI（人間の知能）がお互いに力を与えることを実現します。
この試みはチーム間のコミュニケーションから生まれました。 2022 年の一定期間、Wang Jian と Qu Jing は同じ会社で働くことになり、夕方に仕事が終わると、二人は隣同士で廊下を歩きながらコミュニケーションをとっていました。 。
「曲京チームは毎日企業をスクリーニングしており、従来の主観的な調査ではあまり注目されていない良いターゲットを常に見つけているようです。彼らがとてもうらやましいです」とWang Jian氏は笑顔で語った。
そのとき、コラボレーションの芽が生まれました。 Qu Jing 氏はアクティビストでもあり、彼女は王建氏の銘柄選択のアイデアを学習して記録するための定量化チームのメンバーを「アシスタント」として手配し、その後、定量化チームは銘柄選択のアイデアを定量化モデルに抽象化しました。モデリングの盲点は継続的に最適化されます。このプロセスでは、主観的な投資のベテランによる銘柄選択の美学とイデオロギーの閃きも、クオンツ チームがモデリングの理解を繰り返し、クオンツ投資への障壁を継続的に改善するのに役立っています。
「このアイデアは2022年に思いつき、我々は2023年の1年間をかけて実験を行い、今年から正式な協力を開始した。試験運用の全段階でチームは定量的な手法を用いてWang Jianの投資を分析した」とQu Jing氏は語った。そして、Wang Jian 氏の GARP 低評価成長投資戦略の勝率は高く、彼女の投資範囲は非常に広いことがわかりました。これは、それが業界エクスポージャーによってもたらされる超過収益ではなく、実際の銘柄選択によって生成されるアルファであることを意味します。同時に、Wang Jian はリトレースメントのコントロールに細心の注意を払っており、利益確定にも優れた仕事をしています。
Qu Jing 氏によると、Wang Jian 氏の過去の投資では、関与していないいくつかの業界を除き、他の業界を購入し、業界選択と個別銘柄比較の観点から 20 以上の業界でプラスの利益を達成しました。王建には明らかな利点があります。
方法論に戻ると、Zingjing 氏は、定量化の最大の利点は合理性であり、行動経済学における線形外挿の過度の楽観主義を避けることができるが、欠点も同様に明白であり、すべてを「バックミラー」で見ることになるからだと述べた。歴史的に知られている情報は仮定を導き出すために使用されますが、過去のデータでは企業の将来を完全に予測できない場合があります。過去のデータを検討して推定すると、実際には多くの逸脱が生じるでしょう。人間の知恵の「恩恵」は、実際の経験に基づいて論理的に修正し、非現実的な推測や結論を排除するという最大の効果をもたらします。さらに、専門分野に属する経験豊富なファンドマネージャーは、より「将来を見据えた」予測を立てる可能性があります。一言で言えば、Wang Jian の基本的なビジョンは定量チームに前向きさをもたらします。これはまた、従来の定量的戦略に新たなインプットをもたらすでしょう。
Wang Jian の当初の目的は、高度な生産ツールを積極的に採用し、より良い純利益予測を得ることでした。彼女は、アクティブファンドマネージャーは以前は人的交流の主観的な経験と判断にもっと依存していたが、クオンツチームと協力することで、銘柄選択にベイジアン思考法を採用し始めたと述べた。モデルは補助的な情報と定量的な推定値を取得し、それを基準として主観的認知を調整し、判定勝率を向上させます。
さらに、Wang Jianneng さんは、定量チームの出力結果、特に彼女がほとんど注目していなかったが定量モデルの「ネット」によって選別されていた企業をすぐに入手したため、詳細な調査に対する彼女の関心が刺激されることがよくありました。
アクティブファンドマネージャーとクオンツファンドマネージャー間の協力モデル: まず「ふるいにかける」、次に「真珠を拾う」
「Back Tuning」の終了により、Wang Jian は正式に Wukong の定量チームに加わりました。これに基づいて、CEIBS クオンツ投資チームも組織構造を見直し、ファンダメンタル クオンツ グループ、システマティック投資グループ、インデックス グループの 3 つのグループに分かれています。この新しいチームには、業界で 20 年の経験を持つ積極的な投資のベテランだけでなく、最先端のクオンツ テクノロジーに精通したクオンツの新人も含まれており、彼らの投資と高度なテクノロジーの使用についての理解はいずれも市場でトップレベルにあります。そして、保有者にとって優れた投資収益を生み出し続けるよう努めています。
CEIBS定量チームの投資調査作業は、データのクリーニングと処理、代替データの導入、係数の編集と計算、マルチカテゴリーの組み合わせ手法、フロントエンドとインテリジェントな分析など、基本的に流れ作業で実行されます。 - プロセスリスク管理モジュール、製品管理および帰属分析など「今後の焦点は、深層学習モデル、より豊富で多様な代替データ分析などを含むがこれらに限定されない、現在のフレームワークを改善するためのより高度なテクノロジーを導入しながら、戦略をさらに反復、スクリーニング、評価、実行することです。」 。
双方向協力に特化して、Wang Jian 氏は、定量化が行うことは「ふるいにかけること」に似ており、定量的モデルを通じて大量の銘柄を選別し、その後、積極的な銘柄選択のアイデアを使用して選択するものであると述べました。最高の。 「これまで業界全体を対象とした調査に費やしてきた時間とエネルギーが節約されました。選別された在庫プールから『真珠を拾う』作業に集中するだけで済みます。」と王建氏は語った。
前述したように、クオンツチームは王建氏と協力することで、王建氏の銘柄選択ロジックと美学に基づいてモデルを最適化することで、有効なデータと代替データの把握がより正確になり、先見性が向上します。今年注目を集めた「海外進出」を例に挙げると、企業の海外進出の要因を探る際には、すべてのレポートデータを無差別に網羅するのではなく、その割合に着目するなど重要な要素を重視する必要がある。世界中のさまざまな地域の生産能力と事業収益がわかります。
Qu Jing と Wang Jian は、ファンダメンタルズ投資と定量ツールの徹底的な統合が、公的定量化だけでなく、アクティブな投資家にとっても長期的な発展傾向になると信じています。ファンダメンタルズ ロジックはクオンツ投資のための強固な価値基盤を提供し、クオンツ手法はファンダメンタルズ投資のための効率的なツールを提供します。この 2 つは相互に補完し合い、不可欠です。このような試みを行う理由は、投資家により安定した配分ツールを提供するためです。
今年に話を戻すと、マイクロキャップは何度か大きなリトレースメントに見舞われ、一部のクオンツファンドのパフォーマンスは影響を受けた。 Qu Jing氏は、CEIBSは長年にわたってファンダメンタルズの定量的調査に深く取り組んできており、投資する銘柄には一般にしっかりとしたファンダメンタルズ・ロジックの裏付けがあり、バリュー投資の概念を実践しており、「少額投資」などの市場の混乱から距離を置いていると述べた。株」と「株の投機」。主に中小型株に投資する中国欧州CSI 1000指数の強化を例に挙げると、超小型株の2度の急落中にベンチマーク指数と比較して超過収益を達成した。
今後、規制がさらに厳しくなる中、CEIBS定量チームは、個人投資家を主要保有者とする公的定量化はより政治的かつ人間的であり、専門性を向上させ、上場企業の基本的な考慮事項を最高レベルに引き上げるべきであると考えています。 、幅広い定量ツールを最大限に活用し、市場全体で高品質の企業を十分に探索し、市場の投資トレンドを正しく導き、概念的な誇大広告を回避し、株式を真の価値に戻し、保有者に実質的な投資収益を生み出します。
出典: Financial AP通信
