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华安基金张序:从量化角度探索资产配置
金融观察 2020年9月1日 10:26:56  阅读量:83157

       图片来源:微摄        文章来源:中国经济网

  华安事件驱动量化策略基金经理 张序

  由于近几十年的经济发展,国内家庭财富和理财需求呈现明显的上升趋势,截至2019年底,银行非保本理财规模超过20万亿。在当前国内经济逐步转型的环境下,无风险利率中枢将长期下行,居民开始从集中配置不动产和低风险金融资产转移到大类资产配置,国内资产配置需求将迎来新的拐点。

  从海外历史经验来看,2008年美联储开启量化宽松后,美国无风险利率中枢不断下移。在这期间,低风险固定收益类资产很难跑赢通货膨胀,而高风险资产存在着较大不确定性,通过资产配置模式管理资金的机构迎来黄金发展期,如桥水基金、AQR资本。

  资产配置目的是以分散化形式将不同类型资产进行组合,以此来达到投资者风险收益预期。自上而下,投资决策流程包括:刻画投资者风险偏好,制定战略配置策略、战术调整策略以及主动管理策略。

  相比于其他投资类别,资产配置更强调投资的可解释性与可预测性。

  可解释性是指在管理组合中能够理解清楚风险和收益的来源:是由战略配置贡献的,还是战术策略或主动管理贡献的,这有利于我们对投资中各个环节及时评价和改进。

  可预测性是指我们清楚的知道组合的预期收益区间是多少,最大风险如何,这样让投资者能够精确的匹配到最适合自己风险偏好的产品。

  对于量化从业者,我们利用大数据和人工智能刻画投资人风险偏好;通过数量化方法筛选合适的资产作为配置标的;结合传统金融模型、市场行为理论和机器学习模型进行资产风险收益判断,资产组合以及风险管理。通过这种平台化,流程化的量化投资体系,使投资中的每个步骤更加透明,投资决策更加清晰,降低投资中的撞运气成分。

  国内居民理财,养老基金,社保基金将越来越关注资产配置的合理性与科学性,对资产配置能力的要求不断提升。当前资产配置还处于蓝海市场,而量化投资在国内资产配置中具有较大的应用前景,通过大数据和人工智能的辅助,能够让我们从海量数据中及时发现资产的内部联系,未来的上涨空间,摆脱人性的弱点,获取稳定的低风险收益。


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