消息！上市满月！中证1000领跑宽基指数 公募量化投资机会再现！超额收益空间多大？

中证1000大发展，对公募量化基金意味着什么？

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随着中证1000股指期货正式上市，多只中证1000ETF也进入了逐鹿阶段，小盘股再度热闹起来。8月22日，中证1000股指衍生品迎来上市满月。数据统计显示，自7月22日中证1000股指期货和期权挂牌上市起，截至8月22日，中证1000指数一个月累计涨幅达3.6%，领跑同期主流宽基指数(指涵盖股票种类繁多、颇具代表性的指数)。

近日，券商中国记者采访了多位公募基金的量化管理人，他们表示，中证1000的成分股具有数量多、市值小、行业及风格分布分散、机构覆盖率偏低等特点，适合作为量化投资的标的。

几位量化管理人认为，此番市场对中证1000相关产品的重点布局，将使越来越多投资者参与到这一市场中来，也为公募量化投资带来了较好的发展机会。就现货市场而言，中证1000ETF的大规模发行和相关衍生品的应用，能够使相关个股提升流动性，降低波动率，实现更有效的价格发现。就衍生品市场而言，新品种的推出，也使量化基金通过对冲策略获取中证1000的绝对收益成为可能。

中证1000成份股与量化投资更适配

在长信基金总经理助理兼量化投资部总监左金保看来，量化模型可以根据一些指标对个股进行高效分析，投资的广度正是量化的优势所在。“需要强调的是，并不是说中证300、中证500这些就不适合做量化，只是中证1000的特点，确实能够使量化的优势得到更好发挥。”

那么，中证1000指数的成分股为何适宜做量化投资？在左金保看来，中证1000的成分股数量相对更多，市值相对更低，机构投资者的覆盖率也更低，这意味着量化投资的潜在超额收益空间更大。

华安基金量化投资总监朱宝臣总结了中证1000成分股比较适合做量化投资的三个原因：

一是，发现并交易预期差是投资收益的重要来源。截至7月底，中证1000研究机构的覆盖度相对于大盘股指数沪深300以及中证500，无论从覆盖比例还是单只股票覆盖机构家数两个方面看，都比较低。这给发现并交易基本面预期差带来了更大的可能性。

二是，量价交易策略方面，策略收益的来源是交易者对市场变化反应不足或者反应过度。量化策略的数据学习，是利用数据形成指标，刻画市场交易者的反应。中证1000覆盖的股票从行业分布以及风格分布上都比较广泛，参与的投资者类型众多，从统计数据以及模型样本上看，模型的置信度更高。

三是，从理论上来说，策略的超额收益正比于IC* √N* σ，其中，IC刻画的是策略的“质量”，策略预测能力越强，IC越高；N代表的是交易的宽度，理论上讲，交易宽度越宽，带来超额收益的可能性就越高；最后σ代表的是截面上的波动率。由于第一和第二点原因，中证1000上做出的策略的置信度相比较而言更高，1000的覆盖的风格、行业以及个股更加广泛，因此中证1000比较适合量化策略的运行。

除了以上几点，华夏基金的量化基金经理袁英杰告诉券商中国记者，中证1000不会存在像沪深300这样部分个股权重太高的问题。中证1000的个股最高权重只有0.62%，但是在沪深300，贵州茅台的占比就达到了6%。“指增产品因风控需要，部分仓位会复制指数，个股的权重过大，组合调整的空间就比较小，会降低模型的有效性。”他表示。此外，中证1000的成分股行业分布相对分散，个股在基本面和估值方面的差异都很大，这意味着成份股首尾收益的差距也非常大，“空间越大，模型的表现就可能越好。”

中证1000衍生品利好量化对冲策略

“不仅仅是量化基金，中国A股市场有效的对冲工具相对有限，而随着上市公司数量的扩充，投资者对对冲工具的需求越来越迫切，尤其是针对中盘股票的对冲工具。”朱宝臣坦言，“中证1000衍生品的推出是对这一需求的有效补充。”

具体来看，他认为，第一，衍生品可以降低市场的波动性。股票相对于衍生品交易成本较高，尤其是市场出现预期比较一致的情况时，没有衍生品作为“防波堤”，市场容易“暴涨暴跌”。第二，衍生品将为市场提供更加有效的价格发现工具。期权和期货投资者的交易目的丰富，有助于扩充市场的定价维度，使得市场更加有效和稳定。第三，衍生品提供了更丰富的风险收益型产品。A股的波动性相对成熟市场波动性较高，而个人投资者又是对向下波动相对“厌恶”的，衍生品的出现可以帮助投资者专注于股票超额收益的投资，为市场提供了更加丰富的投资方法。

在左金保看来，衍生品的推出会提升中证1000指数的关注度，使相关标的向主流品种靠拢，吸引更多资金注入。此外，量化基金经理也可以借助中证1000的衍生品去开发各种新策略。

左金保认为，对于现货市场而言，一方面，这将提升中证1000相关标的的流动性；另一方面，这会降低中证1000股指现货的波动率。“随着流动性的提升，估值的溢价会随之降低，为投资创造更好的机会；随着波动率的下降，投资的风险收益比也会更好。”

对于衍生品市场来说，量化对冲策略可以从中证300、中证500拓展到中证1000.左金保告诉券商中国记者，中证1000的对冲超额收益更高，作为增量品种，资金的承载量也会打开。“随着注册制的发展，资本市场上的很多股票用中证1000去对冲可能会是更好的选择。”

建信基金金融工程及指数投资部副总经理叶乐天也向券商中国记者介绍了衍生品在对冲策略的应用场景，在他看来，衍生品的推出，将使投资者更好地接受中证1000的指增产品。“中证1000指数量化投资基金的阿尔法收益比较好做，但是贝塔收益的波动也非常大。在衍生品推出之前，大家对贝塔比较担心，因为即便你可以做比较高的阿尔法收益，但是贝塔收益一旦波动，就有可能抵消阿尔法的收益，所以投资者不太敢尝试这类产品。指数衍生品使贝塔收益风险有望收敛，大家更愿意去获得指数增强投资的阿尔法收益。”

袁英杰也表示，中证1000衍生品的推出，使投资向获取绝对收益迈出了一大步。同时，他认为，还可以在主动量化产品中，用中证1000的股指期货来做相关产品的仓位替代，“这样做既可以利用它杠杆的特性，也可以提升流动性，毕竟衍生品的流动性比个股的流动性更好些，会为相关策略的实施提供便利。”

策略容量未达上限，同质化问题暂无忧

不同流派的量化基金经理会对中证1000怎么投？随着越来越多资金进入这个市场，量化基金经理是否会面临策略同质化的压力？

叶乐天告诉券商中国记者，随着衍生品的推出，量化基金有更大的意愿去配置中证1000的标的。不过，在中证1000指数这部分，用的投资方法还是纯量化居多。“成份股多，机构覆盖不充分，纯量化的方法是更合适的。”他表示，“当然，即便是都采用了纯量化模型，具体用了哪些阿尔法因子，各家也是不同的。”

在左金保看来，当大家讨论到同质化的压力时，背后其实是在讨论策略容量的问题。他认为，即便有很多机构都在做相似的策略，在投资思路上有一定的同质化趋势，只要总量没达到策略容量的上限，问题就不大，“目前，市场还远没有达到这个上限。”

除了策略容量，还有其他几个细节值得关注。左金保告诉券商中国记者，其一，要考虑组合本身的资金成本；其二，要分散投资，还是集中投资？分散投资肯定会有更大的资金承载量。其三是换手率的问题，是高频换手还是低频换手？在他看来，如果是基于量价交易的高频换手，那就意味着资金的承载量会低一些，如果是低频换手，那么不需要过多的交易，资金承载量就会高一些。这几个维度决定了同质化会不会带来压力。

他认为，目前的公募量化其实偏向于以基本面为主，换手率并不高的一种策略。他在选择个股时，流动性是非常重要的考虑维度，在投资时，他的换手率较低，不需要过多的交易去获取超额收益。他以基本面因子为主，赚取的更多是长期增长的超额收益，主动选股策略的策略容量又相对较高，就他目前的规模而言还远没有达到策略容量的上限。他强调，私募比较常用的高频量价策略就和公募量化的策略不同，更多是基于交易因子去做的，换手率和及时性都比较高，同质化策略的容量就比较有限。

也有基金经理提到了策略有效期变短的问题。朱宝臣认为，随着数据获取越来越方便以及数据处理手段的丰富，单一量化策略的有效期在变短。这表现在交易的“拥挤度”的提高，以及发现有效策略的难度的提高，“这个过程会是一个持续的过程，但是对于投资者来说也许并不必”悲观“，也许一些阿尔法策略会转换成贝塔，而投资者拿到的收益则是贝塔+阿尔法。”

叶乐天也表示，随着越来越多投资者参与到这个市场当中，很多阿尔法收益最后都会转化成贝塔收益。未来，大家对中证1000这个指数越来越了解，这部分阿尔法的收益空间也会相应受到挤压。

袁英杰坦言，任何投资策略都会面临竞争，“当你的投资规模过大时，产生的交易必然影响股价，一方面会带来冲击成本，另一方面会压缩策略收益。”在他看来，对于传统的多因子模型而言，冲击是不可避免的，只能在实践中去总结相关经验进行调整。比如，每月的换仓如果大家都集中在一个时点，就会形成比较大的冲击，但如果提前一点进行换仓，错开时间，冲击就会小一些，这也是一个动态调整的过程。如何能在竞争中脱颖而出？他认为，这其实非常依赖基金经理对策略的日常管理，“细节的把控很重要。”

左金保表示，作为量化基金经理，一方面，手中的策略要持续优化，无论是因子层面还是模型层面，都要去跟踪最新的研究成果，改进模型。另一方面，要加强对市场风格的研究，增强组合对市场风格变化的适应性。

猫头鹰基金研究院总经理助理、研究总监伍彦妮认为，中证1000的发展对于公募量化而言总体还是利大于弊。在她看来，以传统量化派为主的公募量化圈对衍生品的直接运用不会太多，利好主要体现在市场环境的改善方面。“相当于把原本比较边缘的中证1000推向了权益市场的舞台中央，相关标的的流动性、波动率、价格发现等方面都得到了显著的优化。”

她认为，相比私募量化，公募量化由于较少采用高频量价策略，因此现阶段也无需特别担忧策略同质化的问题。

关键词： 超额收益 量化投资