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張序:從量化角度探索資產配置
2020-08-31 08:00:34 來源: 新浪基金 字號:

(作者系華安事件驅動量化策略基金經理 張序)


由于近幾十年的經濟發展,國內家庭財富和理財需求呈現明顯的上升趨勢,截至2019年底,銀行非保本理財規模超過20萬億。在當前國內經濟逐步轉型的環境下,無風險利率中樞將長期下行,居民開始從集中配置不動產和低風險金融資產轉移到大類資產配置,國內資產配置需求將迎來新的拐點。


從海外歷史經驗來看,2008年美聯儲開啟量化寬松后,美國無風險利率中樞不斷下移。在這期間,低風險固定收益類資產很難跑贏通貨膨脹,而高風險資產存在著較大不確定性,通過資產配置模式管理資金的機構迎來黃金發展期,如橋水基金、AQR資本。


資產配置目的是以分散化形式將不同類型資產進行組合,以此來達到投資者風險收益預期。自上而下,投資決策流程包括:刻畫投資者風險偏好,制定戰略配置策略、戰術調整策略以及主動管理策略。


相比于其他投資類別,資產配置更強調投資的可解釋性與可預測性。


可解釋性是指在管理組合中能夠理解清楚風險和收益的來源:是由戰略配置貢獻的,還是戰術策略或主動管理貢獻的,這有利于我們對投資中各個環節及時評價和改進。


可預測性是指我們清楚的知道組合的預期收益區間是多少,最大風險如何,這樣讓投資者能夠精確的匹配到最適合自己風險偏好的產品。


對于量化從業者,我們利用大數據和人工智能刻畫投資人風險偏好;通過數量化方法篩選合適的資產作為配置標的;結合傳統金融模型、市場行為理論和機器學習模型進行資產風險收益判斷,資產組合以及風險管理。通過這種平臺化,流程化的量化投資體系,使投資中的每個步驟更加透明,投資決策更加清晰,降低投資中的撞運氣成分。


國內居民理財,養老基金,社?;饘⒃絹碓疥P注資產配置的合理性與科學性,對資產配置能力的要求不斷提升。當前資產配置還處于藍海市場,而量化投資在國內資產配置中具有較大的應用前景,通過大數據和人工智能的輔助,能夠讓我們從海量數據中及時發現資產的內部聯系,未來的上漲空間,擺脫人性的弱點,獲取穩定的低風險收益。

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