如何通过宽度取胜？景顺长城量化港股通的实践

作者 | 猫头鹰Brucel

支持 | 猫头鹰捕基能手 

受疫情和美联储加息影响，港股近3年表现不佳。2022年11月初，针对疫情形势和病毒变异情况，国内优化疫情防控措施。而另一方面，市场对于美联储进一步大幅度加息的预期终于有所缓和。港股受益于国内基本面和外部流动性预期改善，迎来了一波快速反弹，其中恒生指数反弹幅度达到48.6%，恒生科技反弹幅度达到73.8%（数据来源Wind，截至2023年2月3日）。“含港量”再次受到了很大关注。

“当前港股估值已经充分反应各种压制因素，存在持续估值修复的潜力。我们认为压制港股估值的三大因素：地缘政治及中美摩擦、美联储加息、房地产及疫情防控问题，都将在2023年得到缓解或边际改善。预计2023年港股市场有望迎来盈利与估值双重修复的机遇，虽然市场有一定的反弹，但我们仍然继续看好港股市场投资机会。从行业的角度，消费、服务业和地产产业链受益于疫情后复苏，消费互联网、餐饮旅游博彩、医疗服务、运动服饰、白酒家电、房地产建材等行业机会已经展开。”景顺长城量化投资部基金经理周春泉表示。

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景顺长城量化港股表现亮眼

回顾2022年港股通基金的表现，银河证券数据显示，截至2022年底，景顺长城量化港股通（006106）在港股通标准股票型基金(A类)中排名1/15，表现亮眼。

其基金经理周春泉：管理学博士，CFA。财务研究出身，同时具有长期的量化投资管理经验。历任海通国际资管部量化分析师、中泰金融国际资产管理部副总裁、基金经理、景顺长城专户投资部投资经理，自2021年1月起担任量化及指数投资部基金经理。

财务研究出身，长期的海外一线投研经验，背靠景顺长城量化团队，这些因素是如何有机结合的呢？

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实战案例——定量与定性的结合

事实上，量化模型的长处和不足是一个永恒的话题，多因子模型，统计套利，海量数据快速处理，持股分散，严格的量化风控等等构成量化亮丽的一面；

而无法按照类似人类的“逻辑”处理小数据并分析出有效的信息，无法对一些事件冲击或者政策的演变做出及时的反应，过于依赖历史数据则构成了量化的痛点。

周春泉和他所在的团队并未止步于此，而是尝试利用定性的分析有效的弥补量化模型在小数据上的不足。

“当一个宏观事件发生的时候，怎样降低这个事件对我们的不确定影响？数量模型不是包罗万象的。我们的态度是：如果我们对事件的影响和发展有判断的能力，那么会根据相应的逻辑去定义因子，并控制相关因子的暴露，从而实现对风险事件的规避和alpha的获取。”周春泉阐述道。

通过以下三个案例，我们可以探知一下这种思路。

案例一：

过去几年海外通胀高企，美联储处于加息周期，让周春泉意识到，这将会极大地影响到港股这样一个全球流动性敏感的市场。港股流动性将显著下降，而通胀相关的因子也可能会产生超额收益。同时根据经验，价值板块也或将跑赢成长板块。为此，在因子模型中，海外流动性暴露度，国内PPI、CPI暴露度，成长价值相对强弱、红利等相关因子权重和方向就被有限的干预起来，确保这些外在事件冲击对组合的影响被控制在有限的水平，同时暴露方向大概率有益于组合超额收益的获取。之所以是有限的干预，这背后是对偏离度严格的控制，确保组合和基准之间的稳健关系。

案例二：

又比如2022年11月，国务院联防联控机制公布了《关于进一步优化新冠肺炎疫情防控措施科学精准做好防控工作的通知》。疫情管控逐步优化，将利好市场整体，消费、交通、旅游、博彩等特定行业，所以收紧了组合在上述维度的最大低配幅度。也就是说，仍然让超额收益预测模型去选股，假如模型选择低配博彩股，那么低配的幅度比正常状态下小。由于这种重大外部变化对组合的影响方向有时候会突然转变，所以采取上述相对温和的方式去控制：降低其影响的幅度，以更有把握跟住业绩基准。结果上也比较有效：整个11月市场涨幅20%多，基金表现与基准持平。

案例三：

中美贸易摩擦和地缘政治方面的一个直接结果就是市场关注国产替代。

“我们判断，国产替代这个事情应该是相对比较持续的。那能不能做成一个因子？我们觉得比较难。这个时候怎么办？”

通过与公司的主动权益部门合作，了解股票池里面哪些标的可以打上国产替代的标签。从而将其作为一个风险因子，对这个因子的暴露采用方向性的控制，容许它有一个正暴露，从而实现对投资机会的把握。

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量化投资在港股的优势

主动权益在研究深度上具有优势，特别是对于行业龙头。举例来说，主动权益对腾讯的理解要比量化深入的多，比如行业竞争格局，各产品线的营收预期。当行业出现政策变化时候，主动权益也可以及时做出反应，比如过去两年对平台经济的整改，游戏牌照停发等等。

“量化投资通常依靠投资宽度取胜。港股市值前100的个股占全市场总市值近80%，而且中小个股的流动性较低且变化快。海外机构的投资组合中，港股占比不高。国内公募持有港股的权重中位数不到10%，考虑到港股市场的体量，仍然处于低配的状态。上述特征，使得机构投资者主要覆盖的是行业内的头部公司，其关注的港股标的数量是有限的。相应的，过去几年卖方研究对中小市值港股的覆盖也呈下降趋势。最终造成港股市场中很多股票缺乏研究覆盖，其信息没有被充分定价。这样的市场环境，很适合量化投资发挥其投资宽度的优势。另外，港股市场的交易成本较高，买卖交易均需要付出0.1377%的印花税和其他规费，使得高频交易策略难以实行，反过来增加了我们中低频量化策略的容量。”

另一方面，量化投资依赖成熟的风险模型和组合优化方法，能很好的控制风险。香港市场上存在某些特殊风险，比如做空风险。量化投资持仓分散，很多中小票无法回避的一个问题就是如何尽力避免被做空的尾部风险。这也是周春泉非常重视的方向。

“市场空头的兴趣是重要的观测指标。我们会跟踪相关的数据，并对敞口进行适当的控制。由于在个股上的配置相对是分散的，即使个股出现某些极端情况，对整体组合的影响也控制在相当小的范围。”

在中小市值覆盖度不足的港股市场，量化充分发挥宽度广度的先天优势，同时利用风险模型和组合优化管理风险。量化投资港股的适用性有了合适的支点。那么景顺长城的港股量化模型有什么特点呢？

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不断创新和迭代的量化模型

1.海外和国内数据交叉—提高数据可用性

“港股财务报告跟A股有较大差别。A股的财报格式是很严格的，都规定得很清楚，公司之间保持一致。但是港股适用国际会计准则，对格式没有一个严格的限制，会带来可比性的问题。为此我们比较了海外的数据商，发现一些数据商对原始财务数据做了很好的调整，提高了可比性，而且得到海外投资者的长期认可。”

为了提高数据质量，量化模型采用了海外数据和国内数据相结合的方式。逻辑在于：

海外的分析师更熟悉外资的投资框架，有更长的时间积累和数据沉淀，对于数据可比性、公司质地的研判、业绩预期和资金的偏好都有相当的优势；

海外的数据供应商有相当久的海外数据的处理经验，可以使得数据的可比性更强，规范性更好，避免很多“数据坑”。

2.利用AI解构非结构化数据抢占先机

AI能为量化投资带来什么？答案千人千面。

周春泉为AI构思了一个适用性较强的应用场景—财务报表非结构化数据的消化吸收。

“财务报表包括附注提供了很多信息，但如何分析一直是一个难点。传统的财务因子着眼于一些关键的财务指标，比如收入、盈利、成本等。大量其他会计科目的信息应该如何定价呢？现在利用机器学习算法，可以提供帮助我们分析全量的财务信息，从而对未来进行更准确的预测，这个是我们之前很不好做的一个事。利用机器学习对大数据进行分析，可以提高我们的预测能力。”

3.遇到逆风怎么办，因子监控

量化因子的钝化可能是最让人摸不透、也最令量化投资经理头痛的问题之一了。在历史回测中表现不错的因子，突然遇到持续的逆风，用还是不用？

周春泉采用定性和定量相结合的方式来解决这个令人头痛的问题。

我们会日常监控因子：

是否因为趋同竞争的原因它的效果差了？

还是由于一开始设计因子的时候的一些前提假设变了？

“在这三年疫情里面，某些因子的一些逻辑变得不再成立。在疫情期间，机构投资者从线下转到线上，信息的传导方式和速度都发生了很大的变化，也使得定价方式产生变化。”

海外与国内数据交叉使用；

利用AI使得非结构化数据可以为我所用；

通过基本面跟踪，不断审视因子的适用性前提；

底层模型功夫做得比较扎实。讨论了这么多量化如何做的问题，那么量化投资面对的挑战是什么？在实践中又应该如何去应对？

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市场反弹阶段，如何力求超额收益？

盈亏同源，在下跌阶段获取alpha的因子在反弹阶段可能就钝化了。怎样能既要抗跌，又能追涨？对于依赖历史数据的量化投资，这提出了另一个挑战。

“2022年市场整体下跌的时间相对比较长，在这段时间我们下跌幅度是比较小的，累积了一定的alpha。但在去年 11 月的时候，由于防疫政策的优化，以及行业政策的方面的一些利好，港股出现了很大的反弹，反弹了有 20% 多。在这个过程当中，我们通过一些风控的手段，使得我们的组合能跟上指数。”

首先要确认反弹。周春泉基于以下几点相互佐证，对反弹进行判断：

首先定性地做一个判断，因为防疫政策的优化，可能比市场预期要快，这个是一个基本性的大改变，而且超预期。

持续观察整个市场的交易结构方面的一些数据，来进一步佐证整个方向是不是偏反弹；

其他的定性因素；

港股的价格点位和估值情况也是处于历史较低位，有很好的一个安全垫。

“在反弹阶段，相应收紧了一点风险敞口，使得组合更容易跟上市场；但收得也不是很大。按照我们的一贯逻辑，我们做出判断，但是动作幅度是有限的，以更好的平衡收益和风险。这个操作给我们的组合带来了一定的收益。”

那么站在当下，未来港股市场又有什么值得量化投资关注的点？

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关于后市，关注后续制度性机会

“长远来看，港股和A股市场之间的限制将越来越少，随之伴随的是新的投资机会。从市场机制的角度看，今年会有两个变化，第一个就是港股通标的扩容，预计三月份落地。其中的重要改变是一些主要的外国公司会进入港股通标的，分布于消费、能源等行业。阿里巴巴，正寻求在港交所“双重主要上市”，完成后也将进入港股通标的，它的权重应该是仅次于腾讯的，对基准有较大的影响。3月份港股通标的也将迎来半年一次的大规模调整。我们已经开始为上述变化做准备，包括预测港股通标的的变化，提前把新晋的个股纳入模型，及早发现和解决问题。内地投资者面对这类变化，往往需要时间去熟悉，而量化选股模型对于这些数据完整的成熟公司可以很快做出较为客观的评估，从而抓住投资机会。”

“第二个变化是港交所将推出双币股票市场庄家机制，从而助力港股的人民币计价。未来内地投资者可以用人民币交易港股通的一部分标的，吸引更多资金，改善港股的流动性对港股的生态带来长远的影响。我们团队会持续跟进这类制度性变化和相应的投资机会。”

扎实基本功，综合使用海内外数据增强信息量，利用AI扩展非结构化数据的使用，不断审视因子的适用性、避免钝化；

定性研究与定量模型互相补充，发展进化；

震荡市中把握基本面边际变化，增强模型在反弹拐点保持超额的能力；

在全球面临多重挑战的时代，在海内外因素交织的港股市场，周春泉和景顺长城量化团队能否持续为投资者带来持续的超额，让我们期待2023年一份令人满意的答卷。

注：文中个股仅为示例之用，不构成投资建议。基金有风险，投资需谨慎。

全文完，感谢您的耐心阅读。