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私募量化VS公募量化,1000指增差距最大?
来源:私募排排网研究院     时间:2023-08-10 16:16:28

以下文章来源于排排网研究院 

一、1000指增部分


(相关资料图)

2020年公私募在1000指增策略线布局并不多,近几年由于1000指增超额出色,加之500指增赛道越来越卷、超额越来越难做,公私募均在逐步拓展1000指增产品。相比于公募,私募在1000指增策略方面有明显的优势,因而私募1000指增发展速度更快,并在产品数量上与公募逐渐拉开差距。

2020年至2023年上半年各个年度内,平均看,私募超额均明显优于公募。在各年度内对比公募和私募表现靠前和中游的产品可以发现,不论是超额最大值、四分位数还是中位数,私募均强于公募。此外,注意到,从中位数到四分位数再到最大值,私募和公募的差距在逐渐拉大。

由于私募产品通常计提业绩报酬,因而我们继续对比了公募超额和私募产品费后超额的情况。这里,私募产品费后超额采用的计算方式是“年化超额*0.8”,相比于绝对收益计提,指数年度涨跌5%,这种方法带来的超额收益误差在1%左右。对比超额中位数和四分位数发现,私募表现仍优于公募,考虑因指数涨跌带来的费后超额误差后,私募费后超额中位数约高于公募3-6%,四分位数约高于公募7-12%。

在风险和风险调整后收益指标方面,除了超额最大回撤外,私募均优于公募,私募超额回撤表现较差,主要是由于2021年四季度私募量化行业发生踩踏导致较大的超额回撤。

我们查阅了部分公募基金1000指增的募集说明书和年度报告发现,大多数公募基金1000指增产品都有限制指数成分股占比不低于80%,策略方面大多以基本面因子和线性模型为主,部分产品会辅以风格择时,年化换手率通常低于10倍,前十大持仓占比高于10%。对比来看,私募1000指增大多以量价因子和非线性机器学习模型为主,年化换手率低则30-50倍,高的甚至达到200倍以上,以求跟上市场风格轮动。

最后,我们选取了公募1000指增和知名私募1000指增代表产品进行对比(时间区间为2022年至2023年6月底),发现仅有几只公募1000指增能够跑赢业绩排名后1/4的私募产品。

二、量化选股部分

公募在量化选股布局较多,其中也包括医疗行业、ESG、计算机行业、新兴成长、大盘价值、中小盘、港股通、专精特新等量化股票产品,因而在对比时,公募量化选股剔除这类“另类增强”产品,选择全市场选股的公募量化选股产品。

收益上,除了2020年外,私募平均值、中位数、四分位数、最大值均高于公募,四分位数和最大值优势更明显。

对于量化选股私募产品费后收益采用的计算方式是“当年度收益大于0时,费后收益为年度收益*0.8”。对比费后收益中位数和四分位数发现,私募表现仍优于公募。

在最大回撤和夏普比率方面,私募表现优于公募。

最后,我们选取了公募量化选股排名靠前的产品和知名私募量化选股代表产品进行对比(时间区间为2022年至2023年6月底),发现业绩靠前的公募产品可以战胜中游的私募产品(费前)。这说明尽管整体上看,私募量化选股产品好于公募,但如果能够选到表现好的公募产品可以取得很好的投资结果,因而公募量化选股是值得跟踪研究和配置的。

三、总结

业绩上,整体看私募表现好于公募,各策略公私募差距排序为:1000指增>500指增>300指增>量化选股。

人员配置上,私募基金经理大多具有海内外量化投资经历,研究员为海内外知名高校量化投资相关专业毕业,头部私募每年在数据和硬件投入上亿。相比之下,公募在这方面要逊色一些。

策略上,公募因子数量较少,偏基本面、偏低频,存在主观调整因子权重的情况,而私募因子众多,偏量价,偏高频,以非线性模型居多,可根据市场行情进行因子权重调整。此外,对于指增,公募产品通常会有更多限制,例如投资于标的指数成分股、备选成分股的比例不低于非现金基金资产的80%,基金持有一家公司发行的证券市值不超过基金资产净值的10%等,其中“非现金基金资产中80%的仓位为对标指数成分股或备选成分股”对于公募做出超额有一定的不利影响。

综合人员配置、策略和业绩对比,我们认为公募指增的配置价值较小,而公募量化选股值得深入跟踪研究。此外,公募量化选股中有部分另类增强产品,例如医疗行业、ESG、计算机行业、新兴成长、大盘价值、中小盘、港股通、专精特新等量化股票产品,可供基金经理做行业轮动配置。

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