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从事量化 对冲基金 日常工作 需要的技能

从事量化 对冲基金 日常工作 需要的技能

从事量化对冲基金日常工作需要的技能从事量化对冲基金的日常工作需要掌握以下一些关键技能:1. 数学和统计学:量化对冲基金的核心是通过对市场数据进行分析和建模来制定交易策略。

因此,对于从事这个领域的人来说,具备扎实的数学和统计学基础是必不可少的。

熟悉概率论、线性代数、微积分、回归分析等数学工具,以及统计学中的假设检验、时间序列分析、因子模型等方法,能够帮助量化交易员更好地理解市场行为和构建有效的模型。

2. 编程和算法设计:量化对冲基金的分析和交易过程通常需要大量的数据处理和复杂的计算。

因此,掌握至少一种编程语言(如Python、R、C++等)以及相关的数据处理和算法设计技能是必备的。

熟悉数据清洗、特征提取、机器学习、优化算法等技术,能够帮助量化交易员有效地处理大量数据并构建高效的交易策略。

3. 金融市场知识:量化对冲基金是在金融市场中进行交易的,因此对金融市场的了解是非常重要的。

量化交易员需要熟悉不同的金融产品(如股票、债券、期货、期权等)以及它们的特性和交易机制。

此外,了解市场微观结构、市场异常和风险因素等方面的知识也是必要的。

4. 风险管理和资金管理:量化对冲基金的交易策略是建立在对市场风险的有效管理之上的。

因此,量化交易员需要具备一定的风险管理和资金管理能力。

这包括有效的风险测量和风险控制方法,以及合理的头寸管理和资金分配策略等。

5. 心理素质和决策能力:金融市场具有高度的不确定性和波动性,量化交易员需要具备较强的心理素质和决策能力。

他们需要冷静、理性地面对市场的波动和风险,能够及时调整交易策略并做出正确的决策。

6. 沟通和团队合作能力:量化对冲基金通常由一支团队共同运作,交易员需要具备良好的沟通和团队合作能力。

他们需要与团队成员、研究人员、分析师等密切合作,共同分析市场情况、开发交易策略,并及时沟通和协调各方之间的工作。

从事量化对冲基金的日常工作需要综合运用数学、统计学、编程、金融市场知识、风险管理、决策能力等多个方面的技能。

量化对冲是什么意思

量化对冲是什么意思

金斧子财富: 量化投资是以数据为基础,以策略模型为核心,以程序化交易为手段,以追求绝对收益为目标的投资方法。

量化投资的本质:一种概率游戏,通过寻找市场上的某种共性/规律/大概率事件,并将它不断重复,利用大数定律来获取收益。

使用数学模型和计算机等新技术,将投资思想定量化,形成客观的、冷静的、有严格纪律性的投资策略。

华尔街90%的基金采用量化分析方法(共同基金/对冲基金),美国市场70%的交易量由算法交易实现,量化投资已经成为海外成熟市场主流的投资方式之一。

什么是对冲?对冲是降低或消除投资风险的一种手段。

一般意义上讲,对冲的操作方式是在买入一种资产的同时,卖出另一种与之相关、数量相当的资产,从而达到盈亏相抵、风险对冲的目的。

具体到股票投资上,对冲的一般做法是:买入一个股票多头组合,卖空等量的股指期货合约,从而把市场系统性风险从投资组合中剥离出来。

由于缺少对冲工具,国内的量化投资经历了一个比较痛苦的成长期。

但是经过几年的洗礼,尤其是2013年以来,量化投资呈现出爆发性的增长。

IF、IH、IC及Option等工具的推出,极大地推动了量化对冲投资基金的发展。

常见的量化对冲策略包括:股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种,任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略,目前全球使用占比最高的策略金斧子财富: 是股票对冲策略,占比达32.5%量化对冲产品有以下几方面特点:1、投资范围广泛,投资策略灵活;2、无论市场上涨还是下跌,均以获取绝对收益为目标;3、更好的风险调整收益,长期中对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性;4、与主要市场指数相关性低,具备资产配置价值。

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主动量化、量化对冲、量化增强 想搞懂高大上的量化产品你要知道这些

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主动量化、量化对冲、量化增强想搞懂高大上的量化产品你要知道这些下载APP 阅读本文更深度报道部分表现突出的量化基金中国基金报记者方丽蕴含着“程序化”、“高科技”、“学霸们主理”等光环的量化基金今年业绩不凡,年初以来业绩最高的10只股票型基金中,就有两只名称中含有“量化”字样,为什么此类产品能够在弱市这么牛?这类品种具有哪些特殊的风险收益特征?对此感兴趣的投资者可以多加留意。

中国基金报记者统计发现,目前从大范围来看,“量化派”产品大约有三类,第一类是主动量化产品,第二类是量化对冲追求绝对收益类产品,第三类则是量化增强类产品,每一类都有自己特色,不可以混为一谈。

从目前来看,主动量化策略的权益类产品优势逐渐显现,尤其是一批业绩优秀的产品表现突出,值得关注。

而筛选这类产品,除了看优秀业绩外,还要密切关注波动率、基金经理人选等问题。

主动量化平均收益3.5%利用市场广度赚钱主动量化基金出现很早,近两年因为业绩突出而崭露头角。

究竟什么是量化基金?量化基金主要是通过定量(利用数学模型、统计学)的分析方法,选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资,以期获取超越指数基金的收益。

Wind数据显示,截至2016年11月27日,62只纳入统计的主动量化类基金(各类型分开算)年内平均收益达到3.48%,表现突出。

其中更有九成以上量化基金今年以来的回报都跑赢了大盘,七成以上的量化基金获得正收益,这一表现明显要好于普通权益类基金的平均表现。

值得注意的是,创金合信量化多因子今年以来的收益率达到32.1%,而泰达宏利同顺大数据、招商量化精选、长信量化先锋、嘉实腾讯自选股大数据、泓德泓益、长信量化中小盘、南方量化成长、南方策略优化等基金业绩都超过10%,表现较好。

从历史数据看,不少量化基金也业绩突出。

从2014年1月1日以来的收益率看,截至11月26日,长信量化先锋收益率高达235%,而大摩多因子策略、南方策略优化、申万菱信量化小盘、交银阿尔法、长盛量化红利策略、华泰柏瑞量化A、大摩量化配置收益率也超过100%,显示出巨大实力。

量化对冲产品投资策略

量化对冲产品投资策略

基于相对收益策略的案例分析
总结词
高收益、高风险
详细描述
相对收益策略是一种以追求高收益为目标的方法,通常采用 对冲基金、私募基金等金融工具进行投资。例如,通过买入 成长性强的股票,同时卖出价值被高估的股票,获取相对较 高的收益。
基于事件驱动策略的案例分析
总结词
事件驱动、低风险
详细描述
事件驱动策略是一种以事件(如重大政策变动、公司业绩预告等)为投资机会的 方法,通常采用多种金融工具进行套利和对冲。例如,在公司业绩预告发布前, 通过买入低估的股票,待业绩公布后,如果股价上涨,则可以获得收益。
06
量化对冲产品的未来发展趋势与展望
市场环境的变化趋势及其影响
经济全球化趋势
随着全球化进程的加速,各国经济之间的联系日益紧密 ,量化对冲产品将面临更加复杂的市场环境和挑战。
金融市场的波动性
金融市场的波动性是量化对冲产品的主要风险来源之一 ,未来市场波动性可能加大,量化对冲产品将面临更大 的投资压力。
03
量化对冲产品的投资策略实施步骤
投资目标的确定
明确投资目标ຫໍສະໝຸດ 01在开始量化对冲产品投资前,首先需要明确投资的目标,包括
资产保值、获取收益、降低风险等。
确定投资期限
02
根据投资目标,确定投资期限,以便合理安排投资计划和策略

分析市场环境
03
对当前市场环境进行分析,包括宏观经济、政策、行业发展等
因素,以确定投资机会和风险。
投资组合的构建
确定投资品种
根据市场环境和投资目标,选择适合的量化对冲产品投资品种, 如股票、债券、商品等。
确定投资权重
根据投资目标和市场环境,确定各投资品种的权重,以构建合理 的投资组合。

量化对冲原理

量化对冲原理

量化对冲原理
量化对冲是一种通过使用数学模型和算法来管理资产和风险的
投资策略。

它的原理是利用大量的历史数据和实时市场数据,以及统计学和数学技术,分析市场趋势,制定投资策略,达到最小化风险和最大化回报的目的。

量化对冲的核心原理是建立一个系统化的投资模型,通过对市场数据的分析和预测,来制定投资策略。

这个模型需要包含市场趋势、价格波动、市场交易量、市场情绪等多个因素,以及相应的计算公式和算法。

这些因素和算法的组合会根据不同的市场情况和投资目标进行调整。

在使用量化对冲策略时,投资者需要注意的是,市场变化是不可预测的,模型只是一种参考,不能完全依靠。

因此,投资者需要根据市场走势和模型的分析结果,不断调整投资组合和策略,以达到最佳的回报和风险控制。

总的来说,量化对冲的原理是通过建立一个系统化的投资模型,利用历史数据和实时市场数据,以及统计学和数学技术,预测市场走势,制定投资策略,达到最小化风险和最大化回报的目的。

这种投资策略需要不断调整和优化,才能适应不断变化的市场情况和投资目标。

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量化,对冲的基本知识

量化,对冲的基本知识

1,什么是量化对冲投资?近年来随着证券市场不断发展,金融衍生产品不断推出,做空工具不断丰富,投资的复杂程度也日益提高,其中以追求绝对收益为目标的量化对冲投资策略以其风险低、收益稳定的特性,成为机构投资者的主要投资策略之一。

所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。

其中“量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。

量化投资通过借助统计学、数学方法,运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略,并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资,力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报,其本质是定性投资的数量化实践。

由此可见,所有采用量化投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化基金的范畴。

量化投资的最大的特点是强调纪律性,即可以克服投资者主观情绪的影响。

“对冲”的概念最早由Alfred W. Jones 于1949年创立第一只对冲基金时提出,他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。

资本资产定价理论(CAPM)告诉我们,投资组合的期望收益由两部分组成:其中α收益为投资组合超越市场基准的收益,β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。

虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α收益,但无法避免市场下跌带来的系统风险。

例如2011年股票型基金中业绩排名第一的博时主题行业,年收益为-9.5%,显著好于同类平均的-24.55%以及沪深300的-25.01%。

虽然跑赢了市场但依然亏钱,因为市场下跌的系统性风险无法有效规避。

而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的系统风险(β收益),获取纯粹的α收益,使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取正收益,因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对收益2,量化对冲常用策略对冲基金广泛采用各种投资策略,各种策略本身又在不断演化,根据专业对冲基金研究机构HFR(Hedge Fund Research)的分类,对冲基金的交易策略可以分为股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种。

常见的量化策略都有哪些?

常见的量化策略都有哪些?

常见的量化策略都有哪些?常见的量化策略都有哪些?永远的量化发表在策略研究 2018-04-17一、海龟交易策略海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。

这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节,都进行了详细的设计,这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。

二、阿尔法策略阿尔法的概念来自于二十世纪中叶,经过学者的统计,当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数,属于传统的基本面分析策略。

在期指市场上做空,在股票市场上构建拟合300指数的成份股,赚取其中的价差,这种被动型的套利就是贝塔套利。

那么在如今贝塔套利空间越来越小的状况下,我们还有什么好方法吗?这就是更主动的、也更考验操作者判断能力的阿尔法套利三、多因子选股多因子模型是量化选股中最重要的一类模型,基本思想是找到某些和收益率最相关的指标,并根据该指标,构建一个股票组合,期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。

如果跑赢,则可以做多该组合,同事做空期指,赚取正向阿尔法收益;如果是跑输,则可以组多期指,融券做空该组合,赚取反向阿尔法收益。

多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。

四、双均线策略双均线策略,通过建立m天移动平均线,n天移动平均线,则两条均线必有交点。

若m>n,n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点,反之为卖出点。

该策略基于不同天数均线的交叉点,抓住股票的强势和弱势时刻,进行交易。

双均线策略中,如果两根均线的周期接近,比如5日线,10日线,这种非常容易缠绕,不停的产生买点卖点,会有大量的无效交易,交易费用很高。

如果两根均线的周期差距较大,比如5日线,60日线,这种交易周期很长,趋势性已经不明显了,趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。

也就是说可能会造成很大的亏损。

所以两个参数选择的很重要,趋势性越强的品种,均线策略越有效。

五、行业轮动行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。

量化对冲策略介绍课件

量化对冲策略介绍课件
衡量投资组合在一定置信水平下可能面临的潜在 损失,帮助投资者了解风险状况。
压力测试
模拟极端市场条件下投资组合的表现,评估风险 承受能力和潜在损失。
3
绩效归因分析
通过对投资组合收益进行归因分析,了解各种策 略对收益的贡献程度,优化对冲策略配置。
量化对冲策略的风
04
险管理与实践挑战
市场风险管理
市场风险定义
为了降低市场风险,量化对冲 策略通常采用多种对冲工具, 如股指期货、期权、融券等。 通过构建对冲头寸,可以部分 或完全抵消市场价格波动对投 资组合的影响。
模型风险管理
模型风险来源
模型风险主要来源于模型假设、参数估计和模型验证等方面。在实际应用中,模型的误差和不确定性可能导致策 略表现与预期产生偏差。
对冲交易工具
股指期货
通过买卖股指期货合约,实现对股票市场的对冲,降低整体投资 组合的风险。
期权
利用期权的买卖权,为投资组合提供保护,同时保留潜在收益空间 。
融券卖空
通过融券卖空操作,实现在市场下跌时获利,从而对冲长线持仓的 风险。
风险评估与绩效管理工具
1 2
Value at Risk (VaR)
降低模型风险的方法
为了降低模型风险,需要采用高质量的数据、合理的模型假设、稳健的参数估计方法以及对模型的持续验证和调 整。此外,还可以采用集成学习、模型平均等技术来降低单一模型的风险。
实践挑战与应对策略
数据质量挑战
实际应用中,高质量的数据是量化对冲策略成功的基础。然而,数据可能存在噪声、缺失 、异常值等问题,对策略表现产生影响。应对策略包括数据清洗、插补、异常值处理等。
模型过拟合问题
在构建量化对冲策略时,模型过拟合是一个常见问题。过拟合的模型在历史数据上表现良 好,但在未来市场中可能表现不佳。为了应对过拟合,可以采用交叉验证、正则化、简化 模型等方法。
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主动量化、量化对冲、量化增强想搞懂高大上的量化产品
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部分表现突出的量化基金
中国基金报记者方丽
蕴含着“程序化”、“高科技”、“学霸们主理”等光环的量化基金今年业绩不凡,年初以来业绩最高的10只股票型基金中,就有两只名称中含有“量化”字样,为什么此类产品能够在弱市这么牛?这类品种具有哪些特殊的风险收益特征?对此感兴趣的投资者可以多加留意。

中国基金报记者统计发现,目前从大范围来看,“量化派”产品大约有三类,第一类是主动量化产品,第二类是量化对冲追求绝对收益类产品,第三类则是量化增强类产品,每一类都有自己特色,不可以混为一谈。

从目前来看,主动量化策略的权益类产品优势逐渐显现,尤其是一批业绩优秀的产品表现突出,值得关注。

而筛选这类产品,除了看优秀业绩外,还要密切关注波动率、基金经理人选等问题。

主动量化平均收益3.5%
利用市场广度赚钱
主动量化基金出现很早,近两年因为业绩突出而崭露头角。

究竟什么是量化基金?量化基金主要是通过定量(利用数学模型、统计学)的分析方法,选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资,以期获取超越指数基金的收益。

Wind数据显示,截至2016年11月27日,62只纳入统计的主动量化类基金(各类型分开算)年内平均收益达到3.48%,表现突出。

其中更有九成以上量化基金今年以来的回报都跑赢了大盘,七成以上的量化基金获得正收益,这一表现明显要好于普通权益类基金的平均表现。

值得注意的是,创金合信量化多因子今年以来的收益率达到32.1%,而泰达宏利同顺大数据、招商量化精选、长信量化先锋、嘉实腾讯自选股大数据、泓德泓益、长信量化中小盘、南方量化成长、南方策略优化等基金业绩都超过10%,表现较好。

从历史数据看,不少量化基金也业绩突出。

从2014年1月1日以来的收益率看,截至11月26日,长信量化先锋收益率高达235%,而大摩多因子策略、南方策略优化、申万菱信量化小盘、交银阿尔法、长盛量化红利策略、华泰柏瑞量化A、大摩量化配置收益率也超过100%,显示出巨大实力。

为什么量化产品有这一魔力?申万菱信量化小盘基金
经理金昉毅表示,量化基金掌握了全市场的信息,数据全面不会遗漏。

量化基金相较于传统基金而言非常客观,在量化模型面前都仅仅是一些板块和行业,并没有受到人的主观的
影响。

“在未来的中国市场上量化基金的优点非常明显,我国市场的一大特点是以散户投资者为主,基本占到80%左右。

量化模型利用定量的分析方法,剔除了投资者主观情绪的影响。

只要中国市场是散户交易为主,投资量化基金就不失为一种好的选择。


相对而言,量化对冲所赚钱的是市场“广度”的钱,而主动选股投资是赚“深度”的钱。

比如目前A股市场近3000只股票,主动投资靠对公司、行业、市场深入理解去赚取阿尔法,比如对看好的股票持有比例很高;而量化投资则是根据过去市场情况,选择有效策略通过量化模式去筛选股票,往往选出股票比较多,达到一两百只,平均下来可能有优势,赚取“广度”的钱。

比如去年就是量化的大年,市场有足够的广度,而在震荡市或者单边市,往往广度不够,量化型产品收益率就会受影响。

注意策略有效性
及回撤管理能力
如何筛选出有价值的量化基金?关键是考察基金经理
能力,注意策略有效性和回撤管理能力。

用业绩说话是衡量任何一个产品好坏的标准,量化产品的量化策略是否能跑赢业绩基准,这也是最实际的。

目前有一批量化产品实现自己的价值,如大摩多因子策略、南方策略优化、申万菱信量化小盘、交银阿尔法、长盛量化红利策
略、华泰柏瑞量化A、大摩量化配置、招商量化精选等,从成立以来收益情况看,其中大部分基金业绩表现也比较好,超越业绩基准。

值得注意的是,业绩好往往意味着这一团队的模型、策略是有效的。

这和管理量化基金的基金经理能力和基金公司量化团队的实力密切相关,最好选择有长期量化投资背景的基金经理所管理的基金。

第二个标准是看量化基金对于回撤的管理能力。

具体可以看这两点:一是在市场大幅下跌的时候,跌得比基准要少;二是净值的实际损失比较少。

金昉毅表示,需要指出的是,量化基金有两大特色,一是量化基金的投资较为分散,往往在一个量化基金产品中,持有每只股票的比例不会超过1%,并且持有股票的种类超过100只。

因此由于持股分散,它每年的业绩可能没办法排在当年的前十位。

但是长期来看,一些优秀的基金3年以上的业绩综合能够排名前十位,所以被许多人称为“长跑冠军”。

二是量化基金的回测性较强。

投资者可以根据过往业绩来分析模型的有效性。

因此,投资者可以按照这些特征去筛选,剔除“伪量化”基金,此外结合业绩表现观察其策略有效性。

金昉毅还表示,量化基金也有缺点。

首先,量化基金的应变能力不强。

如果市场行情突变,量化基金需要一段时间
进行算法的优化和调整。

其次,没有办法追求相当高的收益。

量化基金往往关注的是长期业绩。

不过,散户对于市场的择时较难,但优秀的量化基金可以解决这一难题,因为量化基金的特点是可以穿越牛熊震荡市,较为稳定的获取长期超额收益。

量化对冲类稳健
追求绝对收益
量化对冲类产品是近两年发展较快的产品。

据中国基金报记者统计,目前公募系中,拥有对冲条款的绝对收益类产品约有20只(各类型分开算),这类品种更倾向于追求绝对收益。

这类基金有两大特色,第一是通过股指期货做对冲,追求绝对收益,基本都采取市场中性策略;第二是业绩比较基准均为绝对值,如“一年定存+3%”、“一年定存+2%”、“一年期定期存款基准利率”等是主流的业绩比较基准。

这就决定了这类产品的稳健的风格,它们是通过股指期货等方式对冲市场下跌的系统性风险。

数据显示,目前市场上20只可以对冲的绝对收益基金(各类型分开算)三季度平均收益为-0.99%,其中华泰柏瑞量化收益、华宝兴业量化对冲、海富通阿尔法对冲、广发对冲套利等基金获得小幅正收益,表现最差的产品亏损幅度超过14%。

此类产品今年表现不佳的主要原因是,去年三季度末为
应对A股的非理性下跌,中金所执行股指期货新规,股指期货单品种日开仓量被限制在10手以内,且日内交易手续费大幅提高,因此让一批量化对冲产品套期保值的成本大幅增加。

实际上,这类品种收益率也分“大年”和“小年”。

数据显示,2015年8只对冲量化基金平均收益率高达12.8%,表现神勇。

据一位业内人士表示,公募对冲基金的三大收入来源——个股超额收益、期货基差收益、股票分红收益,这类产品的净值走势最好是一个“缓慢上扬的斜线”,这也意味着这类产品收益率不会大起大落,表现抗跌,因此考核重点除了收益率水平外,还需要重视净值的波动率。

一位量化基金经理表示,2016年三季度股指期货市场持续处于深度贴水状态,流动性明显下降,给对冲策略的执行造成一定影响。

近期,随着市场情绪稳定,股指期货合约贴水水平有所收敛,新规对净值影响逐渐变小,未来这类品种的仍有一定的投资价值。

“市场中性策略基金的收益率在股指处于震荡而个股较为活跃的市场环境中表现最为理想。

”华泰证券(601688,股吧)基金分析师楼栋曾表示,这类产品的风险收益水平介于债券基金和混合基金之间,较为适合风险承受能力有限、同时有希望无论股指涨跌都能获取一定收益的投资者。

量化增强是把“双刃剑”
持续跑赢基准值得关注
也有机构将增强型指数基金纳入“量化派”的一部分,不过量化增强是把“双刃剑”,可能增厚收益,也可能吞噬收益。

目前一些增强型基金,是指“被动投资为主、主动投资为辅”,一般80%仓位按照指数进行配置,剩余20%的仓位进行主动管理以期增强收益的基金。

而从实际运作看,最近两年更多为正效果。

Wind数据显示,截至11月27日,纳入统计的15只增强型指数基金区间净值超越基准的产品达到10只,而低于基准的产品仅5只,还有不少产品跑赢基准超过10个百分点。

去年也是跑赢了业绩基准的产品更多。

不过,从历史数据看,牛市中一般增强型指数基金不敌纯指数基金,而熊市中增强型指数基金表现更好。

此外,随着股指期货、融资融券业务的推出和深入应用,增强型指数基金有了更多手段来增厚收益。

投资者最好选择量化投研能力较强的基金经理管理产品。

此外,基金管理费率方面,增强指数型基金一般为
0.8%~1%,少数发起式基金为5%,而标准指数型基金平均为0.6%。

值得注意的是,指数型基金也属于量化的一种,考核这一类产品一定要注意跟踪误差能力。

控制跟踪误差是指数基金的一个基本目标,也是指数基金设计的根本出发点,一般指数基金契约要求跟踪误差在3%~4%以内,也有要求指数基
金日平均跟踪误差不超过0.35%。

投资者最好选择日跟踪误差控制在0.2%以内或者年跟踪误差在1.5%以内的纯指数基金。

需要指出的是,下个月不少大型指数要调整成分股,或影响跟踪误差,这个时候可以看出基金经理的实力,投资者可以选择这重要的观察窗口来选基金。

(责任编辑:柳苏源HN091)。

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