量化基金風光不再

2010年10月11日 作者：英國《金融時報》 索菲亞•格利
20世紀初，斯科特（Scott）的Porage Oats 宣揚自己完全通過自動化程式生成：“未經人手觸及”。而20世紀末，一種新型資產管理方式堪稱符合上述口號——量化基金(quants)，或者說量化基金經理將金融市場的數學模型應用於電腦，當時人們認為，這是在不帶有人為選股者的偏見和錯誤的情況下選股。
投資者輕易相信了這一概念，或許是因為對這些模型的技術說明給人留下了深刻印象，令人難以自拔；或許是因為人們對於傳統資產管理公司能夠跑贏大盤心存疑慮。大量資金湧入量化基金，既包括單向做多的基金，也包括對沖基金。
投資諮詢公司 Towers Watson股票基金研究主管馬丁•努爾斯(Martin Knowles)表示：“上世紀90年代末和本世紀初，施行量化管理的資產激增。”
近來，量化基金一直舉步維艱，因為在此次信貸危機期間乃至之後，此類基金的表現大體上未能讓投資者感到滿意。基金研究公司晨星(Morningstar)最近對美國量化基金行業進行了調查，發現在截至2010年7月的3年內，平均而言，65家量化基金在美國所有股票基金中的表現處於最差的四分之一行列。其中包括Bridgeway、高盛(Goldman Sachs)、摩根大通(JPMorgan)和先鋒(Vanguard)。Axa Rosenberg不久即將對4只 Laudus基金進行清算，此前圍繞該公司對一種模型中錯誤的處理，人們產生了爭論。這場爭論導致該公司創始人巴爾•羅森伯格(Barr Rosenberg)和研究主管湯瑪斯•米德(Thomas Mead)離職。
“由於表現問題，人們對量化基金的評價不高。”有著深厚量化管理傳統的美國基金公司PanAgora首席執行官兼總裁埃裏克•索倫森(Eric Sorensen)承認，“當很多人參與進來做同一件事情時，就出現了容量方面的限制。”
人們很難精確把握進出量化基金的確切資料，因為這些產品的定義並不明晰。多數基本面基金經理會利用一些量化技術，過濾股票或提供建議，因此二者之間的界限變得有些模糊。
“我的印象是，資產一直在流出，”努爾斯表示，“從某種角度而言，流出是一件好事，因為你用於跟蹤同樣因素的錢變少了。”然而他承認，這一優勢微乎其微，因為與量化基金大行其道時流入的資金規模相比，離開該行業的資金規模並不大。
投資者對於量化基金公司的態度並不相同，即使經歷了過去幾年的競爭後也是如此。“一些客戶對量化策略感興趣，這是系統性的東西，投資策略很容易解釋，”努爾斯表示，“一些人態度則截然相反，他們將其視為暗箱。”
由於許多量化模型鑒別並試圖利用市場中的類似因素，例如動能和價值，因此追蹤這些因素的資金越多，單個基金能夠超越大盤的幅度就越小。努爾斯解釋稱，在最近的市場狀況下，它們也一直舉步維艱，因為在市場方向明確時，它們往往表現最佳。
他解釋道，與人類相比，模型更難適應方向改變時出現的“拐點。“過去一年左右，市場一直在擔憂和相信一切都將變好之間搖擺。”
他表示：“這實際上是整個一系列拐點，這通常不利於動量策略。”
這並不是說量化基金經理在袖手旁觀，等待情況再次變得對自己有利。相反，許多基金公司正重新考察自己的模型，要麼是因為它們擔心自己從一開始就錯了，要麼是因為它們認為，市場已發生了足夠大的變化，必須推出新的模型，或者至少是經過調整的模型
“問題是，發現獨特因素的難度變得越來越大，因為越來越多的人在尋找這些因素，”努爾斯表示，“發現虛假關係的風險有所加大。”
儘管數字可能不會撒謊，但它們很容易造成誤導，讓人想起並不真正存在的趨勢或相關性。
有些量化基金在考慮改善其交易技術，從自身模型中擠出額外的業績，而其他量化基金則在考察轉向其他技術以維持回報的時機問題。
重新考慮風險在組合管理中的作用，是具有數學頭腦的人探索的另一個領域。基本面指數曾經流行了一段時間，但常常因為導致價值投資策略而受到詬病。這些指數根據股息等公司衡量標準，重新分配傳統市值加權指數的權重。如今，市場正在開發指數加權的另類策略，例如法國量化基金Tobam的“反基準”策略，這種策略根據指數成份相互之間的關係對其進行系統性加權，以最大限度地實現多元化。
由於該策略與“最小方差”策略一樣，旨在將風險降至最低，因此其成功與否，應主要根據其導致的波動性下降加以衡量，但在Tobam投資的多數大型市場，這種策略已跑贏大盤。
與很多投資創新一樣，量化基金的核心理念已成為主流，如今，它們發現自己需要思考投資者究竟希望從它們的投資組合中得到什麼，以及如何獲取這些回報。