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苏辛:潜心量化研究 引领FOF创新

作者:王蕊来源:中国证券报•金牛理财网编辑:郭静2018-07-16 08:15

苏辛,上海证券交易所/厦门大学管理学博士后,上海财经大学/University of Waterloo统计学博士;9年基金研究经历;历任天津财经大学教师、上海证券交易所资本市场研究所研究员、前海开源量化投资部总监助理;现任前海开源FOF投资部负责人、前海开源裕源混合型基金中基金(FOF)基金经理,前海开源裕泽定期开放混合型基金中基金(FOF)拟任基金经理。 曾获深圳市高层次人才、中国博士后科学基金特别资助一项和一等奖资助一项,以第一作者在权威期刊和核心期刊上发表与基金研究相关论文5篇和其他论文3篇,著有《我国开放式基金绩效研究》。

王蕊

在三个月前的4月16日,苏辛收到了一个快递,里面是她的全国优秀博士后学术成果荣誉证书。 此前,她将自己在博士、博士后期间的基金研究成果,整理成了一本专著《我国开放式基金绩效研究》, 并在去年获得全国博士后管理委员会和中国社科院的联合资助出版。这个证书到来的时间非常“巧” ,因为就在同一天,苏辛作为 基 金 经 理 的 首 只 公 募 基金——前海开源裕源混合型基金中基金(FOF)(简称“前海开源裕源(FOF)” )正式发售。这本证书既是她专注基金量化研究多年的成果缩影,又是一份上好的贺礼。博士四年, 博士后两年,博士后出站又一年。 当同龄基金经理早已在公募行业中意气风发、挥斥方遒之时,苏辛却默默在量化学术研究领域潜心修行,一做就是七八年。 如今,带着自家的首只公募FOF,她和团队第一次走到台前。

学术型量化选手

与大部分基金经理甫一入行,就开始从事投研工作不同,苏辛的职业路径是从学者开始的。她的第一份工作是在天津财经大学任教,2010年读博期间开始从事基金研究,迄今已有9年时间。按她的话来说就是,“写了四年博士论文,对基金的兴趣越发浓厚,甚至渐渐萌生出做基金经理的梦想”。

2013年,苏辛进入上海证券交易所资本市场研究所从事研究工作。统计学出身的她因为研究功底扎实,期间参与了注册制、上市公司监管、期权、沪港通等多个交易所重要课题。但苏辛对基金研究的热情却丝毫没有减少,反倒见缝插针地利用业余时间继续基金研究。

怀揣着成为一个优秀基金经理的梦想,2016年,苏辛来到前海开源基金。她希望能在实际投资交易中,充分发挥自己在量化建模方面的优势。这是个挑战性非同以往的工作,但好强的苏辛却对此感到兴致勃勃,她终于进入了这个期待已久的行业。

港股市场行情在2016年开始显现出火热苗头,初入行的苏辛顺势成为了国内较早一批的港股量化投资策略研究者。“从做量化选股开始,当时我的港股量化投资策略回测结果可以达到30%多的平均年化收益。”同年9月,FOF指引正式发布,擅长量化研究的苏辛当仁不让,开始参与公司FOF投研团队的筹备。

据介绍,前海开源基金FOF投资部是一个涵盖宏观经济、统计学、金融工程、计算机等知识背景的复合型团队。团队成员投研经验丰富且能有效互补,有的具有丰富的宏观经济和大类资产研究经验,有的具备多年的基金研究经验,有的拥有较强的量化投资和策略开发背景。

同时,前海开源基金还协调配置全公司的投资研究资源,包括投决会、研究部、量化投资部和固定收益部等部门,自上而下、自下而上的打通整个投研平台包括国内、国外市场在内的投资逻辑和链条。同时以团队的研究与集体决策取代基金经理的个人决策,并通过制度、流程确保FOF投资的平稳运行。

苏辛介绍说,前海开源基金的FOF投研团队自成立以来,设计推出了多样化的专户和公募FOF方案。目前,公司已有多只专户FOF产品在运行,最早的专户产品成立于2017年3月,期间经历了2017年6月、12月和2018年年初的多轮股市调整,目前所有产品业绩表现优良,基本符合预期。

在三个月前的4月16日,苏辛收到了一个快递,里面是她的全国优秀博士后学术成果荣誉证书。此前,她将自己在博士、博士后期间的基金研究成果,整理成了一本专著《我国开放式基金绩效研究》,并在去年获得全国博士后管理委员会和中国社科院的联合资助出版。

这个证书到来的时间非常“巧”,因为就在同一天,苏辛作为基金经理的首只公募基金——前海开源裕源混合型基金中基金(FOF)(简称“前海开源裕源(FOF)”)正式发售。这本证书既是她专注基金量化研究多年的成果缩影,又是一份上好的贺礼。

博士四年,博士后两年,博士后出站又一年。当同龄基金经理早已在公募行业中意气风发、挥斥方遒之时,苏辛却默默在量化学术研究领域潜心修行,一做就是七八年。如今,带着自家的首只公募FOF,她和团队第一次走到台前。

FOF探索者

前海开源裕源(FOF)是苏辛管理的第一只公募基金,而此前她已经积累了近10年的基金研究经验。厚积薄发,莫过于此。

前海开源裕源(FOF)是前海开源基金首只公募FOF,采取的是“主动管理+量化”的方法来进行大类资产配置和优选基金。为此,苏辛和团队搭建了一个具有100多个因子的“前海开源宏观因子库”,同时与京东金融在咨询服务和数据支持等方面进行深度创新合作,为旗下FOF的管理运作提供强有力保障。

“京东电商的全样本、实时大数据能更直观、实时地反映各个行业的变化,弥补券商研报或上市公司对外的公开信息在滞后性及主观性方面的不足”。苏辛表示,京东金融大数据海量且精确,同时拥有及时、客观、真实等特点,覆盖广泛的细分行业,这些行业数据可以成为FOF投资研究的有效补充。她还透露,新鲜及时的大数据可以显著提升前海开源基金对市场走势预判的前瞻性及基金选择的准确性。事实上,团队此前就成功通过这种方法预测到今年年初权益市场可能发生回调,并进行了提前预警。

据了解,前海开源裕源(FOF)的大类资产配置策略基于大量的投研数据,主要采用海外市场主流的风险评价策略,同时对风险评价模型进行改良,使之更适应国内市场的变化,具有更强的进攻性和调整能力,大幅提高组合表现。同时结合基金管理人FOF投资决策委员会的意见,选取恰当的大类资产种类,初步设定上下限比例,并定期或不定期地进行适时调整,将投资组合的风险敞口维持在可接受的范围内。

苏辛指出,包括前海开源裕源(FOF)在内的第二批FOF合同中明确货币基金投资比例不高于5%。与首批FOF相比,第二批FOF投资基金品种将更为多样,也更有利于发挥基金管理人资产配置能力,回归资产配置本源。例如前海开源裕源(FOF)限定股票型基金比例上限为30%,但未对混合型基金进行明确限制。标的基金同时包括主动管理型基金以及被动指数型基金和ETF,资产组合配置更加灵活,投资策略可攻可守,更有利于充分发挥基金管理人的大类资产配置能力。

FOF的管理过程中必然会涉及到资产配置理论和组合投资技术的创新。苏辛告诉中国证券报记者,随着量化技术的快速进步,常规的量化方法已不能满足研究的需要,越来越多的量化方法将被运用于FOF投资中,比如运用大数据来刻画投资者画像,用人工智能进行宏观经济和资产价格预测、筛选基金等等。

“以人工智能的运用为例,由于资产配置最优比例的确定和绩优基金的筛选过程中需要考虑的因子数量众多,且因子之间可能存在着高维的非线性关系。”她举例道,“在这种情况下,我们可以运用机器学习来解决在高维非线性空间里寻找规律的问题,从而帮助我们进行宏观经济和资产价格的预测,以及优化资产配置和风险管理,这是未来研究的一个重要方向。”

资产配置是核心

“FOF的收益主要来自于资产配置和基金筛选两方面,但已有大量研究结果表明,资产配置决定了投资组合业绩的91.5%。”苏辛说,国外基金管理人的资产配置能力体现于股票、债券、商品上的配置比例,但由于A股波动率较大,在国内做资产配置实际上主要取决于对A股的市场判断。

由于此前对国内开放式基金绩效进行过深入研究,苏辛对于国内基金市场有着相当深刻的见解,“国内的基金经理更换非常频繁,美国基金经理的任期一般可长达5年,而国内却只有17个月左右。因此,我们配置基金坚持‘以人为本’,从基金经理的角度出发,根据基金经理来选基金。”

据介绍,前海开源FOF投资的第一步,是定量考察基金经理的历史业绩。首先,挑选全市场基金经理所管理过的代表性基金,计算长、中、短期的业绩,并对其进行绩效归因分析;其次,采用统计学方法,把基金经理的业绩和市场风格进行多元回归,考察其投资风格,重点关注长、中、短期相结合的业绩情况。“一位优秀的基金经理,其优秀的业绩必须是稳定和可持续的,必须经得起长、中、短期的考验。”苏辛说。

通过上述量化分析,全市场前三分之一的基金会进入一级基金池。此时再通过调研、第三方机构研报等途径,对入选的基金经理及基金公司进行定性考察,并选出一级池前六分之一的基金进入二级基金池。而要进入核心基金池,则需要研究员跟踪一只基金至少一个季度甚至一年以上的时间,确定其业绩中长期稳定。“现在我们的核心池中只有不到40只基金。”苏辛表示,为保证基金品质,核心池的容量上限只有50。

事实上,在苏辛看来,我国的基金市场距离成熟还有相当一段路要走,这同时也是FOF发展的良机。“比如当前我国基金数量和种类较多,基金经理普遍存在变更频繁、业绩不稳定、‘一拖多’等问题,导致普通投资者很难从海量的标的中选出好基金。此时,购买FOF就是一个很适合中低风险偏好投资者的投资方式。”她说,“中国投资者普遍风险偏好很低,因为没办法承受亏损,所以经常高买低卖。而FOF的一项重要任务,就是帮助培养投资者的中长期投资理念。”

此外,据了解,现阶段国内能够自由投资的大类资产,基本包括A股、港股、利率债、信用债、黄金、石油,缺乏其他类型的商品基金,QDII额度问题也使得海外资产标的比较匮乏。“但这并影响FOF做好大类资产配置。”苏辛认为,“实际上,FOF的出现也会推动国内各种类型资产发展,比如促进更多绝对收益型产品、商品基金等出现。同时我们也可以选择一些与商品密切相关的股票型资产来代替现阶段缺乏的商品基金,比如原油资产可以用原油股票来代替。当然,此时需要重新考虑它和股票资产的相关性。”

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