保险机构量化投资探索与实践.docx

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1、保险机构量化投资探索与实践摘要：股票投资是保险机构投资能力的发展重点。近年来，无论从管理规模还是客户认知度分析，保险机构股票投资能力相比公募、私募基金等大资管同行都呈现相对落后的趋势。本文综合分析保险机构的竞争优势，认为保险机构应该大力发展股票量化投资能力。量化投资策略具有可追溯、可观测性，系统稳定性强和策略容量大的特点，符合保险机构成本投入的实际情况和长期负债的资源禀赋。同时，量化投资是一种与传统基本面投资相关性较低、独立性较强的股票策略，是对现有投资能力的有益补充。最后，文章介绍了光大永明资产量化投资的实践经验。一、保险机构股票投资现状股票投资能力是保险机构投资能力的重中之重。2021年底

2、，保险资金直接投资股票近3万亿元，并通过公募基金投资股票约7000亿元。作为资本市场重要的机构投资者之一，保险资金在支持资本市场稳健运行、优化投资者结构方面发挥了重要作用。然而作为主要的机构投资者，保险机构较公募、私募、外资等机构投资者的差距逐渐拉大。过去几年，大资管行业取得长足发展。据统计，2021年末保险、公募、私募、外资四大主要机构投资者股票投资规模合计21.8万亿元，年化增速43%。其中，保险机构股票投资规模2.95万亿元，年化增速仅为15%，相对其他机构类型的差距不断加大，保险资金在股票市场的相对话语权减弱（见表1）。反思这一现象，笔者认为，这一方面归因于政策引导下居民财富管理需求的

3、释放，另一方面体现出保险机构对此的承接能力不足，其中股票投资能力认知差异是主要原因之一，关键是投资团队建设和投资能力培养。二、量化投资在海外市场的发展历史与国内基金公司动辄上百人的股票投研团队相比，保险机构在人才队伍建设上或许不具备绝对优势。然而除国内基金公司广泛应用的基本面选股方法之外，股票投资还有一种方法是量化投资，这一点在海外市场已经得到验证。量化投资在海外的突出表现对我国的发展具有较大借鉴意义。量化投资在海外兴起于上世纪七八十年代，由于在投资工具种类上更多元化，从最初的单方向型策略，逐渐发展出统计套利、高频交易、流动性做市等花样繁多的量化策略。这其中影响力最大、策略容量也最大的仍然是量

4、化因子多头策略，孕育了诸如Bridgewater，Millennium，AQR这样的行业巨头，他们是美国股市的重要参与者。另外，由于量化策略的普适性和灵活性，还衍生出了跨越大类资产的投资模式，例如桥水基金的风险平价全天候策略。三、大力发展量化投资的必要性结合工作实践，笔者提出保险公司大力发展量化投资具有必要性和迫切性，主要原因有以下三点：（一）量化投资把握了资产获取收益的本质“因子之于资产，正如养分之于食物。”各种因子代表了不同的风险，因为承担了这个风险，所以才会获得相应收益。在这个视角下，因子其实就是资产产生收益的源泉。量化策略投资于因子而非资产。资产可以不断变化，而因子是永恒的。例如，最新

5、的Barra中国股票多因子风险模型（CNE7）将风险因子分为10个风格因子、34个行业因子、1个市场因子。实践中，在大数据的基础上，通过模型检验、实时监测、动态优化，把握各种因子的生命周期规律，实现用策略的确定性应对市场的不确定性。（二）量化投资是海外股票投资成熟经验和投资策略根据海外资管公司的经验，股票投资包含了指数投资、因子投资、智能投资、基本面投资、可持续投资等不同策略。以全球最大的资管公司贝莱德（BlackRock）为例，其2021年管理规模10万亿美元，其中股票投资5.3万亿美元。股票投资中，ETF2.4万亿美元，非ETF指数投资2.2万亿美元，主动投资6700亿美元。其投资理念为：

6、“最大化主动投资阿尔法，最小化指数投资跟踪误差。”可见，随着资本市场的成熟和机构投资者完善，主动投资的将逐渐降低，因子投资、指数投资、智能投资的管理规模显著增长，而这都是量化投资的发展方向。（三）量化投资是对现有基本面投资的有益补充和增强笔者认为，股票收益的来源可以分为阿尔法、贝塔和因子f三部分。目前，公募基金股票投资规模8.6万亿元，其中采取基本面主动投资的占据绝大多数，主要价值贡献来源是。过去几年公募基金的赚钱效应，导致赛道股投资成为基金公司的重要选择。然而，一切盈亏同源。2022年以来，随着国内外环境的变化，市场风格根本扭转，多年来首次出现了基金整体跑输指数的局面。基金重仓的新能源、电子

7、、军工等行业更是领跌市场。如何形成有效的管理风格因子成为2022年投资的关键，量化投资在这方面大有用武之地，尚待深度挖掘。四、量化投资的竞争优势与传统的基本面投资相比，量化投资策略具有可追溯、可观测、系统稳定性强和策略容量大的特点。这些特点与保险机构成本投入的实际情况和长期负债的资源禀赋相符。（一）量化投资策略具有可追溯、可观测性量化投资策略是基于过往大数据分析而制定的一系列策略规则。在这套规则下，在输入自变量例如宏观经济周期、行业景气度、微观量价、市场情绪等指标后，可以输出明确的投资标的和权重。因此即使穿越回到历史中的某个时刻，也可以根据当时的因子数据，推导出该策略在当时的投资选择。由此，在

8、数据条件允许的条件下，一套量化策略可以回溯过往10年甚至20年的业绩表现，在分析策略有效性的时候，可以清晰地看到该策略在不同市场和周期环境下的表现。有了策略穿越多轮牛熊的历史回溯，再配合对当前市场的判断，就可以更好地做出投资判断。可追溯性带来量化投资策略更快的可进化性，带来长期投资的滚雪球效应。（二）量化投资策略的系统稳定性强传统基本面投资对投资经理的要求更高。在传统的基本面定性投研中，投资的决策需要在预期、现实、宏观环境中不断博弈，看似类似的情况可能底层逻辑完全相反。投资人需要不断地根据当下情况做出主观判断，判断的对错会对净值造成影响。而在量化策略中，因为有明确的投资规则，策略有效性仰仗统计

9、学上的大数定律，有效的策略只要能完整地执行，拉长时间维度看其结果大概率是符合预期的。以指数增强策略为例，优秀的指数策略的超额收益在一定时期内可以做到最大回撤小于1%，意味着在策略有效期内，超额收益几乎是随着时间稳定增长的。这种程度的稳定性对于主观投资是非常难以实现的，这又符合当前跌宕起伏的市场大环境的需要。（三）量化投资策略容量上具有天然优势当前A股不断有新股发行，总上市公司数量已近5000只，在这种情况下，受研究员和投资经理的精力限制，基本面研究较难完整覆盖全部30个行业近5000只个股，更难以保证在动态的市场环境下对所有持仓和几千只个股做充足的跟踪和决策。因此，在投资的落地上，面临灵活性、

10、产品容量和正确率的“不可能三角”。相对来讲，量化策略由于大量利用数据、代码等方式实现，在信息跟踪、数据处理和速度方面具有天然的优势。当前主流的私募量化投资机构很多都可以从容管理百亿级的产品，同时又不丧失其收益性优势。五、量化投资在我国市场的发展思路当前在我国资本市场上，量化投资仍然具有巨大的发展空间和想象力。近些年，机构投资人对于收益稳定性、确定性要求不断提高，同时投资市场上期货期权等衍生产品也逐渐丰富，底层数据服务和覆盖面渐渐完善，这使得未来量化投资的使用场景越来越多，跨越大类资产的投资组合方式越来越盛行。尤其是2022年的A股行情引起了许多传统投资机构的反思，越来越多的机构意识到量化投资与

11、传统股票投研的差异。这种差异大部分体现在与传统股票投研的互补性和整体大账户配置层面的多元性上。可以预见，量化投资和工具将成为大部分中大型投资机构不可或缺的力量，扮演越来越重要的位置。目前主流的量化策略分为指数增强型、风险中性型和细分主题行业型。（一）指数增强型策略指数增强型策略是一种相对收益策略，该策略首先选择锚定指数，例如中证500或者沪深300，然后在组建投资组合时，将组合的主要风格因子值和锚定指数的差异限制在一定允许的范围内，但在可以产生超额收益的因子中产生偏离。例如在沪深300增强产品中，当投资经理看好成长类因子时，将组合的市值因子、行业占比因子等做到和沪深300的误差限定在一定范围内

12、的前提下，可以选择在净利润同比、ROE同比一致预期等因子上与沪深300做偏离。市值中性和行业中性等限制基本保证了策略表现相对锚定指数的跟踪误差在一定的范围内，然后由偏离的因子产生超额收益。因此，该策略的表现取决于两部分，一部分是在跟踪误差上，策略应该与锚定指数的收益率有较高的相关性。另一部分是在超额收益因子的选择上，因子在大部分时候呈现出动量效应，一个有效的因子往往在一段时间内都有超额收益；但是，当市场风格急剧反转时，投资经理需要及时调整超额收益因子，否则策略同样会面临较大的超额收益回撤。因此，在日常的投研工作中，要求机构投资者密切动态跟踪因子最大化组合的表现，甚至涉及到对于宏观市场情绪的理解

13、，及时做出正确的因子选择，也是最考验投资能力的一点。取决于锚定的指数，优秀的指数增强策略年化超额收益可以做到5%-15%左右。（二）市场中性型策略与指数增强型策略的底层策略类似的是市场中性型策略，不过策略目标从相对收益变为了绝对收益。市场中性策略首先同样要选择锚定指数，多为中证500或者沪深300这些有对应股指期货的宽基指数。在用指数增强类似的方法组建市值中性、行业中性但是在超额因子上偏离的组合后，通过股指期货空单套保，对冲同等市值的指数。通过这种方法，可以有效剥离市场本身波动带来的beta盈亏，而策略收益集中在alpha因子收益上。与指数增强型策略类似，该策略成功的关键同样是跟踪误差和超额因

14、子选择这两点。（三）细分主题行业策略最后一大类量化策略是近年逐渐兴起的细分主题行业策略。该策略往往有特定的投资范围和目的，例如ESG主题、碳中和主题、ETF行业轮动、海外市场等，量化工具都大有可为。量化策略由于在大数据分析和回溯方面的特长，可以灵活应用于各个细分主题投资，展现出在灵活性和普适性方面的优势。例如在ESG碳中和主题下，可以先利用主营业务数据，筛选出涉及到碳中和业务的上市公司，同时ESG评分系统可以完整覆盖公司治理、社会外部性和环境保护方面的量化指标，再搭配传统的量化多因子体系，可以做到在ESG碳中和主题下的策略。六、建立完善量化投资的长期考核评价体系根据多年的投资研究经验，笔者认为

15、量化投资考核指标与传统的基本面投资考核不同，应当更多地考虑到样本容量、策略稳定性、风险收益比等因素。首先，量化投资作为一套独立的投资体系，主要依靠统计学分析和大数定律获取系统稳定性收益。大部分统计学的有效性建立在足够大的样本空间上，当样本足够大的时候，实际收益率和理论的预期收益率之间的差距会逐渐收敛。因此，在策略考核的时候，不需要在乎一城一池的得失，考核的重点不在于是否选出了某只股票，或者在某一短期阶段表现惊人。保险资管中大部分的量化策略，以中低频为主力军，其考核的样本应该拉长到至少6-12月的维度。其次，在业绩层面，我们根据产品和策略的属性，划分为绝对收益目标和相对收益目标。绝对收益产品考察

16、的指标更注重最终的收益表现以及最大回撤。尤其是市场中性策略，在对冲风险的前提下，其绝对收益不应当有巨大的上下波动和回撤。相对收益策略则应当优先考核其相对锚定基准的超额收益，以及超额收益的波动率、最大回撤等。最后，量化策略产品也应当考核其策略的性价比，广泛使用的指标包括夏普比率、月度胜率等指标。七、光大永明资产积极开展量化投资实践作为保险资管在量化投资领域的先行者，2022年光大永明资产多元投资部广泛使用量化策略，结合宏观研究、大数据等支持，用实践业绩证明了量化策略在保险资金投资中大有可为。其中，中小盘低波成长保险资管产品采取中证500增强策略，截至5月31日，2022年以来实现超额收益8%，并且其超额收益最大回撤小于1%；大盘质量低波保险资管产品采取沪深300增强策略，2022年以来实现超额收益5.5%。两只指数增强类产品在全市场权益基金中排名中均列前5%。另外，我们利用量化策略在各个主题类投资领域做了积极探索，发行了碳中和ESG、行业轮动、港股策略产品，均取得不错收益。最后，笔者建议保险机构不断加大量化投资的人力资本投入，并持续加大科技投入，充分发挥保险机构负债端长久期特征，更好地担当资本市场的维护者角色。量化投资如同一场马拉松长跑，它可能缺乏短期的爆发性亮点，也没有绚烂的烟花陪伴，但是只要我们持之以恒的坚持，科学系统的训练，普通人也能得到属于自己的PB。12