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一文说清“股票多头策略”是什么本站

　　是指基金经理基于自身对市场环境及股票的认知与判断，以在低价买进股票，待股票上涨至某一价位时卖出获得的资本利得为主要收益的策略。随着金融市场的发展与技术的进步，交易手段逐渐丰富，股票多头策略逐渐演化为

　　本文将主要就股票多头策略的基础分类、主要盈利来源、持仓周期与风格、股票多头策略私募产品关注要点四个角度进行说明，为读者提供相对清晰的多头策略认知框架。

　　顾名思义，主观多头策略是依赖于人的主观认知对股票进行投资决策的策略。其主要特征在于偏向进行中长周期的、依赖于基金经理及其投研团队自身学术背景、认知能力及投资经验的定性决策，交易频率通常偏低。

　　该策略代表性私募管理人为重阳资本。秉承其核心人员裘国根先生“价值投资，绝对收益”的理念，重阳投资连续获得十一年“金牛奖”荣誉(2009-2019)，也是目前业内唯一一家获此殊荣的私募基金管理人。重阳投资旗下主观多头策略产品的短期业绩在一众百亿主观多头策略私募内并不突出，但产品整体呈现较低波动、中高胜率、中长周期相对较高收益的特点。

　　根据朝阳永续基金研究平台现有数据显示，重阳投资旗下最早于2008年9月成立的产品华润信托-重阳1期，至今13年来年化收益率约15.51%，期间最大回撤为30.17%（发生于2011-2012年）。

　　今年以来，随着市场风格的快速切换，多数主观多头策略管理人业绩表现不佳，甚至持续创下历史最大回撤，而重阳投资该产品截止至8月31日则录得约15.43%的正收益，期间最大回撤11.02%，可见其价值投资框架的长期稳定性。

　　量化多头策略相比主观多头策略更偏重定量决策，通过预先设置的多因子模型输出交易及风控信号，以程序化的方式快速实现对市场盈利及风险的捕捉，具备高纪律性，交易频率相对主观多头策略显著较高。将量化多头策略进一步细分，可以分为对标指数，关注超额收益可得性与稳定性的指数增强策略以及注重市场环境，兼顾选股与交易的量化择时策略。

　　量化多头策略代表性私募管理人为幻方量化。作为国内领先、管理规模超过600亿元的头部量化基金，幻方量化在人工智能软硬件研发领域累计投入近2亿元，近年来更是利用超大型神经网络模型配合其超级计算机“萤火一号”进行经济金融行为分析指导其量化交易。根据朝阳永续基金研究平台现有数据显示，幻方量化旗下代表性指数增强策略产品超额月度胜率可高达85%以上，可见其策略的盈利能力及稳定性。

　　股票多头策略的盈利总体而言主要来自于股票价格上涨带来的资本利得以及持有部分股票获得的股息收益，其中资本利得的部分可以分为被动收益以及主动收益两类，即Beta收益与Alpha收益。前者源于市场自身的共性收益（可以通过对标的指数进行观察），后者源于捕捉市场对股票的错误定价带来的超额回报。在此基础上，也进一步发展出了Pure Alpha的概念，即适应全市场环境的Alpha收益（如目前A场的打新策略，无论市场环境如何变化，均能获得正收益）。

　　主观多头策略多从中长周期定性角度出发，更关注持仓股票本身的价值，在享有Beta收益的基础上以中长周期的Alpha选股收益为主要收益来源。部分交易型策略会选择降低在选股Alpha上的收益的同时，通过调整仓位增加择时收益以更好的适应阶段性的市场环境。此外，打新以及T+0交易作为阶段性的Pure Alpha收益，也是当下主观多头较为常见的收益增强策略。

　　量化多头策略本质上是依赖于模型及机器的因子投资，其收益主要来源于各个交易频段上交易对手方错误定价带来的Alpha收益，相比定性的基本面信息更加关注交易层面的各类定量信号以及软硬件的升级带来的交易速度的提升对于快速捕捉盈利的影响。除开Beta部分的共性收益外，现阶段量化多头策略的Alpha收益可以拆解为以下四类：

　　（4）多头持仓替代的Alpha收益。部分私募基金会选择使用期货持仓代替多头部分的持仓以获得期货贴水收益，并利用剩余的资金通过投向货币基金、叠加高频套利策略等方式，获得进一步的收益增强。此外，近两年场外期权的兴起，使得部分管理人也会考虑选择直接利用场外期权做为多头部分的替代品以提升资金使用效率，获得收益增强。

　　此外，产品所处监管条件的不同，会直接影响到产品在收益增强方式上的选择。公募基金因监管要求，会对指数增强策略产品的交易、偏离度、以及衍生品的使用有严格控制的要求，因此通常不能完全获得上述收益，策略重心偏向通过基本面因子，进行中长周期的维度对标的进行筛选以期获得较为稳定的超额收益，而私募基金在策略上则更加灵活，受到更少的约束。这也是为何在量化领域，头部私募基金产品的收益要显著高于公募同类策略产品的主要原因。

　　主观多头策略的持仓周期及风格依据其产品设计的投资目标而定，但通常具有较为鲜明的中长周期、个股及行业持仓集中度高的特点，主要可以分为以下四类：

　　（1）价值风格：以偏向大市值的蓝筹股、白马股为主要投资标的，要求标的公司盈利模式清晰，财务数据稳定，有较为明确的可预期回报，涉及行业主要有金融、大消费等。

　　（2）成长风格：以偏向中小市值的成长股为主要投资标的，要求标的公司所在赛道潜在空间大、盈利增速高，具备可观的潜在投资盈利空间，涉及行业领域有科技制造、新能源等。

　　（3）均衡风格：兼顾价值风格与成长风格，持仓相对分散且要求投资标的的定价有明确合理因素的支撑。

　　（4）交易型（择时、主题轮动）风格：根据市场情况实时调仓捕捉交易热点、跟踪投资趋势、规避行业风险，以交易作为主要收益来源。此类主观多头策略无明显的行业倾向，是主观多头策略中持仓周期较短的一类，也是对管理人综合素质要求最高的一类策略。

　　相比之下，量化多头策略在产品设计上一般不会有明确的行业约束，持仓周期及标的无明显偏好，主要依据投资目标，通过模型设定的参数（在某一因子上的暴露程度）进行股票持仓的筛选，并根据模型的交易信号在合适的时机进行持仓的调整。

　　结合上述内容，在管理人资质、股东背景、整体/累计管理规模、换手率等通常需要关注的内容基础上，股票多头策略私募产品通常还会通过以下维度进行评价：

　　（1）投研团队：主观多头策略极度依赖于关键人员的投资经验、能力及框架，因此对于投研团队的学术及从业背景、投研风控逻辑及体系以及人员的稳定性具备较高的要求。核心人员的变动往往意味着管理人主观多头策略的稳定性将面临极大的挑战。

　　（2）产品运作规模、资金属性及区间收益表现：产品运作规模越大，机构投资者（尤其是专业投资者，如银行委外资金，券商自营/资管FOF产品等）资金占比越高，则代表产品越受到市场关注以及认可。此外，产品运作时间越长，其经历的市场环境变化则越多。通过不同市场环境下产品业绩的表现（区间收益、波动率及最大回撤、夏普比率、卡玛比率、索提诺比率、Brinson归因等指标）可以较为明确的判断出管理人投资风格的稳定性及其风控能力的强弱。

　　（3）杠杆或衍生品的使用：从风控角度而言，不适当的杠杆或衍生品使用容易造成产品的极端亏损，因此管理人是否有严格的风控管理办法及内部预警止损指标，是判断管理人产品业绩稳定性的一个重要角度。

　　（1）投研团队及IT人员的数理背景：量化策略的本质是数理，对投研团队及IT人员的理工类学术背景或海内外量化投资从业经验（如世坤、千禧年、Two Sigma等海外知名量化基金的工作经验或国内知名券商量化团队的工作经验）具有极高的要求。

　　（2）软硬件研发投入：量化策略对软硬件均有极高的要求，需要大量的投入。设备落后于市场意味着交易速度上会落后于竞争对手，使得产品收益出现明显下降。

　　（3）合作的交易商：在当前市场金融软硬件竞争不完全充分的情况下，合作交易商的选择带来的交易所机房资源及交易系统资源将会直接影响到管理人的交易速度，从而影响产品收益。

　　（4）交易数据源的采购与使用：量化多头策略相对主观多头策略更注重数据对信息的刻画及描述，数据质量的高低将直接影响管理人创造收益的能力。

　　（5）量化模型的稳定性与迭代速度：随着市场环境的快速变化，量化模型的失效风险将逐步累积，管理人对模型的维护及迭代能力（交易频率、策略胜率、因子储备及其解释有效性）是产品策略是否能够穿越牛熊、风险可控的重要因素。

　　（6）选股及偏离度要求：选股及偏离度要求主要针对指数增强策略，用以关注产品相对指数增强部分的稳定程度。投资策略的漂移尽管可能带来更多的收益，但同时也可能会为产品带来意料之外的亏损。

　　股票多头策略作为全市场管理规模最大的策略，由于策略认知及参与门槛相对较低且赚钱效应相对较强，是所有居民财富配置方案内不可或缺的基础。未来随着资金不断从房地产等非标投资领域转移至股票等标准化投资品，股票二级市场及相关场内外衍生品市场也将持续迎来扩容与创新，使得股票多头策略衍生出更多的交易机遇及策略形式，为居民的财富管理创造更多的价值。

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