Senjata ampuh bertahan di pasar berfluktuasi! Artikel ini membawamu memahami strategi "pemilihan saham kuantitatif"!

问AI · 在震荡行情中量化选股相比指数增强有何优势？

Seiring dengan data keuangan domestik yang semakin kaya dan kemajuan teknologi AI, ditambah dengan fluktuasi besar di pasar modal Tiongkok dalam beberapa tahun terakhir, mendorong strategi pemilihan saham kuantitatif yang efisien, objektif, dan disiplin untuk berkembang di bidang dana ekuitas swasta, sebagai cara untuk menghadapi pasar yang kompleks dengan keunggulan sistemik.

Jadi, apa saja keuntungan spesifik dari strategi pemilihan saham kuantitatif? Apa perbedaan antara itu dan peningkatan indeks? Bagaimana kinerja historis dalam beberapa tahun terakhir? Dan bagaimana investor biasa dapat memilih strategi pemilihan saham kuantitatif yang unggul? Berikut ini, penulis akan menjawab pertanyaan tersebut secara rinci.

一**、量化选股的本质：从“经验驱动”到“数据驱动”**

Pemilihan saham kuantitatif adalah metode investasi yang secara sistematis menganalisis data besar untuk memilih saham berdasarkan model matematika dan algoritma komputer. Berbeda dengan pemilihan saham subjektif tradisional, ia tidak bergantung pada penilaian subjektif analis, tetapi melakukan penyaringan saham secara objektif di seluruh pasar dengan membangun aturan sistematis. Secara sederhana, pemilihan saham kuantitatif adalah “menggunakan pola historis untuk memprediksi masa depan, menggunakan algoritma untuk mengatasi kelemahan manusia”.

Logika pemilihan saham subjektif tradisional sering kali adalah manajer dana yang berdasarkan pada ekonomi makro, tren industri, atau dasar fundamental perusahaan (seperti laporan keuangan, penelitian), membentuk penilaian “optimis” atau “pesimis” terhadap saham tertentu, lalu membangun portofolio. Namun, model ini terbatas oleh bias kognitif manusia dan kapasitas pemrosesan informasi—otak manusia sulit menganalisis data besar secara bersamaan dan sulit mempertahankan disiplin absolut di tengah fluktuasi pasar.

Pemilihan saham kuantitatif sepenuhnya membalikkan proses ini: ia mengubah strategi investasi menjadi “model faktor” yang dapat dihitung, menggali variabel kunci yang mempengaruhi harga saham melalui data historis (seperti level valuasi, profitabilitas, hubungan volume dan harga K-line, dan lain-lain), melatih model untuk memprediksi pengembalian saham di masa depan, dan akhirnya menghasilkan instruksi posisi secara otomatis melalui algoritma.

二、量化选股是如何工作的？3大主流方法

Strategi pemilihan saham kuantitatif beragam, tetapi intinya dapat diringkas menjadi 3 metode utama, yang berbeda dari dana ekuitas swasta akan memilih arah fokus berdasarkan kemampuan riset dan investasi mereka sendiri.

Model multi-faktor: “formula pemilihan saham” yang paling klasik

Model multi-faktor adalah “fondasi” pemilihan saham kuantitatif, dengan ide inti bahwa: pengembalian masa depan saham dapat dijelaskan oleh beberapa “faktor” (yaitu indikator kunci yang mempengaruhi pengembalian) secara bersama-sama. “Faktor” adalah unit dasar dari pemilihan saham kuantitatif. Kemampuan prediksi dari faktor tunggal terbatas dan mudah gagal. Peneliti strategi akan melalui banyak pengujian historis untuk menyaring kombinasi faktor yang efektif dalam pasar A-shares untuk jangka panjang.

Faktor yang umum termasuk: faktor nilai (PE, PB, dan indikator valuasi lainnya), faktor pertumbuhan (laju pertumbuhan kinerja), faktor momentum (tren volume dan harga), dan lain-lain.

Arbitrase statistik: menangkap peluang selisih “penetapan harga yang salah”

Logika arbitrase statistik berasal dari “regresi rata-rata”—hubungan harga antara aset terkait (seperti saham dalam industri yang sama, perusahaan dalam rantai industri hulu dan hilir, ETF dan saham komponen) biasanya stabil dalam jangka panjang, tetapi dapat menyimpang dari norma dalam jangka pendek karena fluktuasi emosi, model kuantitatif dapat menangkap penyimpangan ini dan melakukan arbitrase.

Sebagai contoh, A dan B adalah pemimpin industri yang sama, dalam sejarah, rasio harga mereka stabil pada 1.5:1, jika suatu hari karena spekulasi pasar, rasio harga A/B meningkat menjadi 1.8:1 (menyimpang dari rata-rata historis), model akan menjual pendek A, membeli B, menunggu rasio harga kembali ke 1.5:1 untuk menutup posisi dan memperoleh keuntungan. Strategi ini bergantung pada pengujian statistik yang ketat untuk memastikan bahwa “hubungan terkait” benar-benar ada, dan bukan kebetulan.

Didorong oleh peristiwa: menggali peluang instan dari “berita”

Perusahaan publik sering mengalami peristiwa yang mempengaruhi harga saham (seperti rilis laporan keuangan, penggabungan dan akuisisi, pembelian kembali oleh eksekutif, kebijakan yang menguntungkan), strategi berbasis peristiwa memantau peristiwa ini secara real-time melalui model kuantitatif, dan dengan cepat mengevaluasi arah dan magnitudo pengaruhnya terhadap harga saham, menghasilkan sinyal perdagangan. Kunci dari strategi ini adalah “definisi peristiwa yang jelas + dampak yang dapat diukur”, untuk menghindari interpretasi subjektif.

三、量化选股的优势与潜在挑战

Dibandingkan dengan pemilihan saham subjektif, keuntungan inti dari pemilihan saham kuantitatif adalah:

1. Disiplin: menghindari gangguan emosi manusia (seperti mengejar kenaikan harga dan menjual saat turun, mengambil keuntungan terlalu cepat), secara ketat melaksanakan sinyal model;

2. Efisiensi: komputer dapat memproses data multi-dimensi dari ribuan saham dalam hitungan detik, mencakup jangkauan yang tidak dapat dicapai oleh manusia;

3. Diversifikasi: strategi pemilihan saham kuantitatif biasanya mencakup ratusan saham, yang membantu mengurangi risiko dari satu aset tunggal.

Dalam 5 tahun terakhir, tahun 2021 dan 2025 adalah pasar bullish struktural, sementara tahun 2022-2023 adalah tahun pasar bearish, dan tahun 2024 adalah tahun dengan fluktuasi besar dari bearish ke bullish. Berdasarkan keuntungan di atas, dalam 5 tahun terakhir (2021-2025), pemilihan saham kuantitatif dari dana ekuitas swasta secara keseluruhan menunjukkan penarikan yang lebih rendah, imbal hasil yang lebih tinggi, dan rasio Sharpe yang lebih tinggi dibandingkan dengan pemilihan saham subjektif.

Menurut data dari Pangkalan Data Swasta, kecuali pada tahun 2024, tahun transisi ini, pengembalian median pemilihan saham kuantitatif sedikit kalah dari pemilihan saham subjektif, sementara di tahun lainnya, pemilihan saham kuantitatif secara jelas mengungguli pemilihan saham subjektif. Jika dilihat dari rata-rata pengembalian, dalam 5 tahun terakhir, pemilihan saham kuantitatif selalu unggul.

Dalam hal pengendalian penarikan, baik dari sudut pandang median maupun rata-rata, pemilihan saham kuantitatif hanya memiliki penarikan keseluruhan yang lebih besar dibandingkan pemilihan saham subjektif pada tahun 2024, sementara 4 tahun lainnya menunjukkan penarikan yang lebih kecil.

Rasio Sharpe sebagai ukuran “berapa banyak imbal hasil yang diperoleh setiap unit risiko yang diambil” adalah ukuran “nilai” dari produk dana, yang secara komprehensif mempertimbangkan volatilitas imbal hasil produk dana dan imbal hasil akhir. Karena dalam 5 tahun terakhir (kecuali 2024), imbal hasil keseluruhan dari pemilihan saham kuantitatif lebih tinggi dan pengendalian penarikan lebih baik, maka rasio Sharpe juga lebih tinggi.

Tentu saja, di atas hanya perbandingan data kinerja keseluruhan, tidak berarti bahwa strategi pemilihan saham subjektif tidak layak, karena ada banyak strategi pemilihan saham subjektif dari dana ekuitas swasta yang menunjukkan kinerja yang baik. Sementara itu, strategi pemilihan saham kuantitatif juga menghadapi beberapa tantangan:

1. Risiko kegagalan faktor: Perubahan lingkungan pasar (seperti kebijakan regulasi, penyesuaian aturan perdagangan) dapat menyebabkan faktor historis yang efektif menjadi tidak berlaku. Seperti saat pasar sebelumnya mengalami lonjakan, dana mungkin lebih memilih perusahaan dengan nilai pasar di bawah 50 miliar yuan, tetapi pada suatu tahap, dana mungkin lebih menyukai saham dengan nilai pasar di atas 200 miliar yuan, inilah risiko kegagalan faktor nilai pasar.

2. Homogenitas model: Jika beberapa dana ekuitas swasta menggunakan faktor yang serupa (misalnya, semua memperhatikan “PE rendah + ROE tinggi”), hal ini dapat menyebabkan kepadatan strategi, membuat perbedaan harga pasar sulit dilakukan, dan imbal hasil yang berlebih menjadi tereduksi.

3. Risiko kotak hitam: Logika keputusan dari beberapa model yang kompleks sulit dijelaskan, kinerja nyata dapat sangat berbeda dari pengujian historis. Seperti ketika Anda menyewa “dewa saham” untuk berinvestasi, tetapi dia tidak pernah menjelaskan mengapa dia membeli atau menjual. Karena Anda tidak memahami logika operasinya, Anda tidak tahu apakah dia benar-benar berbakat atau hanya beruntung, dan lebih tidak tahu kapan dia akan “berhenti berfungsi” secara tiba-tiba.

Contohnya: sebuah model kuantitatif menemukan bahwa saham dengan “angka” dalam singkatan sekuritas memiliki probabilitas kenaikan sebesar 80% setiap bulan dalam 5 tahun terakhir. Model kuantitatif membeli saham dengan “angka” pada bulan ini, tetapi bulan ini mengalami kerugian besar. Ini adalah risiko “kotak hitam”, Anda tidak tahu bahwa ia hanya menemukan pola kebetulan dari “angka”.

4. Jerat overfitting: Model pemilihan saham berperforma sempurna pada data historis, tetapi “tidak berfungsi” pada kondisi nyata. Ini karena model kuantitatif berperforma sempurna dalam pengujian data historis bukan karena ia belajar “pola keuntungan”, tetapi karena ia juga menganggap kebisingan masa lalu (kebetulan) sebagai pola. Begitu lingkungan pasar sedikit berubah, model ini akan segera “tidak berfungsi” dan mulai merugi.

四、量化选股与指数增强有何区别？

Sebagai salah satu strategi dalam kuantitatif long, apa perbedaan antara pemilihan saham kuantitatif dan strategi peningkatan indeks yang juga menggunakan model kuantitatif?

Pemilihan saham kuantitatif dan peningkatan indeks, keduanya “berasal dari sumber yang sama”, dengan gen dasar yang sama: keduanya menggunakan model kuantitatif, pembelajaran mesin, dan metode kuantitatif lainnya untuk menyaring saham dan membangun portofolio. Perbedaan inti antara keduanya terletak pada “apakah berinvestasi dengan jangkar” atau tidak.

Strategi peningkatan indeks memiliki indeks acuan yang jelas (seperti CSI 300), seperti menari dengan “rantai”, mencari peningkatan di atas dasar pelacakan indeks yang ketat dan pengendalian kesalahan pelacakan. Sementara strategi pemilihan saham kuantitatif tidak terikat pada saham komponen indeks tertentu dan gaya, memberikan lebih banyak kebebasan, dengan tujuan memaksimalkan pengembalian absolut.

Keunggulan unik dari pemilihan saham kuantitatif berasal dari “kebebasan tanpa batas” ini. Setelah menghapus batasan, ia dapat lebih memanfaatkan keunggulan model kuantitatif dalam jangkauan yang lebih luas, secara fleksibel menangkap peluang perputaran di berbagai gaya dan industri, dan berusaha untuk memberikan elastisitas pengembalian yang lebih tinggi, memberikan alat yang lebih murni bagi investor yang mengejar rasio risiko-imbalan yang lebih tinggi.

Oleh karena itu, pemilihan saham kuantitatif mengejar pencapaian absolut dengan “menggali pasir”, menang dalam fleksibilitas; peningkatan indeks mengejar pencapaian relatif dengan “menambahkan hiasan”. Investor yang lebih menyukai indeks tertentu dapat memilih peningkatan indeks, sementara investor yang mengejar pengembalian absolut yang lebih tinggi dan dapat menanggung fluktuasi yang lebih besar dapat memperhatikan pemilihan saham kuantitatif.

五、普通投资者如何筛选量化选股策略

Bagi investor biasa, tidak perlu mendalami rincian matematis dari model, tetapi dapat mengamati keunggulan strategi pemilihan saham kuantitatif dari dimensi berikut:

1. Stabilitas imbal hasil berlebih: Perhatikan apakah strategi dapat mengungguli pasar dalam siklus bullish dan bearish (misalnya, apakah imbal hasil berlebih tahunan selama 3 tahun terakhir terus positif);

2. Kemampuan pengendalian risiko: Perhatikan penarikan maksimum dari strategi, rasio Sharpe; (dapat dirujuk: )

3. Kekuatan tim riset dan investasi: Daya saing inti dari pemilihan saham kuantitatif adalah kemampuan eksplorasi faktor dan iterasi model, dapat memperhatikan apakah tim memiliki latar belakang rekayasa keuangan dan kemampuan iterasi strategi.

Secara ringkas, pemilihan saham kuantitatif bukanlah “sihir yang selalu untung”, tetapi merupakan kombinasi dari sains (data, model, statistik) dan seni (pemilihan faktor, penyesuaian parameter, menanggapi perubahan pasar).