A arma secreta para sobreviver em mercados de oscilações! Este artigo explica a estratégia de "seleção de ações quantitativa"!

问AI · Na volatilidade do mercado, quais são as vantagens da seleção de ações quantitativa em comparação com o aumento de índices?

Com a crescente riqueza de dados financeiros na China e o avanço da tecnologia de IA, juntamente com a grande volatilidade do mercado de capitais nos últimos anos, estratégias de seleção de ações quantitativas que são eficientes, objetivas e disciplinadas tornaram-se populares no campo dos fundos de investimento privado, para enfrentar mercados complexos com vantagens sistemáticas.

Quais são, então, as vantagens específicas das estratégias de seleção de ações quantitativas? Como se distinguem do aumento de índices? Como foi o desempenho histórico nos últimos anos? E como os investidores comuns podem identificar boas estratégias de seleção de ações quantitativas? Abaixo, o autor responderá a todas essas questões.

I. A essência da seleção de ações quantitativa: da “experiência” à “dados”

A seleção de ações quantitativa é um método de investimento baseado em modelos matemáticos e algoritmos de computador, que analisa sistematicamente grandes volumes de dados para selecionar ações. Ao contrário da seleção de ações subjetiva tradicional, não depende do julgamento subjetivo de analistas, mas estabelece regras sistemáticas para filtrar ações de forma objetiva em todo o mercado. Em termos simples, a seleção de ações quantitativa é “usar padrões históricos para prever o futuro, usando algoritmos para superar as fraquezas humanas”.

A lógica da seleção de ações subjetiva tradicional frequentemente envolve o gestor do fundo formando um juízo “positivo” ou “negativo” sobre ações individuais com base em economia macro, tendências do setor ou fundamentos da empresa (como relatórios financeiros, pesquisas), e então construindo um portfólio. Mas esse modelo é limitado por preconceitos cognitivos humanos e pela capacidade de processamento de informações — o cérebro humano tem dificuldade em analisar grandes volumes de dados simultaneamente e em manter uma disciplina absoluta em meio à volatilidade do mercado.

A seleção de ações quantitativa, por sua vez, revoluciona esse processo: transforma a estratégia de investimento em um “modelo de fatores” computável, extraindo variáveis-chave que influenciam os preços das ações (como níveis de avaliação, lucratividade, relações de volume e preço de K-line, etc.) a partir de dados históricos, treinando modelos para prever o retorno futuro das ações, com algoritmos gerando automaticamente instruções de posicionamento.

II. Como funciona a seleção de ações quantitativa? 3 métodos principais

As estratégias de seleção de ações quantitativas variam amplamente, mas podem ser resumidas em 3 métodos principais, com diferentes fundos privados escolhendo direções conforme sua capacidade de pesquisa e investimento.

Modelo de múltiplos fatores: a fórmula clássica de “seleção de ações”

O modelo de múltiplos fatores é a “pedra angular” da seleção de ações quantitativa, cuja ideia central é que os retornos futuros das ações podem ser explicados por vários “fatores” (ou seja, indicadores-chave que afetam os retornos). “Fatores” são as unidades básicas da seleção de ações quantitativa. A capacidade preditiva de um único fator é limitada e pode falhar facilmente. Pesquisadores de estratégia realizam muitos testes históricos para selecionar combinações de fatores que sejam eficazes a longo prazo no mercado A-shares.

Os fatores comuns incluem: fatores de valor (indicadores de avaliação como PE, PB), fatores de crescimento (crescimento dos lucros), fatores de momentum (tendências de volume e preço), entre outros.

Arbitragem estatística: capturando oportunidades de discrepância de “preços errados”

A lógica da arbitragem estatística se baseia na “regressão à média” — certas relações de preços entre ativos correlacionados (como ações do mesmo setor, empresas na cadeia de suprimentos, ETFs e ações componentes) são estáveis a longo prazo, mas podem se desviar do normal a curto prazo devido a flutuações emocionais; um modelo quantitativo pode capturar essa discrepância e lucrar com ela.

Por exemplo, A e B são líderes de um mesmo setor, e historicamente a relação de preços se estabilizou em 1,5:1. Se um dia, devido a especulação de mercado, a relação de preços A/B subir para 1,8:1 (desvio da média histórica), o modelo irá vender A a descoberto e comprar B, aguardando que a relação de preços retorne a 1,5:1 para fechar a posição com lucro. Essa estratégia depende de verificações estatísticas rigorosas para garantir que a “relação de correlação” realmente exista, e não seja acidental.

Eventos impulsionadores: descobrindo oportunidades instantâneas a partir de “notícias”

Eventos que afetam os preços das ações ocorrem frequentemente em empresas listadas (como divulgação de relatórios financeiros, fusões e aquisições, aumento de participação de executivos, políticas favoráveis). A estratégia de eventos impulsionadores utiliza modelos quantitativos para monitorar esses eventos em tempo real e avaliar rapidamente sua direção e magnitude de impacto sobre os preços das ações, gerando sinais de negociação. A chave para essas estratégias é “definições de eventos claras + impactos quantificáveis”, evitando interpretações subjetivas.

III. Vantagens da seleção de ações quantitativa e desafios potenciais

Comparado à seleção de ações subjetiva, a principal vantagem da seleção de ações quantitativa está em:

1. Disciplina: evita interferências emocionais humanas (como entrar em compras e vendas precipitadas, ou realizar lucros muito cedo), executando rigorosamente os sinais do modelo;

2. Eficiência: computadores podem processar em segundos dados multidimensionais de milhares de ações, cobrindo uma amplitude que a mão de obra não consegue alcançar;

3. Diversificação: as posições das estratégias de seleção de ações quantitativas normalmente incluem centenas de ações, ajudando a reduzir o risco de um único ativo.

Nos últimos 5 anos, 2021 e 2025 foram anos de bull market estruturais, enquanto 2022-2023 pertenceram a um mercado em baixa, e 2024 foi um ano de grande volatilidade, com uma transição de bear para bull. Com base nas vantagens mencionadas, nos últimos 5 anos (2021-2025), a seleção de ações quantitativa nos fundos de investimento privado apresentou, em geral, um menor drawdown, maior retorno e maior índice de Sharpe em comparação com a seleção de ações subjetiva.

De acordo com dados do site de fundos privados, exceto no ano de 2024, um ano de transição, a mediana de retorno da seleção de ações quantitativa ligeiramente perdeu para a seleção de ações subjetiva; em todos os outros anos, a seleção de ações quantitativa superou claramente a seleção de ações subjetiva. Se considerarmos a média dos retornos, a seleção de ações quantitativa liderou nos últimos 5 anos.

Em termos de controle de drawdown, tanto a mediana quanto a média mostram que a seleção de ações quantitativa teve um drawdown total maior apenas em 2024, enquanto nos outros 4 anos apresentou drawdowns menores.

O índice de Sharpe, como uma medida do “retorno por unidade de risco”, é um padrão de “custo-benefício” para produtos de fundos, considerando de forma abrangente a volatilidade dos retornos do fundo e os retornos finais. Como, nos últimos 5 anos (exceto 2024), a seleção de ações quantitativa apresentou um retorno geral mais alto e um melhor controle de drawdown, o índice de Sharpe também foi mais elevado.

Claro, os dados de desempenho gerais acima não significam que as estratégias de seleção de ações subjetivas sejam desconsideráveis; existem também muitas estratégias subjetivas de seleção de ações em fundos privados que se saem bem. Ao mesmo tempo, as estratégias de seleção de ações quantitativas enfrentam alguns desafios:****

1. Risco de falha de fatores: mudanças nas condições de mercado (como políticas regulatórias, ajustes nas regras de negociação) podem fazer com que fatores historicamente eficazes deixem de funcionar. Por exemplo, em períodos em que os hotspots do mercado estão em alta, o capital pode preferir empresas com valor de mercado abaixo de 5 bilhões, mas em outro período, pode preferir ações com valor de mercado acima de 20 bilhões, o que representa o risco de falha do fator de capitalização.

2. Homogeneização de modelos: se várias gestoras privadas utilizarem fatores semelhantes (como todos focando em “baixo PE + alta ROE”), pode levar a estratégias saturadas, dificultando a arbitragem de preços de mercado e diluindo os retornos em excesso.

3. Risco de “caixa preta”: a lógica de decisão de alguns modelos complexos é difícil de explicar, e o desempenho real pode diferir bastante do de backtests. É como se você tivesse contratado um “guru” para investir por você, mas ele nunca explica por que compra ou vende. Como você não entende sua lógica de operação, não sabe se ele realmente tem habilidade ou se teve sorte, e ainda menos sabe quando ele pode de repente “falhar”.

Por exemplo: um modelo quantitativo descobre que as “ações com números” têm uma probabilidade de alta de 80% a cada mês nos últimos 5 anos. O modelo quantitativo, seguindo essa estratégia, compra ações com números neste mês, mas acaba tendo grandes perdas. Esse é o risco de “caixa preta”, você não sabe se ele apenas descobriu essa coincidência.

4. Armadilha de sobreajuste: um modelo de seleção de ações pode ter um desempenho perfeito nos dados históricos, mas em operações reais “não se adapta bem”. Isso se deve ao fato de que o modelo quantitativo, quando testado em dados históricos, apresenta um desempenho perfeito, não porque aprendeu as “regras de ganhar dinheiro”, mas porque confundiu ruídos passados (coincidências acidentais) com regras. Assim que o ambiente de mercado muda um pouco, esse modelo logo “não se adapta” e começa a ter prejuízos.

IV. Quais são as diferenças entre seleção de ações quantitativa e aumento de índices?

A seleção de ações quantitativa, como uma estratégia dentro de um fundo quantitativo, distingue-se da estratégia de aumento de índices, que também utiliza modelos quantitativos.

A seleção de ações quantitativa e o aumento de índices têm uma origem comum e genes subjacentes semelhantes: ambas usam modelos quantitativos, aprendizado de máquina e outras metodologias quantitativas para selecionar ações e construir portfólios. A principal diferença entre os dois reside em “se investem com um âncora” ou não.

A estratégia de aumento de índices tem um índice de referência claro (como o CSI 300), como dançar usando “algemas”, buscando melhorar seus retornos enquanto acompanha de perto o índice e controla estritamente o erro de acompanhamento. Em contraste, a estratégia de seleção de ações quantitativa não é limitada por ações componentes ou estilos de um índice específico, oferecendo maior liberdade, com o objetivo de maximizar o retorno absoluto.

A vantagem única da seleção de ações quantitativa decorre precisamente dessa “liberdade”. Ao eliminar restrições, ela pode aproveitar mais plenamente as vantagens da cobertura ampla dos modelos quantitativos, capturando de forma flexível oportunidades de rotação em diferentes estilos e setores, buscando maior elasticidade de retorno, fornecendo uma ferramenta mais pura para investidores que buscam um maior retorno-risco.

Portanto, a seleção de ações quantitativa busca uma superação absoluta, prevalecendo na flexibilidade; enquanto o aumento de índices busca uma superação relativa que “enriquece o que já é bom”. Investidores que preferem um índice claro podem optar pelo aumento de índices, enquanto investidores que buscam retornos absolutos mais altos e podem suportar maior volatilidade podem focar na seleção de ações quantitativa.

V. Como os investidores comuns podem selecionar estratégias de seleção de ações quantitativas

Para investidores comuns, não é necessário explorar os detalhes matemáticos dos modelos, mas pode-se observar as seguintes dimensões para avaliar a eficácia das estratégias de seleção de ações quantitativas:

1. Estabilidade dos retornos em excesso: observar se a estratégia consegue superar o mercado em ciclos de bull e bear (por exemplo, se os retornos em excesso anualizados nos últimos 3 anos foram consistentemente positivos);

2. Capacidade de controle de risco: observar o drawdown máximo da estratégia e o índice de Sharpe; (pode-se consultar:)

3. Força da equipe de pesquisa e investimento: a principal competência competitiva da seleção de ações quantitativa é a capacidade de descobrir fatores e iterar modelos, observando se a equipe tem uma formação em engenharia financeira e capacidade de iteração de estratégia.

Em resumo, a seleção de ações quantitativa não é uma mágica de “ganhar sempre”, é a combinação de ciência (dados, modelos, estatísticas) e arte (escolha de fatores, ajuste de parâmetros, resposta às mudanças do mercado).