初创企业拟将计算机科学与价值投资融合 打造巴菲特机器人
在伦敦波特曼广场(Portman Square)附近,夹在Grazing Goat酒吧和红日(Red Sun)中餐馆之间的一个小小的地下室办公室里,几个“书呆子”正试图给一个沃伦-巴菲特(Warren Buffett)机器人编码。
这几个人是初创企业Havelock London的团队,他们怀抱着一个雄心勃勃的使命:将计算机科学与有着“奥马哈先知”(Sage Of Omaha)美誉的巴菲特的“价值投资”原则结合到一起。
Havelock是在去年由元盛资本管理公司(Winton Capital Management)的前首席投资官创立的。元盛资本是业内最大的量化对冲基金之一,资产达230亿美元。不过,这家初创企业与大多数其他算法投资者走的不是一条路。Havelock首席执行官马修-贝德尔(Matthew Beddall)想要打造一个系统,使其更加类似于一家以电脑为驱动的私募股权投资公司,深入研究一小批公司,而不是瞬时买卖股票,或是试图“搭乘”元盛资本这样的热门市场主题。
套用巴菲特的导师、著名价值投资者本杰明-格雷厄姆(Benjamin Graham)的话来说,他认为量化投资者通常试图从市场的短期“投票机”中赚钱,而相比之下,Havelock则正试图从市场的长期“称重机”中获利。
“传统上来说,量化投资可以说是一英里宽、一英寸深,而我们努力想要做到一英里深、一英寸宽。”贝德尔说道,他在元盛资本工作过17年,离职创业前曾担任这家资产管理公司的首席投资官。“随着量化投资的兴起,市场注意力的持续时间越来越短。我们想要打造一种更好的模式,来对企业价值进行评估。“
在过去十年时间里,量化基金一直都呈现出上升势头、在业内其他大部分公司陷入困境之际,文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)、DE Shaw、Two Sigma和桥水联合基金(Bridgewater)等以算法为动力的对冲基金则正在迎来资金流入。根据客户向基金支付的费用排名,在去年排名前20的对冲基金中,有一半主要是采用量化投资策略的,其余几家也至少使用了一些基于算法的策略。
即使是传统的共同基金集团,比如富达(Fidelity)、T Rowe Price和Capital Group等,目前也正在技术和技术专家方面投入巨资,试图提高其投资组合经理人的能力。但是,这样做的结果并不总是好的,稳健的业绩大多都集中在最大的基金身上。根据美国银行提供的数据,今年只有11%的美国股票型量化基金成功跑赢大盘。
有些分析师表示,随着量化基金越来越多地挖掘替代数据(alternative data)——例如信用卡销售、应用下载量、卫星图像、社交媒体聊天和手机地理位置等信息——-的实时馈送,整个投资行业都在加速。
问题在于,在这些信号中,有很多的获利能力倾向于迅速衰减,从而迫使基金无休止地寻找新的信号。
但是,美国银行驻纽约的美国股票和量化策略主管萨维塔-萨勃拉曼尼亚(Savita Subramanian)表示,这可能会为具有较长期视野的投资者提供更多的机会。她估测称,从十年时间段来看,标普500指数将近90%的回报都可归功于估值——这比该行分析师研究的任何其他因素都要好。
市场研究公司Wolfe Research的高级策略师Yin Luo表示,几乎没有证据表明平均成交量和持股时长发生了重大变化。但他也同样认为,长线策略可能会带来丰厚的回报,原因是其“拥挤程度要低得多了”,而这正是Havelock想要利用的。
在获得南安普顿大学(University Of Southampton)数学和计算机科学学士学位之后,贝德尔加入了元盛资本,这家公司的创始人大卫-哈丁(David Harding)是第一个向他介绍了巴菲特的价值投资原则的人。
Havelock的六名员工目前正在跟踪研究38家公司,他们表示,为了确保分析的严格性,每个月只会增加一家公司作为研究对象。这个投资团队会建立模型,利用人类判断和算法分析相结合的方式来对这些公司进行估值;一旦建立模型之后,Havelock就主要是依靠算法来进行自动化交易了。这只1400万英镑的基金于2018年8月上线,自那时起以来已经实现了5%的回报,大致相当于明晟世界指数(MSCI World Index)同期涨幅的两倍。
对投资者来说,他们需要支付的费用上限为每年资产的0.99%。
元盛资本对这只基金上线之后的初期表现感到满意,但同时承认,Havelock以价值为导向的策略在市场上一直都是种“逆风”,因为市场仍然青睐增长更快、但价格高昂的公司。价值投资者更喜欢便宜的股票,要么是通过它们的盈利来进行衡量,要么则是通过资产相对于股价的标准来做考量。“就目前而言,购买昂贵的股票没有多大意义,但在过去12个月时间里,确实是最昂贵的股票的表现最好。”贝德尔说道。
想要将系统性的量化投资策略与长期的、深入研究的价值投资风格结合到一起,这是一件是很棘手的事情。从量化投资的角度来看,对可能会影响到公司业绩的主动因素进行考量,使用统计科学来预测一只股票的近期表现——无论是一天还是一毫秒内的表现——-要比预测其未来一年的表现容易多了。
但贝德尔仍然乐观地认为,将这两种方法结合起来是可行的。“这不是不可能,只是有点困难,”他说道。“如果你看看巴菲特做了什么,就会知道他看中的是哪些公司可能很有价值,而不是它们下个季度的表现如何。”
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