榜样投资吴欣:以数据事实构筑全新的价值投资体系

在榜样投资官网,“一家以数据事实驱动价值投资的专业资产管理公司”,这则标语引人注目。这家成立于2010年初的私募,将数据和模型应用贯穿到了整个投资流程,现发行和管理的多款海内外对冲基金投资回报均跑赢当地主要指数,管理的多款产品的夏普值远超对应指数。

近日,财联社专访了榜样投资创始人兼总裁吴欣。吴欣拥有超过20年的亚太区投资银行和资产管理经验,已经在全面理解市场演变的基础上形成了稳定的投资理念。

以数据事实驱动价值投资

吴欣介绍道,“以数据事实驱动价值投资”主要包含两层意思,一个是“date driven insights”,即通过数据得到带有信息、带有判断的观察,另一个是“fact driven investment”,即所有投资都是事实导向的,两层意思构成了最终“value investment based on data driven insights”的表述。

而对于榜样投资来说,“以数据事实驱动价值投资”并不仅仅是一句口号,它还包含了策略和行动的成份。吴欣认为,榜样投资和其他私募很大的不同一点就在于,公司在起步的时候,就从理念和行动上以大量的数据模型代替人工,这和普通的量化策略是有区别的。

“量化对我们来说是量化产品,是结果,它不是原因也不是起步,而我们是用大量的数据和模型代替人工,克服人性的弱点,贯穿整个投研体系。”

举例来看,公司在2017年发行的榜样欧奈尔港股通基金,就是榜样与威廉·欧奈尔中国,联合开发了一套专门用于香港市场的程序化全自动生成的投资组合模型。该基金以欧奈尔先生的投资逻辑为基础,运用CANSLIM等投资模型开发的投资策略,并针对本土数据进行优化以实现量化无缝对接,旨在寻求于上涨的市场中购买盈利增长和价量突破达到最优买点的香港股票;在下跌的市场中将兑现盈利为现金并避免盲目买入,力求获得优异的风险调整收益。

“高科技辅助投研”被贯穿到了公司从选股到组合建立、资金配置、风险控制、绩效评价等整个投研流程中,并为此自主研发了大大小小数十个模型,这也在很大程度上减少了人为干预。

“我们大量用了数据和模型实现了量化的全自动,机器指令保证了纪律和风控。”据吴欣介绍,公司在风险控制上实行着严格的纪律管理,例如对整个投资组合头寸规模设置上下限、对单个头寸的规模设置上下限,实行严格的止损制度,对极端行情和市场环境进行敏感分析和压力性测试,对资产的流动性进行研究和监控等等,这一系列的风控措施成效显著,公司目前成立时间最长的一只量化单多基金最大月回撤仅为3.8%。

从一级市场到二级市场

榜样创始人吴欣,曾在摩根大通旗下的资产管理公司任职,期间负责执行了其在亚太地区多次大型杠杆收购、债务重组等项目。投身二级市场之前,吴欣曾担任业内知名的上海联创投资管理有限公司的合伙人,2000年起作为上海联创投资委员会的一员,参与了所有投资交易的审批,其投资组合中多家公司在中国和海外成功上市。

2005年,吴欣开始投身二级市场,在一家海外对冲基金担任合伙人长达5年,直到2010年美国榜样成立,并逐步集结了一只覆盖创投、股权、上市、对冲基金等全产业链的复合型投研团队。

为什么从一级市场转到二级市场?吴欣认为,一级市场和二级市场最核心的区别,就是两个市场风控的手段不同,二级市场可以让你在最短的时间里纠正投资错误。而十余年的一级市场工作经验也让自己在投资上非常注重以PE/VC的理念来研究公司。

对此吴欣介绍道,以PE的深度精选个股,就是基于数据事实,用产业投资者眼光深挖上市公司内在价值,用研究的宽度与深度驱动投资。

具体来看,榜样投资会先通过多因子选股模型,对上市公司的定期报告进行全自动的海选,然后再在股票池里通过基本面分析模型精选个股。在基本面再分析上,榜样投资分别从定量和定性的维度建立了财务评分模型和公司质量评分模型,即分别从盈利质量、资产质量、增长性、估值和公司治理、盈利模式等多个维度建立评价体系,在充分考虑股价和基本面的搭配上捕捉投资机会。

以公司2015年成立的榜样多策略对冲基金为例,该基金通过股票多空策略实现灵活对冲,在多头部分寻找拥有低估的资产价值、稳健的财务政策、优秀的商业模式和管理团队等特质的标的,在空头部分则寻找具备行业基本面恶化、激进且高风险的财务政策、管理层执行力弱或稳定性差等特质的标的,在深入研究的基础上构建投资组合。可见无论是量化基金还是主动管理基金,榜样都坚持以“高科技辅助投研”。

“有的私募可能会通过放空指数来对冲市场风险,但以我们一级市场和二级市场的复合背景,我们一个个认真研究个股,有信心靠自己的实力去应对市场风险。真正地做到做多放空都成为盈利中心。当然,诸如放空的股票上涨这种‘错误’也有可能发生,但我始终认为,‘错误’的不是股票的涨或跌,真正的错误是我们看错了一家公司,这是我们从PE/VC的角度研究股票的不同之处。”吴欣表示。


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