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指數基金、ETF、LOF等被動投資產品,往往跟蹤特定指數。但你是否瞭解指數基金管理所涉及的各種技術呢?
爲了跟蹤指數而持有一攬子股票,是指數基金管理者的投資方式,但是投資過程中涉及的數量技術要比普通的主動型基金更多。這些數量技術的應用在很大程度上決定了一隻指數基金控制跟蹤誤差的能力。
首先在購買指數成份股時,會遇到停牌、無交易量、股東限制等因素而無法買入。這個問題怎麼解決呢?對於善於利用數學模型來管理組合的基金經理來說,其實不難。用數量化的方法在剩餘可以選擇的股票中找到替代策略,這個過程可能使用到相關係數、抽樣、優化等數學模型技術。運用這一技術的結果是:即使不購入指數成份股的若干只也能複製得到指數的收益走勢。
其次,在一些超寬基指數的管理過程中,同樣,管理者不會選擇買入所有的成份股,而是用抽樣的方式買入股票。這裏的抽樣可不是摸彩票,而是通過嚴密的數學模型、歷史數據、股票特徵等因素,計算出未來最有可能得到該指數收益的組合。
第三,在日常的投資過程中,指數基金會遇到現金的申購贖回。爲了更好地跟蹤指數、保證收益,基金經理有時會選擇組合交易指令,也就是一次性買入一個股票組合。而交易員一般沒有精力一隻一隻股票交易,因此算法交易成爲了選擇之一,算法系統會設定交易策略,自動成交相應的交易指令。那麼,經過研究、驗證的算法模型,能否給基金避免交易衝擊、減少成本,是值得研究人員關注的方面。
在未來,引入股指期貨工具的指數基金可以充分利用股指期貨的高流動性。減少申購贖回對基金淨值造成的衝擊。這個過程,基金管理者會通過嚴密的衍生品定價模型,計算股指期貨的持有比例、風險邊界。
自第一隻開放式指數基金華安中國A股指數增強成立以來,指數基金在中國A股市場的發展已經經歷了9個年頭。在寬基指數資源開發殆盡的時候,指數基金管理走向精細化、數量化、結構化、工具化是必然的趨勢。