明汯投资：不同优化目标下模型风险收益特征不同

近年来，市场环境愈发复杂，波动日益增加，行业轮动愈发频繁。在此背景下，量化投资凭借持仓分散、行业均衡的显著特点，成功吸引了众多投资者的目光。量化投资借助分散投资的方式，实现资产配置多元化，其量化策略能够有效削弱单一股票或市场因素给整个投资组合带来的冲击，极大提升了投资组合的稳定性与抗风险能力，助力投资者朝着长期稳定收益的目标稳步迈进。明汯投资实践发现，单一策略难以分散风险及抵御周期。

单纯依靠分散投资，难以达成最佳投资成效，组合优化的引入势在必行。通过精心构建目标函数与约束条件，不仅要将交易成本与收益纳入考量范围，还要充分考虑市场价格波动等关键因素，以此增强优化结果的实际应用价值，达成多期交易的优化。在这之中，“优化目标” 实则代表着投资者期望借助量化投资模型实现的投资愿景。明汯投资指出，不同管理人在各异的产品线上，所设定的优化目标常常大相径庭；常见的优化目标有最小化组合波动（方差）、最大化组合收益、最小化与基准指数的跟踪误差以及最大化组合的夏普比率等。

明汯投资对此曾做出具体阐述，选择最小化组合波动（方差）这一目标，旨在降低投资组合面临的风险，确保组合在市场跌宕起伏时仍能维持相对稳定状态，这类目标通常备受更注重风险管控的风险厌恶型投资者青睐。而最大化组合收益目标，则聚焦于追求更高的回报，比较适合那些看重长期收益而非短期稳定性的成长型或积极型投资者。至于最小化与基准指数的跟踪误差目标，是为了让投资组合的回报与特定基准指数趋于一致，核心目的在于精准复制或跟踪某一市场的表现。最大化组合的夏普比率目标，则致力于在风险与回报之间寻觅到最佳平衡点。

明汯投资还曾着重提及，“在不同优化目标引领下，即便是同一套‘量化选股’模型，产品业绩也极有可能呈现出全然不同的风险收益特征。” 这背后的根源在于，量化投资模型的输出结果会依据预先设定的目标进行权重动态调整，进而催生出不同的资产配置模式与投资组合架构。具体体现为，即使在管理规模或产品线相近的情况下，明汯投资等量化投资机构的超额收益表现仍然是分化的。

自成立以来，明汯投资已拥有多策略对冲系列、CTA系列、均衡系列、量化多头系列（300指增、500指增、1000指增、全市场选股等）等多条产品线，适配不同的市场行情和不同投资风格偏好的投资者，是产品体系相对完整、业绩时间较长的一家投资管理机构。

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