“仓单共富板块有发展吗”模式在未来的发展前景如何评估？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2024-02-01 11:45 标签： 平仓后的盈利去哪了
方兴未艾，在中国，ESG 投资需求大幅度增长，是因为 ESG 投资在出现疫情、金融危机等市场大幅波动时更加抗跌，机构投资者从投资组合层面看波动率更加低，因此性价比更高。今天（8月27日）全朋友圈都在讨论ESG，包括有券商研究所有包括招商证券、国泰君安、兴业证券……海外数据终端有汤森路透、factset……从工作流方向来看，目前从事ESG的主要几种类型：ESG报告撰写：主要是帮助上市公司董秘办撰写ESG报告，并进行ESG路演等。ESG研究：券商研究所为主流。ESG评级：当前仍然以MSCI FTSE为主，这块儿被一些大型公司诟病，缺乏本土具备公信力的评级。ESG投资：主要用作指数型投资，或者主观投资。对于投资人而言，用处主体现在：01 、识别公司财务经营之外的风险2018年底，国际指数巨头MSCI公布了一个很多人没有太在意的决定：下调A股上市的医药“巨头”康美药业的“ESG评级”（环境、社会、治理），从B调降至CCC。彼时，距离康美爆出300亿元天价造假并被“戴帽”仅有大概半年时间。据BigQuant从业内了解到，当时MSCI ESG整体评级因子1000+左右，其中康美药业主要是在G(治理)方面被MSCI做舆情监控时识别到该公司有出现假借供应商仓库的情况。当前，港股上市公司被强制要求在财报之外披露ESG，而A股也被鼓励披露，ESG对于投资人的核心作用是识别除财务报告、公司经营之外的风险，如全球经济变暖、环境污染、治理多样性等等。02 、核心理念在于责任投资ESG兴起于欧洲，不知道大家还记得那个经典纪录片《百万美元交易员》中的那位环保人士做交易员的故事吗？其实可以从中可以看到ESG的核心理念，现在全球大型SWF主权财富基金和公募基金在这方面做的披露最多，比如fidelity富达国际，可以看到其投资方式主要有两种：1）把武器、烟草等相关上市公司列入黑名单，这种被称之为筛选策略；2）积极参与公司government，做出投票，这种被称之为影响力投资。海外投票proxy机构 glass Lewis等占有比较大话语权。这种都体现出ESG的前身责任投资理念。03 、ESG应用于量化投资同样有效当前ESG主要应用于被动投资、主动投资，但是因子投资、量化投资应用较少，从第一个故事MSCI ESG中其实可以看到，ESG和量化投资也是有类似之处。兴业证券金融工程研究表明：ESG与规模因子、质量因子和低波动率因子呈正相关关系；收益更稳定、应计项目更低、盈利能力更高、投资质量更好的股票往往有更好的 ESG 得分。盈利能力和治理方面得分之间的相关性更高，表明公司治理和盈利能力之间的关系较强。质量和 ESG 之间的正向关系解释了因子回报图中的差异（图 1 中的图表1.2），更好的 ESG 股票往往是更优质的股票，而优质股票历来会有溢价。因此，在多元回归框架下，控制质量因子会自然地包含了ESG 因子，从而降低了 ESG 因子的表现。在中国，ESG 投资需求大幅度增长，是因为 ESG 投资在出现疫情、金融危机等市场大幅波动时更加抗跌，机构投资者从投资组合层面看波动率更加低，因此性价比更高。国泰君安金融工程分析师同样考察了CSR（企业社会责任得分）水平和出现极端收益的概率之间的关系，发现高CSR公司的股票未来一年产生极端收益的可能性相对更低。其研报构建了基于CSR和其他公司特征的Probit模型预测公司未来出现极端收益的概率，预测准确率相比于随机抽取有显著提升。同时将ESG纳入被动型策略对2007 - 2016年期间的风险调整后业绩表现有正向的影响。在积极风险约束下最大化ESG暴露的优化指数跟踪投资组合始终保持了正的信息比率。ESG整合普遍改善了因子策略的历史表现。更重要的是，加入ESG并没有在很大程度上限制这些策略对目标因子的暴露，因此也没有限制它们实现自身投资目标的能力。例如，最小波动率策略只降低了目标因子暴露的7%，而ESG评级却提高了30%。另一方面，价值策略的目标因子暴露减少了22%，ESG方面有了大约30%的改善。04 人工智能量化可以试试指定概念+stockranker如果应用于机器学习量化，BigQuant最先想到的是“指定概念+stockranker”，stockranker，核心算法主要是 选股 + 排序学习 + 梯度提升树。选股：股票市场和图像识别、机器翻译等机器学习场景有很大不同。StockRanker充分考虑股票市场的特殊性，可以同时对全市场3000只股票的数据进行学习，并预测出股票排序排序学习 (Learning to Rank)：排序学习是一种广泛使用的监督学习方法 (Supervised Learning)，比如推荐系统的候选产品、用户排序，搜索引擎的文档排序，机器翻译中的候选结果排序等等。StockRanker 开创性的将排序学习和选股结合，并取得显著的效果。梯度提升树 (GBDT)：有多种算法可以用来完成排序学习任务，比如SVM、逻辑回归、概率模型等等。StockRanker使用了GBDT，GBDT是一种集成学习算法，在行业里使用广泛。StockRanker的领先效果还得益于优秀的工程实现，目前在学习速度、学习能力和泛化性等方面，都做了大量的优化，并且提供了参数配置，让大家可以进一步根据需要调优。

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