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PIMCO的系统性股票投资采用量化方法识别市场低效和结构性超额收益来源，力求在多资产和量化策略中实现更平稳的回报和可靠的优异表现。![]()
许多股票基金经理常常发现跑赢基准具有挑战性，这也是寻求可靠回报的投资者所顾虑的问题。为应对这一挑战，PIMCO开发了一种系统性、量化驱动的股票投资方法，通过识别市场低效并利用可重复的超额收益来源，争取稳定的长期优异表现。
我们将这种方法应用到对冲基金和多资产投资组合中，以帮助投资者应对当前复杂的股票市场，并发掘提高经风险调整回报的可能性。
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股票策略的首要目标是通过持续选择未来的绩优股和避开劣质股，从而跑赢基准指数。然而，大多数股票基金经理都倾向于采用自主判断的基本面分析方法，因而无论在短期还是长期内，都无法实现持续的跑赢表现（见下图1）。
在截至2024年6月30日的一年期间，晨星的全球大盘混合股票类别中，不到30%的主动型基金经理表现出色。将时间跨度延长后，这一比例显著下降：三年内录得跑赢表现的主动型基金经理不足16%，五年内不足13%，而在过去10年内，仅有6.3%的主动型股票基金经理跑赢基准。![]()
对于自主判断分析基本面的基金经理而言，表现不佳是由多种通常与行为科学有关的原因造成。和所有人一样，投资者会表现出一些可察觉的行为偏差，这些偏差可能对回报潜力有负面影响。一些常见偏差包括过度自信，可能导致集中度风险；追涨杀跌，可能导致“高买低卖”反应；以及熟悉偏差，由于基金经理倾向于仅投资自己最放心的资产，可能导致多样性有限。鉴于这些行为偏差在过去导致大多数股票基金经理普遍表现不佳，投资者越来越多地寻求能在股市带来更可靠结果的替代方法。![]()
在PIMCO，我们认为股市并非完全高效，除简单的股票风险溢价之外，还存在各种风险溢价。我们的系统性股票投资理念认为：结构完善的投资流程可利用市场低效和持续的超额收益来源产生颇具吸引力的经风险调整回报。这一理念与我们的主动型固定收益管理方法类似，即专注于识别可利用的结构性回报来源，例如企业信用债领域的“明日之星”，或通过收益率曲线骑乘策略获取回报（例如在债券到期前于最高价出售债券）。在股市中，我们寻求通过系统性的量化驱动方法来把握结构性超额收益。行为科学告诉我们，在做决定时，我们远没有想象中那么理性。我们的行为会受到一系列认知和情感偏差的影响，这可能会导致结果不理想，尤其是在投资结果方面。PIMCO的系统性股票投资组合构建过程旨在消除这些偏差，并提高潜在超额收益。我们的投资过程透明而严谨，并强调多样化，我们认为单一的股票因素无法单独地推动表现。我们采用数据驱动方法，利用PIMCO的广泛资源优势，将数千个独特数据点纳入系统性股票投资流程。我们结合分析传统公司数据（如每股盈利(EPS)增长）与非传统数据（如财报会议记录和客户供应商关系），挖掘市场低效和持续的结构性超额收益，以识别出具有长期优异表现特征的公司。![]()
PIMCO的系统性股票策略旨在实现可观、持续的高于市场的超额回报。因此，我们的投资流程包括两个核心环节：首先，为每支可投资股票确定一个综合评分，用以评估其回报潜力，或称为“确信水平”；其次，在综合考虑风险和交易成本的基础上，构建一个反映确信水平的多元化投资组合（见下图2）。![]()
在确定综合评分时，我们使用从学术和专有研究获得的各种信号。每种信号都是基于合理的经济原则，并有强有力的经验证据作为支撑，旨在识别出在不同地区和时期产生超额回报的信号。在投资过程中，我们既会使用自主判断的股票基金经理评估的传统基本面信号（例如市现率），也会使用PIMCO广泛研究成果所得出的专有信号。PIMCO的量化股票研究旨在识别基本面基金经理没有使用及其他系统性基金经理未充分使用的新颖信号，以此寻求获得更大的回报潜力。PIMCO的系统性股票信号分为四个主题：1. 动量：利用一家公司及其相关公司（同行、客户、供应商等）的过往价格信息。我们利用专有信号从对相关公司资讯（例如标准价格动量和业内同行的价格动量）反应迟钝的公司股票中获取超额回报。2. 增长：评估公司股价尚未体现的增长潜力。我们注重前瞻性指标的修改而非传统盈利增长指标。例如，卖方分析师对盈利预测的修改。3. 质量：衡量公司财务健康状况。我们采用人工智能(AI)工具（例如自然语言处理(NLP)工具）分析季报等文字披露，以洞察公司的财务健康状况和未来回报潜力。例如股本回报率（ROE）和公司财务报表中风险披露的变化。4. 价值：评估公司相对于其基本面估值过低或过高的程度。例如市现率和账面市值比，包括无形资产价值。通过采用多个主题，我们旨在实现稳定的优异表现，同时最大限度地降低集中度风险和依赖单个主题（例如过去十年的价值投资）所带来的长期亏损。最后，我们将四个主题的各自评分汇总，得出每支股票的单独综合评分，该评分预示股票未来实现超额回报的潜力。然后，我们将根据综合评分对可投资领域的所有股票进行排名，排名最高者超额回报潜力最高，而排名最低者超额回报潜力最低。为构建高度多元化的投资组合，我们还会结合考虑这些评分与风险和交易成本，以在各种约束条件下确定投资组合的最高综合评分。该过程包含限制风险承担、确保与大盘的适度偏差以及最大限度地降低交易成本等约束条件。与某些高度集中于特定领域的竞争对手不同的是，我们还对国家、板块和单个公司层面的主动风险、市场贝塔系数敞口以及集中度风险加以限制。
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现以一家以消费者为导向的大型电动汽车公司的股票为例，来说明我们的投资组合构建过程。该公司的质量主题评分较高，股本回报率(ROE)和资产回报率(ROA)等信号的评分在可投资股票中处于中位数左右。然而，该公司的价值评分偏低，主要原因在于账面市值比和股息收益率较低，这表明其估值过高，可能缺乏实现可观长期回报的潜力。此外，鉴于股价动量和汽车业的“行业动量”均不理想，该公司的动量评分较低。同样，经分析师负面修正，该公司的增长得分亦较低，表明对其未来增长潜力的担忧。总体而言，该公司较低的价值、动量和增长评分拉低其整体综合评分，导致我们在量化过程中降低投资组合中股票的配置权重。
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过去十年来，PIMCO积累了必要的专业知识和能力，能够识别和利用全球股市的低效和结构性回报驱动因素。经过多年来量化研究团队、技术系统和交易能力的建设，我们于2020年推出首个主动型系统性股票策略。自此以后，我们扩大了产品范围，推出遵循相同严谨研究和规范投资流程的其他策略。我们于2021年推出股息导向型策略，又于2023年新增核心策略，并将两者运用在PIMCO的多资产策略中。尽管这些策略采用不同的基准，具有不同的机会和约束条件，但投资流程广泛适用于不同的客户需求。我们的系统性股票策略并非“黑箱”操作—这些策略透明且直观，会表明股票层面评分和权重，阐释我们选择特定公司的原因以及整体投资组合的构建。PIMCO制定这一规范的系统性投资流程，旨在于不同的市场条件下提供更平稳的回报。正因为我们坚持创新，力求卓越，我们的多资产投资组合产品表现出色，令投资者更有信心追求其财务目标。![]()
PIMCO 拥有一支以Usman Ali为首的优秀量化股票研究分析师团队。Usman在耶鲁大学获得经济学博士学位，师从2013年诺贝尔经济学奖得主和被誉为行为金融学创始人之一的Robert Shiller。从耶鲁毕业后，Usman的研究获得多项荣誉，获得2018年和2019年AQR Insight Award、CQA 学术论文奖和克罗威尔纪念奖。此外，Usman还在《金融经济学杂志》等知名金融和学术期刊上发表作品。作为从业者，Usman拥有十年以上的系统性股票策略开发管理经验。![]()
重要提示
过往表现并非未来业绩的保证或可靠指标。
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