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1月14日盘前重要市场新闻:游资短线兑现意愿增强

2022-1-14 08:58| 发布者: admin| 查看: 1777| 评论: 0

摘要: 游资短线兑现意愿增强 热门股股价波动加剧!险资举牌热情骤降 权益投资更加审慎!量化私募业绩报酬计提迎新规 客户亏损,不得计提超额业绩报酬!出奇一致!时隔一年公私募再次看好港股,这次的理由是……上线仅10天 ...
量化私募业绩报酬计提迎新规 客户亏损,不得计提超额业绩报酬


  近年来一路高歌猛进的量化私募,受到了监管的重点关注。据量化私募人士透露,2021年12月部分托管方已收到窗口指导,要求私募管理人在客户亏损情况下不得计提超额收益部分的业绩报酬,而且计提完成后客户持有份额不能为亏损状态。与此同时,部分量化私募产品不再适用快速备案通道,备案周期拉长,量化私募行业监管趋严态势明显。

  业内人士表示,量化投资的发展空间广阔,参照成熟市场的发展规律,有效的行业规范必不可少,显著提升的监管关注度有助于行业的健康发展。

  业绩报酬计提出现“新规矩”

  近日,上海证券报记者在采访中获悉,监管禁止量化私募管理人在投资人亏损状态下计提超额收益部分的业绩报酬。

  “去年12月托管方告知我们收到了窗口指导,要求在基金合同中规定投资人绝对收益为负数的情况下,管理人不能计提业绩报酬,所以合同都要重新来做。”沪上一位百亿级量化私募人士透露。

  记者获得的一份某券商托管部本月制作的近期产品备案政策PPT中也提到,指数增强产品在客户亏损的情况下不得计提业绩报酬,以往超过指数部分计提业绩报酬的做法已经属于不合规行为。与此同时,私募管理人需要确保计提超额部分的业绩报酬后投资人持有份额收益为正,即私募管理人提取业绩报酬后投资人也应处于正收益状态。

  沪上一位百亿级私募总经理透露:“最近备案产品的时候,如果协会发现该产品净值在1元以下可以计提超额部分的业绩报酬,会要求重新修改合同。”

  据上述百亿级量化私募人士介绍,指数增强策略是量化私募三大核心策略之一,其业绩报酬提取方式包括按照绝对收益计提和按照超额收益计提两种,后者有可能出现投资人亏损状态下还要计提业绩报酬的情况。比如,中证500指数在某一时间段跌幅为20%,投资人购买的指数增强产品同期跌幅为10%,按照以往的规定,私募管理人可以提取10%超额收益部分的业绩报酬,但这对投资人来说较难接受。

  渠道人士也坦言:“此前行业里有少部分量化私募是按照超额业绩来计提业绩报酬的,近两年有些客户想按照超额收益来计提,所以这样操作的量化私募就越来越多。不过,这种做法在指数下跌时确实会引发争议,监管新规能够在一定程度上保护持有人利益。”

  监管关注度显著提升

  去年以来,一路高歌猛进的量化私募,越来越受到监管的重点关注。

  量化私募人士向记者透露,去年四季度以来,公司在备案私募产品时会因为诸多细节问题被退回,因此目前产品备案时间依旧比较长。

  2020年初,中基协推出私募基金产品备案“分道制+抽查制”改革试点。2021年9月,中基协开展分道制二期试点工作,符合条件的优质私募机构产品备案速度加快。不过,一些私募反馈称,快速备案通道或已不适用于部分私募量化产品。

  此外,监管也通过多重手段,加强对量化投资产品的监测。去年11月,中基协向私募基金管理人发布了《关于上线“量化私募基金运行报表”的通知》。该通知发布后,量化私募基金管理人报送运行数据的频率从季度提高到月度。同月,中证协也向券商下发了《关于开展证券公司量化交易数据信息报送工作的通知》,明确要求券商开展量化交易数据信息报送工作,以进一步掌握证券行业自营、资管量化策略和规模情况。

  头部私募工作重心转向策略优化

  北京一位百亿级量化私募人士表示:“从国外成熟市场的发展规律看,量化投资的发展空间广阔,但目前投资人对量化策略的了解尚不够充分,部分量化私募的风格也比较激进,行之有效的行业规范必不可少。”

  在监管趋严的背景下,量化私募备案节奏明显减慢,头部量化私募管理人开始集中精力打磨自身策略。

  私募排排网最新数据显示,1月即将过半,但截至1月13日,量化私募备案新产品数量仅为52只,而去年1月量化私募备案数量高达565只。另外,从月度数据来看,去年四季度以来量化私募备案明显降温。据统计,去年三季度量化私募月度备案数量均在1000只附近,但10月备案数量骤降至587只,11月和12月备案数量也仅为800只左右。

  “监管趋严是备案减速的原因之一,但最重要的还是头部量化私募管理人的工作重心变了。”沪上一位头部量化私募人士表示,近两年很多量化私募规模快速增长,虽然知名度显著提升,但也意味着竞争愈发激烈。比如一个刚刚开发不久的量化模型,可能会因为其他量化机构更高效的策略迭代,而出现收益率(或超额收益率)大幅衰减。因此,回归较为平和的发行节奏,并将更多精力放在模型优化和迭代上,已成为大多数头部量化机构的共识。


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