北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合

近年(nián)来(lái)，公募量化投(tóu)资发(fā)展迅速。其相对主动类投(tóu)资在纪律性、广度优势和交易层(céng)面具有优势，而在风控管理、研究等方面则强于私(sī)募量化。

量化投资(zī)作为不少投资者心目中“黑科技”般的存在，许多人很好奇量化投资的底层逻辑具体是(shì)什么，到底靠什么赚钱(qián)？随着量化投资逐渐走红，部分公募基金公司的量化投研部门也在积极探索差异化发(fā)展。围绕(rào)投资者关心的问题，中国证券报记者近期采访了北信瑞丰权(quán)益投资部副总经理、基金(jīn)经理程(chéng)敏。

量化模型并非越复杂越好

谈(tán)及为何(hé)踏上量化投资之旅，程敏坦言：“2007年A股迎来了一轮波澜壮(zhuàng)阔的行情，身(shēn)边的很多亲友都成(chéng)了(le)投资者，作为学生的自己也不例外地体验了一把，随(suí)着市场在短期内(nèi)迅速拉升，人(rén)性的(de)弱(ruò)点被越放越大，很快市场(chǎng)出现巨大(dà)的波动，让我感受到普通投资者(zhě)在追涨(zhǎng)杀跌中进行的一些操作毫无理(lǐ)性，最终很(hěn)多人未能保卫住胜利的果实。”

“作为一名数学专业的学生，那时我选择(zé)了用自己的数理统计基础以(yǐ)及建模(mó)能力(lì)，尝(cháng)试着去克服(fú)人性的弱点，通过一些简单的指标构建(jiàn)选股和择时模(mó)型，来规范自己的投资行为(wèi)，整体来看，获得了相对可观的回报。”这直接影响了程(chéng)敏(mǐn)的职业(yè)生涯(yá)，从硕(shuò)士毕业(yè)后就选择了做量化投资(zī)，至今已历时14年。

“事实上(shàng)，量化投资并不神秘，它只不科技改变生活论文过将市场(chǎng)上的各种信(xìn)息进行加工处理，最后(hòu)把(bǎ)观点客观(guān)地(dì)进行输出(chū)。”程(chéng)敏说，量化模型并不是越复杂越(yuè)好，所谓“大道至简”，将最直(zhí)接的因子通过合理(lǐ)的方式进行组(zǔ)合，最终形成模型策略，往往(wǎng)是最有效的。

量化投资靠什么赚(zhuàn)钱

从字面上来(lái)理(lǐ)解，量化投资就是“借助计算机模型并应用数量化的(de)方法来(lái)进行投资决策(cè)”。程敏(mǐn)认为，量化投资其实是一个很宽泛的范畴，包括量化择时、CTA（管(guǎn)理期货）以及(jí)量化选股等。

具体到量化(huà)选股，程敏表示，其(qí)是基于对海量的金融数据进行分析，包括(kuò)价(jià)量类、基本面等维(wéi)度的公开数据等，进而提取有效信息(xī)，组建策略模型，由模型运算的客观结果对全(quán)市场个股进行收益预测，选(xuǎn)取模型预期收益相对较高的一篮子股(gǔ)票(piào)，进行分散化投资决策的过程。

量化投资的底层(céng)逻辑具(jù)体是什(shén)么？程敏解释：“其是将股(gǔ)票的定价分解成(chéng)对于因子的合理定(dìng)价，当对因子收(shōu)益率(lǜ)有(yǒu)了预测，那(nà)么对股票(piào)的未来收益率也就有了(le)预判，这就是多因子模型的理论，也解释了量化的角度(dù)下股票收益的来源，也就是说量化投资收益的产生来自(zì)于模型对于因子(zi)的配置。”

程敏进一步称，因子(zi)就是衡量股票某方面特征的一个变量，类似于人的身高、体重、学历、专业技能等，而股票也有PE、ROE这些为投资者所熟知的指标，这些都属于因(yīn)子的范畴。

在程敏看来，假(jiǎ)设其他指(zhǐ)标一(yī)样，低估值股票未来的涨幅理应比高估值股票的多，那这部分(fēn)收益就来自于(yú)低估值因子；同(tóng)理，高(gāo)成长性的公司未来涨幅理应比低成长性公司的多，那这(zhè)部分收益就来自于成长(zhǎng)性因(yīn)子(zi)。

“简而言之，传统(tǒng)投资靠发掘股(gǔ)票的错误(wù)定价赚钱，而量化投资则靠发掘因子的定价赚钱。”程敏一针见血地说，这些(xiē)因子包含且不限于(yú)价值、质(zhì)量、盈利、成长、市科技改变生活论文场预期等一系列元(yuán)素，而人(rén)工智能(néng)（AI）策略收益更(gèng)多来自于价(jià)量(liàng)，因为同一截(jié)面下，股票基本面数据相对有限，而价量数据(jù)尤其是高频(pín)数据就有很多，导致AI模型更多选择价量因子。

程敏(mǐn)认为，无论是AI或者(zhě)量化，本质上都属于人类智慧的延伸，也就是(shì)先从普遍现象中归纳出一般规律(lǜ)，然后再根据一般规律对个别现象进行演绎推理，而(ér)量化采用更多的是胜率思维。

公募量化侧重基本面因子

根据投资策(cè)略(lüè)的不同，公募(mù)量化基金产品大致(zhì)可以分为(wèi)三类：一是主动量化基金(jīn)，通过量(liàng)化模型选(xuǎn)取(qǔ)具有潜在增长或价值的股票构建投资组合；二是指数增强量化基金，常见的包括宽基指数和行业指数；三是量化对冲基金，通过量化模型构(gòu)建股票多头(tóu)组合，并(bìng)利用股指期货(huò)、期权等金融衍生工具对冲市(shì)场风险(xiǎn)。

对于公募量化和私(sī)募量(liàng)化之间的差异，程敏表示(shì)，因为监管制度、交易成本、交易机制等的(de)限制，公(gōng)募产品的灵活(huó)度低于私募，在高频交易(yì)上很难与私募同台(tái)竞技，但新“国九条”发布之后，私募量化在(zài)这方面的优势(shì)会大大削弱。策略方面，公募量化由于较为低频，其(qí)更加侧重基本面因子，而私(sī)募量化则更(gèng)多使(shǐ)用量价因子库和深度学习策略(lüè)。

如何将价(jià)值主动(dòng)投资理念和量化投资相结合？程敏认(rèn)为，主观(guān)和量化各(gè)有所长，主观投资(zī)的优势在于深度(dù)方面，而量化投(tóu)资的优势在于速度和广度。量化投资是由计算机(jī)进行投资决(jué)策，可以在很(hěn)短的(de)时间里，比如(rú)对于全市场5000多只股票都做一个分析决策(cè)，在速度上具有优势；在广度上，量化投资对于一些浅层次(cì)逻辑，具有感(gǎn)知优势。

“更(gèng)重要的是，主动投资(zī)和量化投资可科技改变生活论文以相互(hù)学习和结合。一方面可以站在量化视角，将主观逻辑拆解成量化语言(yán)，同时借鉴主观团队的思路和逻辑，去调整相关基本面因子的迭代方向。”程(chéng)敏进一步表示，另一方面便是基本面量化，在传(chuán)统的底层风险管理和量化因子模型的基础之上，结合景气细分行业的配置(zhì)以及行业(yè)或产业系统化的主动投研逻辑，从而把框(kuāng)架升级(jí)为(wèi)基本面系(xì)统(tǒng)化投资。

随着产品规模的不断(duàn)扩大，又该如何相应调整操作风格？程敏称，随着规模的(de)增大，需要对投(tóu)资组合的市值敞口(kǒu)进(jìn)行控(kòng)制，需要控制小市(shì)值股票(piào)的数量转而(ér)多配置中(zhōng)大市值股票，以降低定期调仓时候带来的冲击成本；另外就是进(jìn)行(xíng)多策略配置，选择不同风格的策略同时进行配(pèi)置，增加持仓数量(liàng)的同时，降低持仓之(zhī)间的相关性，以(yǐ)应对市场不同风格的(de)波动。

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