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，公募量化投资发展迅速。其相对主(zhǔ)动类(lèi)投 资在(zài)纪律性、广度优势和交易(yì)层面具有优势，而(ér)在风控管理(lǐ)、研究等方(fāng)面则强于私募量化。

量化投资作为不少投(tóu)资者心目中“黑科技”般的存在，许多人很好奇量化投资(zī)的底(dǐ)层逻辑具体是什么(me)，到底靠什么赚钱？随着量化投资逐渐走红，部(bù)分公募(mù)基金公司
的量化(huà)投研部(bù)门(mén)也在积极探索(suǒ)差异化发展。围绕投资者关心的问(wèn)题(tí)，中国证券报记者近(jìn)期采访了(le)北信瑞丰(fēng)权益投资部副总经理、基金经理程敏。

量化模型并非(fēi)越复杂越好

谈(tán)及为何踏上量化投资之旅，程敏坦言：“2007年A股迎来了一轮波澜壮阔的(de)行情，身边的很多亲(qīn)友都成了投资者，作为学生的自 己也不例外地体验了一把，随着市场在短期(qī)内迅速拉升，人性(xìng)的弱(ruò)点(diǎn)被越放越(yuè)大，很快市场出现巨大的波动，让我感(gǎn)受到(dào)普通投资(zī)者在追涨杀跌(diē)中进(jìn)行(xíng)的一(yī)些操作毫无理性，最终很 多人未能保卫住胜利(lì)的果(guǒ)实。”

“作为一名数学专业的(de)学生，那时(shí)我选择了用自己的数理统计基础以及建模能力(lì)，尝试着去克服人(rén)性
的弱点(diǎn)，通过一些简单(dān)的(de)指标构建选股和择(zé)时模型，来规范自己的投资行为，整体(tǐ)来看，获得了相对可观的回报。”这直接影响了程敏的职业生涯，从(cóng)硕士毕业(yè)后就选(xuǎn)择了(le)做量化投资，至今已历时14年。

“事实上，量化投资(zī)并不神秘(mì)，它只不过将市场上的各种信息进行加工处理(lǐ)，最(zuì)后(hòu)把观点客观地进(jìn)行输出。”程敏(mǐn)说，量化模型并不是越复杂越好，所(suǒ)谓“大(dà)道至简”，将最直接的因子通过合理的(de)方式进行组合，最终(zhōng)形成模型(xíng)策略，往往是最有效(xiào)的。

量化投资靠什(shén)么赚钱

从字面(miàn)上来理解，量化投资就是“借助计(jì)算机模型并(bìng)应用(yòng)数量化的方法来进
行(xíng)投资决策(cè)”。程(chéng)敏认为，量化投资其实是一个很(hěn)宽泛的范畴，包括量化择时、CTA（管理(lǐ)期货）以及量化选股等。

具体到(dào)量化(huà)选股，程敏表示(shì)，其 是基于对海(hǎi)量的金融数据进行(xíng)分析，包括价量(liàng)类、基本面等维(wéi)度的公开数据(jù)等，进而提取有效信息(xī)，组建策略模(mó)型，由模(mó)型运算的(de)客观结果对(duì)全市场个股进行收益预测，选取(qǔ)模型预(yù)期收(shōu)益相对较高的一篮子股北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合票，进行分散(sàn)化投资决(jué)策(cè)的过程(chéng)。

量(liàng)化投资的底层逻辑具体是什么？程(chéng)敏解释：“其是将股票的定价分解成(chéng)对于因子的合理定价，当对因子收益率(lǜ)有了(le)预测，那么对股票(piào)的未来收益(yì)率也 就有了预判，这就是
多因子模(mó)型的理论(lùn)，也解释(shì)了量化的角度下股票收益的来源，也就(jiù)是说量化投资(zī)收(shōu)益的产生来自(zì)于模型(xíng)对(duì)于因子的配置。”

程敏进(jìn)一步称，因子就是衡量股票(piào)某方面特征的(de)一个(gè)变量(liàng)，类似于人的身高、体重、学(xué)历、专业技能等，而股票(piào)也有(yǒu)PE、ROE这些为
投资者所熟知(zhī)的指标，这些都属于因子的范畴。

在程敏
看(kàn)来，假设其他指标一样，低估值股票未来(lái)的涨幅理应比高估值股票的多，那这部分(fēn)收益就来自于低估值因子；同理，高成长性的公司未(wèi)来涨幅理(lǐ)应(yīng)比(bǐ)低成长性(xìng)公司的多，那这部分收益就来自于(yú)成长性(xìng)因子。

“简而言之，传统投资(zī)靠发掘股票的错误定(dìng)价赚钱，而量(liàng)化投资则靠发掘(jué)因子的定(dìng)价赚钱。”程(chéng)敏(mǐn)一针见血地说，这些因子包含且不限于价值、质量(liàng)、盈利、成长、市场预期等一系列元素(sù)，而人(rén)工智能（AI）策略收益更(gèng)多(duō)来(lái)自于(yú)价量(liàng)，因为同一截面下，股票基本面数据相对有限(xiàn)，而价量数据尤其是高频数据就有很多，导致AI模型更多选择价量因子(zi)。

程敏认为，无论是AI或者量(liàng)化，本质上都属于(yú)人类智慧的(de)北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合延伸，也就是先从普 遍(biàn)现象中归纳(nà)出(chū)一般
规律，然后再根据一般规律对个别现象进行演绎推理，而量化采用更多的是胜(shèng)率思维。

公募(mù)量化侧重基本面因(yīn)子

根据投资策略的不同，公募量(liàng)化(huà)基金产品大致可以分为三类：一是主动量化基金，通过量化模型选取具有潜在(zài)增长或价值(zhí)的股(gǔ)票构建(jiàn)投资(zī)组(zǔ)合；二是指数增强量化基(jī)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(liàng)化模型构(gòu)建股票(piào)多头组合(hé)，并利用股指期货、期权等金融衍生工具对(duì)冲市场风险。

对于公募量化和私募量(liàng)化之 间的(de)差(chà)异，程敏表示(shì)，因为监管制度、交易成本、交易机制等的限制(zhì)，公募产品的灵活度低于私募，在(zài)高频(pín)交易上很难与私募同台竞技(jì)，但新“国九条”发布之后，私募量化在这方面的优势会大大削(xuē)弱。策略方面(miàn)，公募量化由于(yú)较为低频，其更加侧重基本面因子，而私募量化则更(gèng)多使用量价因子库
和深度学习策(cè)略。

如何将价(jià)值主动投资理念(niàn)和量化(huà)投(tóu)资相结合？程敏认为(wèi)，主(zhǔ)观和量化各有所(suǒ)长(zhǎng)，主观投资的优(yōu)势在于深度方面，而量化投资(zī)的优(yōu)势在于速(sù)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 短的(de)时间里，比如对于全市(shì)场5000多只股票都做一个分析决策，在速度上具有优势；在广度上，量化(huà)投资对于一些浅层(céng)次逻辑，具有(yǒu)感知优势。

“更(gèng)重要的是，主动投资(zī)和量化(huà)投(tóu)资可以相互(hù)学习
和结合(hé)。一方面可以站在量(liàng)化视角(jiǎo)，将主观逻辑(jí)拆解成量化语言，同时借鉴主观团队的思路和逻辑，去调整相关基(jī)本(běn)面因子的迭代方向。”程敏进一步表(biǎo)示，另一方面便是基本面(miàn)量 化(huà)，在传统的底层风(fēng)险管理和量化因子模型的基(jī)础之上，结合(hé)景气细分行业的配置以及行(xíng)业或(huò)产业系统化的主动投研(yán)逻辑，从而把框架升级(jí)为基本面系统化(huà)投(tóu)资。

随着产品规模的不断扩大，又该如何相应调(diào)整操(cāo)作风格？程敏称，随着规模的增大，需要对(duì)投资组合(hé)的市值敞(chǎng)口进行控制，需要控(kòng)制小市值股票的(de)数(shù)量转而多配置中大市值股票，以(yǐ)降低定期(qī)调仓(cāng)时候带来的冲击成本；另外就是进行多策(cè)略配置，选(xuǎn)择不同(tóng)风格的策略同(tóng)时进行配置，增加持仓(cāng)数量的同时，降低持(chí)仓之间的相(xiāng)关性，以应对市场不同风格的波(bō)动(dòng)。

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