北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合

近年来，公募量化投资发展迅速。其相对主动类投资在纪律性、广度优势和交易层(céng)面具有优势，而(ér)在风(fēng)控管理(lǐ)、研究等(děng)方面则强于私(sī)募(mù)量化。

量化(huà)投资作为(wèi)不少投资者心目中“黑(hēi)科技”般的存在，许多人很好奇量化投资的底层逻辑具体(tǐ)是(shì)什么，到底靠什么(me)赚(zhuàn)钱？随着量化投资逐渐走红，部分公募(mù)基金公司的量化投研部门也(yě)在积极探索差异化发展。围绕投资者关心的问题，中国证券报记者近期采访了北信瑞丰权(quán)益投资(zī)部副总经理、基金经理程敏。

量化(huà)模型并非越复杂越好

谈北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合及为(wèi)何踏上量化(huà)投(tóu)资之旅，程敏坦言：“2007年A股迎来了一轮波澜壮阔的行情，身边的很多亲友都成了(le)投资者，作为学生的自己也不例外地体验了一把，随着市场在短期内迅速拉升，人性的弱点被越放越大(dà)，很快(kuài)市场出现巨大(dà)的波动，让我感受到(dào)普通投资者在追(zhuī)涨杀跌中进行的一些操作(zuò)毫(háo)无理性，最终很(hěn)多人(rén)未(wèi)能保卫住(zhù)胜(shèng)利(lì)的果实。”

“作为一名数学专业的学生(shēng)，那时我选择了用自己的(de)数理统计基础(chǔ)以及建(jiàn)模(mó)能力，尝试着去克服人性的弱点，通过一些简单(dān)的指标构建选股和(hé)择时模型，来规范自己的投资行为，整体来看(kàn)，获得了(le)相对可观(guān)的(de)回报。”这直接影响了程敏的职业生涯，从硕士(shì)毕业后就选择了做量(liàng)化(huà)投资(zī)，至今已历时14年。

“事实上(shàng)，量化(huà)投资并不神秘，它只不过(guò)将市场上的各种信息(xī)进行加工处理，最后把观点客观地进行输出。”程敏说(shuō)，量化模型并不是越复杂越好，所谓“大道至简”，将最直接的因子(zi)通过合理的方式进行组合，最终形成模型策略，往往是最有效的。

量化投资靠(kào)什么赚钱

从字面上来理解(jiě)，量化(huà)投资就是“借助计算机模(mó)型并(bìng)应(yīng)用数量化(huà)的方法来进行投资决策”。程敏认为，量化投资(zī)其实是(shì)一个很宽泛的范畴，包括量化择时、CTA（管理期货）以及(jí)量化选股等。

具体到(dào)量化选(xuǎn)股，程(chéng)敏表示，其是基于对海量的金(jīn)融数据进行分析，包括价量类、基本(běn)面等维度的公开数据等，进而提取有(yǒu)效信(xìn)息，组(zǔ)建策略模型(xíng)，由模型运算的客(kè)观结果对(duì)全市场个股进行收益预(yù)测，选取模型预期收益相对较高的一篮(lán)子股票(piào)，进行分散化投资(zī)决策的过程。

量化投资的底层逻辑具体是什么？程敏解释：“其是将股票的定价分解成对于因子(zi)的合理定价，当对因子收益率(lǜ)有了(le)预测，那(nà)么(me)对股(gǔ)票的未来(lái)收益率也就有了预判，这就是多因子模(mó)型的理论(lùn)，也解释了量(liàng)化的角度(dù)下股票(piào)收益的来源，也就是说量化投资(zī)收益的产生来自于模型对(duì)于(yú)因(yīn)子的配置。”

程敏(mǐn)进一步称，因子就是衡量股票某方面特征的一个变(biàn)量，类似于人的身高、体(tǐ)重、学历、专业技能等，而股票也有PE、ROE这些为投资者(zhě)所熟知的指标，这些都属于因子的(de)范畴。

在程(chéng)敏看来，假设其(qí)他指标一样，低估值股票(piào)未来的涨幅理(lǐ)应比高估值股票的多(duō)，那这部分收益就来自(zì)于低估值因子；同理，高成长性的(de)公司未来涨幅理应比低成(chéng)长性公司的(de)多，那这部(bù)分收(shōu)益就(jiù)来自于成长(zhǎng)性因子。

“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(yīn)子的定价赚钱。”程敏一针见血地说，这些因子包含且(qiě)不限于(yú)价值、质量、盈利、成长、市场(chǎng)预期(qī)等一系列元素，而人工智能（AI）策略收益(yì)更多来自于价北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合量，因(yīn)为同一(yī)截(jié)面下，股票基本面数据相对有限，而(ér)价量数据尤其是高(gāo)频数据就有很多，导致AI模型更多选择价量因子。

程敏认为，无论是AI或者(zhě)量化，本质(zhì)上都属于人类智慧的(de)延伸，也就是(shì)先从普遍现(xiàn)象中归纳出一般规律，然后再根据一般规律对个别(bié)现象进行演绎(yì)推理，而量化采用(yòng)更多的是胜率思维。

公募量化侧重基本(běn)面因子

根据投(tóu)资策略的不同，公募量化基金产品(pǐn)大致可以分为三类(lèi)：一是主动量化基金，通过量化模型(xíng)选取具有潜在增长或价(jià)值的股票构(gòu)建(jiàn)投资组合；二是指数增强量化基金，常(cháng)见(jiàn)的包括宽基指数和行业指数；三(sān北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合)是量化对(duì)冲基金，通过量化(huà)模型(xíng)构建股票多头组合，并利用(yòng)股指期货、期权等金融衍生工具对冲市场风(fēng)险。

对于公募量化和(hé)私募量化之间的差异，程敏(mǐn)表示，因为监管制度、交易成本、交(jiāo)易机制等的限制，公募产品的(de)灵活度低于私募，在高频交易上(shàng)很难与私募同台竞技(jì)，但新“国(guó)九条”发布之后，私募量化在这方面的优势会(huì)大大削弱。策略方面，公募量化由于较(jiào)为低频，其更(gèng)加(jiā)侧(cè)重基本(běn)面因子，而私募量化则更多使用量价因子库和深度学习策略。

如何将价值主动投资理念和量化投资相结合？程敏认为，主观和量化(huà)各有所长，主观投(tóu)资的优势在于(yú)深度方面，而量化投资的优势(shì)在于速度和广度。量化(huà)投资是由计算机进行投资决策，可以在很短的时间里，比如对于全市场(chǎng)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逻辑，具(jù)有感知优(yōu)势(shì)。

“更重(zhòng)要的是，主动(dòng)投资和量化投资可以(yǐ)相互学习和(hé)结合。一方面可以站在量化视角，将主观逻辑拆解成量(liàng)化语言，同(tóng)时借鉴主观团队的思路和逻辑，去调整相关(guān)基本(běn)面因子的迭(dié)代方向。”程敏(mǐn)进一(yī)步表示，另一方面便是基本面量化，在传统的底层风险管(guǎn)理(lǐ)和量化因子模型(xíng)的基础之上(shàng)，结合景气(qì)细分行(xíng)业的配(pèi)置以及行业或产业系统化的主(zhǔ)动投研逻辑，从而把框架升级(jí)为基本面系统化(huà)投资。

随着产品规模的(de)不断扩大，又该如(rú)何相应调整操作风格？程敏称，随着规模的(de)增大，需要(yào)对投资组合的市(shì)值敞口进行控制，需要控制小(xiǎo)市值股票的数量转而多配(pèi)置中大市值股票，以降低(dī)定期调仓(cāng)时候带来的(de)冲击成本；另外就是(shì)进行多策略配置(zhì)，选择(zé)不同风格的策(cè)略(lüè)同时进行配置，增加持仓数(shù)量的同时，降低持仓之(zhī)间的(de)相关性，以应(yīng)对市场不同风格的波动。

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