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(sù)。其相对主(zhǔ)动(dòng)类投资(zī)在(zài)纪律性、广度优势和交易层面具有优(yōu)势，而在(zài)风控管理、研究等方面(miàn)则强于(yú)私募量化。

量化投资作为不少投(tóu)资者心目中(zhōng)“黑科技”般的存(cún)在，许多人很好(hǎo)奇量化投资的底层逻(luó)辑具体是什么，到底靠什么赚钱？随着量化投资逐(zhú)渐走红，部分公募基金公司的量化(huà)投研部门也在积极探索差异化发展。围绕(rào)投资者关心的问题，中国证券报记者近(jìn)期(qī)采访了北信瑞丰权益投资部副总经理、基金经理程敏。

量化模型并非越复杂越(yuè)好

谈及为(wèi)何踏上量化投资之旅，程北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合敏(mǐn)坦言：“2007年(nián)A股迎(yíng)来了一轮波澜壮阔的行情，身边的很多亲友都成了投资(zī)者，作为学生(shēng)的自北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合己也不例外地体验了一把，随着市场在短期(qī)内迅速拉升，人性的(de)弱点被越(yuè)放越大，很快市场出现巨大的波动，让我感(gǎn)受到普通(tōng)投资者在追涨杀跌中(zhōng)进行的一些操作毫无理(lǐ)性，最终(zhōng)很多人未能保卫住胜利(lì)的果实。”

“作为一名数学专业的学生，那时我选择了用自己的数理统计基础以及建模能力，尝试(shì)着去克(kè)服人性的弱点，通过(guò)一些简(jiǎn)单的指标构建选股和(hé)择时模(mó)型，来规范自己的投资行为，整体来看，获得了相对可观的回报。”这直接影响了程敏的职(zhí)业生涯，从硕士毕业后就选择了(le)做量化投资(zī)，至今已历时14年。

“事实上，量化投资并(bìng)不神秘(mì)，它只不过将市场上的各(gè)种信息进行加工处理，最后把观点客观地进行输(shū)出。”程敏说，量化模(mó)型并(bìng)不是越复(fù)杂越好，所谓“大道至简”，将最直接(jiē)的因子通过合理的方(fāng)式进行组合，最终形成(chéng)模(mó)型策略(lüè)，往往是最有(yǒu)效的。

量化投资靠什么赚(zhuàn)钱

从字面上来理解，量化投资就是“借助计算机模型(xíng)并应用数量化的方法来进行投资决策”。程敏认为，量化投资其实是一(yī)个很(hěn)宽(kuān)泛的范畴，包括量化(huà)择(zé)时、CTA（管(guǎn)理期(qī)货）以及量化选股等。

具体到量化选股，程敏(mǐn)表示(shì)，其是基于对海量(liàng)的金融数据进行分析，包括价量类、基本面等维度(dù)的公(gōng)开数据(jù)等，进而提取有效信(xìn)息(xī)，组建策略模型，由模型运算(suàn)的客观结(jié)果对(duì)全市场个(gè)股进行收益预测，选取模型预期收益相对较高的一篮子股票(piào)，进行分散化投资决策的过程。

量化投资的底层逻辑具体是什么？程敏解释：“其是将股票的(de)定价分解成对于因(yīn)子的合理定价，当对因子(zi)收益率有了预测，那么对股票的(de)未来收益率也就有了预判，这就是(shì)多因(yīn)子模型(xíng)的理论，也解释了量化的角度下股票收(shōu)益的来源，也就是说量化投资收益的产生来自于模型对(duì)于(yú)因子的(de)配置(zhì)。”

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

在程敏看来，假设其他(tā)指标一样，低估值股票未来的涨幅理应(yīng)比高估值股票的多，那这部(bù)分收(shōu)益就来自于低估(gū)值因子；同理，高成长性(xìng)的公(gōng)司未来涨幅理应比低成长性公司(sī)的多，那这部分收益就(jiù)来自于成长性(xìng)因子。

“简(jiǎn)而言之，传统投资靠发掘股票的错误定(dìng)价赚钱，而量化投资则靠发掘因子的定价赚(zhuàn)钱。”程敏(mǐn)一针(zhēn)见血地说，这(zhè)些因子包含且不限(xiàn)于价值、质量、盈利、成长、市场预期等(děng)一系列元素，而人工智能（AI）策略收益更多来自于价量，因为同一截面下(xià)，股票基本面数据相对有限，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(jià)量因子。

程敏(mǐn)认为，无论是AI或(huò)者量化，本质上都属于人类(lèi)智(zhì)慧的延(yá北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合n)伸(shēn)，也就(jiù)是先从普遍现象中归纳出一(yī)般规律，然后再根据一般规律对个别现(xiàn)象进行演绎推理，而量化(huà)采用更(gèng)多的是胜率(lǜ)思维。

公募量化侧重基本(běn)面因子

根据投资策(cè)略的不同，公募量化基金产品(pǐn)大致可以分为三类(lèi)：一是(shì)主动(dòng)量化基(jī)金，通过量化模型选取(qǔ)具有潜在增(zēng)长或价(jià)值(zhí)的股(gǔ)票构建投资组(zǔ)合；二是(shì)指数(shù)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(chōng)基金，通过量化模型(xíng)构建股票多头组合，并利用股(gǔ)指期货(huò)、期权等金融衍生(shēng)工具(jù)对冲市场风险(xiǎn)。

对于公募量化和私募量化之间(jiān)的差异，程敏表示，因为监管制度、交易成本、交易机制等的限制，公募产品的灵活度低于私募，在高频交易上很难(nán)与私募(mù)同台竞技(jì)，但新“国九条”发布之后(hòu)，私募(mù)量化在这方(fāng)面的优势(shì)会大大削弱。策略方面，公(gōng)募(mù)量化由于较为低频，其更加侧重基本面因子，而私募量化(huà)则更多使用量价因子库和(hé)深度学习策略。

如何将价值(zhí)主动(dòng)投资理(lǐ)念和量化(huà)投资相结合(hé)？程敏认为，主观和量化(huà)各有所长，主观投资的优势在于深度方面，而量(liàng)化投资的优势在(zài)于(yú)速度和广度。量化投资是由计算(suàn)机进(jìn)行投资决策(cè)，可以在很短的时间里(lǐ)，比如对(duì)于全市场5000多只股票都(dōu)做一个分析决策，在速度上具有优(yōu)势；在(zài)广度上，量化(huà)投资对(duì)于一些浅层(céng)次逻辑，具有感(gǎn)知优势。

“更重(zhòng)要的是，主(zhǔ)动投资和(hé)量化投(tóu)资可以相互学习和结合。一方面可以站在量化视角，将主观逻辑拆解成量(liàng)化语言(yán)，同时借鉴主观团(tuán)队的思路和逻辑，去调整相关基本(běn)面因子的迭代方向。”程敏进一步表示，另一方面便是基本面量化(huà)，在传统的底层风险管理和量化因(yīn)子模型的基础之上，结合景气(qì)细分行业的配置以及行业或产业系统化(huà)的主动投研逻辑，从而把框架升级为基本面系(xì)统化投资。

随着产品规(guī)模的不断扩大，又该如何相应(yīng)调整操作风格？程敏(mǐn)称，随着规模的增大，需要(yào)对投资组合的市值敞口(kǒu)进行控制，需要(yào)控制小(xiǎo)市值股票的数量转而多配置中(zhōng)大市值股票，以降低定期调仓时候带来的冲(chōng)击成本；另外就是进行多策略配置，选择(zé)不同风格的策略同时进行配置，增加持仓数量的同时，降低持仓之间的相关性，以(yǐ)应对市场不同风格(gé)的波(bō)动。

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