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(fā)展迅速。其(qí)相对主动类投资在纪律性、广度优(yōu)势(shì)和交易层面具有优势，而在风(fēng)控管理、研究等方面则强于(yú)私募量化(huà)。

量(liàng)化投资作为不少投资者心目中“黑科技”般的存在，许多人很(hěn)好奇(qí)量(liàng)化投资的底层逻辑具体是什么，到底靠什么(me)赚钱？随着量(liàng)化投资(zī)逐渐(jiàn)走红，部分(fēn)公募(mù)基金公(gōng)司的量化投研部(bù)门也在积极探索差异化发展。围绕投资者关心的问题，中(zhōng)国证券报记者近期(qī)采访了(le)北信瑞丰权益投资部副(fù)总经理、基金(jīn)经(jīng)理程敏。

量化模型并(bìng)非越复杂越好

谈及(jí)为何踏上量化投资(zī)之旅，程敏坦言：“2007年A股
迎来了一(yī)轮波澜壮(zhuàng)阔的行情，身边的很多亲(qīn)友都成了投资者，作为学生(shēng)的自己(jǐ)也不例外地体验了一把，随着(zhe)市场(chǎng)在短期(qī)内迅速拉(lā)升，人(rén)性的弱点被越放(fàng)越大，很快市(shì)场出(chū)现巨(jù)大的波动，让我感(gǎn)受到普通投(tóu)资者 在(zài)追涨杀跌中进行的(de)一些操作(zuò)毫无理性，最终很多人未能保卫住(zhù)胜利的果实。”

“作为一名数学(xué)专业的学 生，那时我选择(zé)了用自己的数(shù)理统计基础以及建(jiàn)模能力，尝试(shì)着去克服人性的弱点，通过一些简单的指(zhǐ)标构(gòu)建(jiàn)选股和择时模型，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(jiē)影响了程敏的职业生涯，从硕士毕 业后就选择了做量化投(tóu)资，至今已(yǐ)历时14年。

“事实上，量化
投资并不神秘，它只不过将市场上的各种(zhǒng)信息进行(xíng)加工处理，最(zuì)后把观点客观(guān)地进行(xíng)输出。”程敏说，量化模型(xí北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合ng)并不是越复杂(zá)越好，所谓“大道(dào)至简”，将最直(zhí)接的因子通过合理的方式进行(xíng)组(zǔ)合，最终形成模型策略，往往是最有效的。

量(liàng)化投资靠什么赚钱

从字面上来理解，量化投资就是“借助计算机模型(xíng)并(bìng)应用(yòng)数(shù)量化的方法来(lái)进行投(tóu)资决(jué)策”。程敏认为，量化投资(zī)其实是一(yī)个很宽泛的范畴，包括量化择时、CTA（管理期货）以及量化选股等(děng)。

具体到量(liàng)化选股，程(chéng)敏表示，其是基(jī)于对海量的(de)金融数据(jù)进行分析，包括价(jià)量类、基本面等维度的公(gōng)开(kāi)数据(jù)等，进而提取有效信息，组建策略模型，由模型(xíng)运算的客(kè)观结果对全市场个股进行收益预测，选取(qǔ)模型预期收益相(xiāng)对较高的一篮子股票，进行分(fēn)散化投资决(jué)策的过程。

量化投
资的底层逻(luó)辑(jí)具体是什么？程敏解释：“其是将股票的定价分解成对于因子的合(hé)理定(dìng)价，当对因子收益率有了预(yù)测，那么对股(gǔ)票的未来收益率也就有了预(yù)判(pàn)，这就是多因(yīn)子模型的理论，也解释了量化的角度下股票收益的来源，也就是说量化投资收益的产生来自(zì)于模型对于因子的配置。”

程敏进(jìn)一步称，因子就是衡
量股票某方面特征(zhēng)的一 个变量，类似于人的身高、体重(zhòng)、学历(lì)、专业技(jì)能等，而股票也有PE、ROE这(zhè)些为投资者所(suǒ)熟知(zhī)的指标，这些都属于因子的范畴。

在程敏看来，假(jiǎ)设其他指标一样，低估值股票未来的涨幅理应比(bǐ)高估值股票(piào)的多，那这部分
收益就来自于低估值因(yīn)子(zi)；同理，高成长性的公司未来(lái)涨幅理(lǐ)应比低成长性公司的多，那这部分收益(yì)就来自于成长性因子。

“简而(ér)言之(zhī)，传统投资(zī)靠发掘股(gǔ)票的错误定价赚钱，而量化投(tóu)资则靠发掘因子的定价赚钱。”程敏一针见血地说，这些因子包含且不限于价值、质量、盈利(lì)、成长、市场预期等一系列元素，而人工智能（AI）策略收益(yì)更多来自于价量，因为(wèi)同一截面下，股票(piào)基本面数据相对有限，而价量数据尤其是高频数(shù)据就有(yǒu)很(hěn)多，导(dǎo)致AI模(mó)型更多选择价量因子。

程敏认为，无论(lùn)是AI或者(zhě)量化，本(běn)质(zhì)上都属于(yú)人类智慧的延伸，也就是先从普(pǔ)遍现象中归纳(nà)出(chū)一般规律，然后再根据一般规(guī)律
对个别现象进行演绎推理
，而量化采用更多的是胜(shèng)率(lǜ)思维。

公募量(liàng)化侧重基(jī)本(běn)面(miàn)因子

根据投资策略的不同，公募量化基金产品(pǐn)大(dà)致可以分为三类：一是主动量化基金，通过量化(huà)模(mó)型选(xuǎn)取(qǔ)具有潜在增长或价值的股票构建(jiàn)投资组合；二(èr)是指数增强量化基金，常见的包(bāo)括(kuò)宽基指数(shù)和 行(xíng)业指数；三是量化对冲基金 ，通过量(liàng)化模型构建股票多头组合，并利用股指期货(huò)、期权等金融衍生工具(jù)对冲 市场风险。

对于公募量化和(hé)私募量(liàng)化之间的差异，程(chéng)敏表示，因为监管制度(dù)、交易成本、交 易机制等的限制，公(gōng)募产品的灵活度低于私募，在高频交易(yì)上很难与私募同(tóng)台竞技，但新“国(guó)九(jiǔ)条”发(fā)布之后，私(sī)募量化在这方面的(de)优势会大大削弱。策(cè)略方面，公募量化由于较为低频，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 策略(lüè)。

如何将(jiāng)价值主动投资理念和量化投资相结合？程敏认为(wèi)，主观和量化各有所长，主观(guān)投资的优势在(zài)于深度方面，而量化投资的优势在于速度和广度(dù)。量化投资是由计算机进行投资(zī)决策，可以在很短的(de)时间里，比(bǐ)如对于全市场5000多(duō)只股票都做一个分析决策，在(zài)速度上具有优势(shì)；在广度上，量(liàng)化投资对于一些浅层次逻辑，具(jù)有感知优势。

“更重(zhòng)要(yào)的是，主(zhǔ)动投资和(hé)量化(huà)投(tóu)资可以相(xiāng)互学习和结合(hé)。一方面(miàn)可以(yǐ)站(zhàn)在(zài)量化(huà)视角，将主观逻辑拆解成量化语言，同(tóng)时借鉴主观团(tuán)队的思路和逻辑，去调整(zhěng)相关基本(běn)面因子的迭(dié)代方向。”程敏进一步表示，另(lìng)一方面便是基本面量化(huà)，在传统的(de)底层风险管理和量化(huà)因北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合子模型的基础(chǔ)之上，结 合景气(qì)细(xì)分行业的配(pèi)置以及行业或(huò)产业系统化的主动投研逻辑，从而把框架升级为(wèi)基本面系统化投资(zī)。

随着产品规模的不断扩大，又(yòu)该如何相应调整操作风格？程敏称，随着规模的(de)增大，需要(yào)对投资组合的市值敞口进行控制，需要控制小市值股票(piào)的(de)数量转而多配置中(zhōng)大市值股票，以降低定期(qī)调仓时候带来的冲(chōng)击成(chéng)本；另外就(jiù)是(shì)进行多策略配置，选择不同风格的策略同时进(jìn)行配置，增加持仓数量的同时，降低持仓之(zhī)间的(de)相关
北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合性，以应对市(shì)场不同风格的(de)波动。

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