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、广度优势和交易层面具有优势，而在风控管理、研究等方面则强于私募量化。

　　量化投资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什么，到底靠什么赚钱？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益投资部副总经理、基金经理程敏。

　　量化模型并非越复杂越好

　　谈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行情，身边的很多亲友都成了投资者，作为学生的自己也不例外地体验了一把，随着市场在短期内迅速拉升，人性的弱点被越放越大，很快市场出现巨大的波动，让我感受到普通投资者在追涨杀跌中进行的一些操作毫无理性，最终很多人未能保卫住胜利的果实。”

　　“作为一名数学专业的学生，那时我选择了用自己的数理统计基础以及建模能力，尝试着去克服人性的弱点，通过一些简单的指标构建选股和择时模型，来规范自己的投资行为，整体来看，获得了相对可观的回报。”这直接影响了程敏的职业生涯，从硕士毕业后就选择了做量化投资，至今已历时14年。

　　“事实上，量化投资并不神秘，它只不过将市场上的各种信息进行加工处理，最后把观点客观地进行输出。”程敏说，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。

　　量化投资靠什么赚钱

　　从字面上来理解，量化投资就是“借助计算机模型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。

　　具体到量化选股，程敏表示，其是基于对海量的金融数据进行分析，包括价量类、基本面等维度的公开数据等，进而提取有效信息，组建策略模型，由模型运算的客观结果对全市场个股进行收益预测，选取模型预期收益相对较高的一篮子股票，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：“其是将股票的定价分解成对于因子的合理定价，当对因子收益率有了预测，那么对股票的未来收益率也就有了预判，这就是多因子模型的理论，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于模型对于因子的配置。”

　　程敏进一步称，因子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，这些都属于因子的范畴。

　　在程敏看来，假设其他指标一样，低估值股票未来的涨幅理应比高估值股票的多，那这部分收益就来自于低估值因子；同理，高成长性的公司未来涨幅理应比低成长性公司的多，那这部分收益就来自于成长性因子。

　　“简而言之，传统投资靠发掘股票的错误定价赚钱，而量化投资则靠发掘因子的定价赚钱。”程敏一针见血地说，这些因子包含且不限于价值、质量、盈利、成长、市场预期等一系列元素，而人工智能（AI）策略收益更多来自于价量，因为同一截面下，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模型更多选择价量因子。

　　程敏认为，无论是AI或者量化，本质上都属于人类智慧的延伸，也就是先从普遍现象中归纳出一般规律，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率思维。

　　公募量化侧重基本面因子

　　根据投资策略的不同，公募量化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，通过量化模型构建股票多头组合，并利用股指期货、期权等金融衍生工具对冲市场风险。

　　对于公募量化和私募量化之间的差异，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，在高频交易上很难与私募同台竞技，但新“国九条”发布之后，私募量化在这方面的优势会大大削弱。策略方面，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，主观和量化各有所长，主观投资的优势在于深度方面，而量化投资的优势在于速度和广度。量化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，量化投资对于一些浅层次逻辑，具有感知优势。

　　“更重要的是，主动投资和量化投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化语言，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。”程敏进一步表示，另一方面便是基本面量化，在传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以及行业或产业系统化的主动投研逻辑，从而把框架升级为基本面系统化投资。

　　随着产品规模的不断扩大，又该如何相应调整操作风格？程敏称，随着规模的增大，需要对投资组合的市值敞口进行控制，需要控制小市值股票的数量转而多配置中大市值股票，以降低定期调仓时候带来的冲击成本；另外就是进行多策略配置，选择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，以应对市场不同风格的波动。

（文章来源：中国证券报·中证网）

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