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西部利得基金盛丰衍:增强产品业绩韧性 探索量化投资常胜术

2025年07月21日 01:28
来源: 上海证券报
编辑:东方财富网

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  2024年2月,微盘股惊心动魄的“深V”走势令众多市场参与者印象深刻。每当想起当时的场景,量化投资老将盛丰衍忍不住感慨道:“近几年我做量化投资最明显的策略变化,就是加入了国资央企这一护盾,以强化极端市场情况下产品的韧性。”

  凭借较为优秀的长期业绩,西部利得基金的量化团队在行业内崭露头角,这些年布局了主动量化、指增、“固收+”三大产品线。据悉,拟由盛丰衍管理的西部利得基金中证A500指增正在发行。面对量化赛道日益严重的同质化现象,盛丰衍表示,对主动量化采取逆向发行的策略,在合适的市场发合适的产品,避免高点发售工具类指增基金,争取在提升投资者持有体验的同时,赢得更好的口碑。

  寻找量化策略的防御性资产

  盛丰衍量化策略的变化,源于对去年2月量化剧震的反思。“大跌之前,‘杠铃结构’在公募量化投资中得到普遍应用。举个例子,一个中证500指增产品买的是‘300+’微盘股,一般而言也能跟踪中证500指数,这就是杠铃结构。2024年2月,这种组合和中证500指数出现了极大的偏差。”盛丰衍复盘道。

  面对这一情况,不同机构采取了不同的应对策略。盛丰衍说,部分机构选择“死扛”,维持原有持仓和策略不变。他管理的产品则在下跌阶段借助风控机制,主动收缩了风险敞口,但这也限制了后续的反弹力度。

  现在回过头来看,盛丰衍反复问自己:这类量化策略,该不该在极端情况下止损?如果止损,可能会永久亏损,但若死扛到底,又能否有一个防御性资产让产品能“扛得住”?

  “经历这一遭,我的认知出现了一个变化,即某些产品我仍然会采用小微盘股的策略,但不会满仓,一定要加上国资央企这样的防御性资产。这样,即便市场再有风吹草动,也可以很坦然地死扛到底。”他说。

  2024年以来,盛丰衍成为西部利得央企优选股票新基金的基金经理,该公司今年还上报了西部利得国企专精特新混合这一产品。同时,国资央企类资产这一新护盾已融入盛丰衍管理的诸多产品。

  机器学习加持量化策略

  不仅是为策略增强防守能力,2023年以来,西部利得基金的量化策略在AI赋能上“软硬兼施”。在加码硬件设施的同时,吸纳了来自卖方的前算法工程师翟梓舰,前金工首席、数学博士李新春,以及来自私募基金的人工智能研究员陈可桐等人才,目前量化团队中一半的研究人员拥有AI研究背景。

  盛丰衍告诉记者,人工智能在量化策略中应用的主要场景有三个。第一个场景是多因子叠加,即应用机器学习算法,对因子组与收益间的关系建模,相较于传统方法,其挖掘非线性关系的能力更强。

  “在传统多因子模型中,我们会将量价、基本面等大量数据加工成因子,对股票进行线性打分,基于得分可在任意时点选出适合的股票构建策略。但现在我们会把这部分线性合成的工作交给AI模型来完成。”他说。

  人工智能在量化策略中的第二个应用场景是挖掘高频量价因子。利用深度学习算法,在高频量价原始数据中挖掘有效因子,相较于传统方法,可以更好地挖掘量价时序特征。

  第三个应用场景是文本分析,即使用自然语言处理技术,批量对海量的研报、新闻等原始文本数据进行分析处理,相较于传统方法,可以不带偏见地处理海量数据

  破解“基金赚钱基民不赚钱”怪圈

  从ChatGPT的惊艳亮相,到DeepSeek的横空出世,AI技术备受人们关注。在AI技术创造的财富与机会中,公募量化可能是普通人比较容易接触到的“AI红利”。

  在对“基金赚钱基民不赚钱”这个问题进行长久思考之后,盛丰衍的答案十分鲜明:降低产品波动,缩短净值创新高的周期。无论是在量化策略中加上国资央企类资产作为护盾,还是运用AI技术进行量化投资,都是为了这个目的。

  “即使下个周期中多数投资者依然选择在相对高点入场,我希望至少我的产品可以尽可能地让他们赚到钱。”盛丰衍说。

(文章来源:上海证券报)

(原标题:西部利得基金盛丰衍:增强产品业绩韧性探索量化投资常胜术)

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