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(gōng)募量化投(tóu)资发展迅速。其相对主动类投资在纪律性、广度优势和交(jiāo)易层面具(jù)有优势，而(ér)在风控管理、研究
等方面则强(qiáng)于私募量化(huà)。

量化(huà)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(luó)辑具体是什么，到底靠(kào)什么赚钱？随着量化投资(zī)逐(zhú)渐走(zǒu)红，部分公募基金公司的量(liàng)化(huà)投研(yán)部门也在积极探索差异化发(fā)展。围绕投(tóu)资者(zhě)关心的(de)问题，中国证券报 记者近期采访了北(běi)信瑞丰权(quán)益投资部副总(zǒng)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(tǎn)言：“2007年A股迎来了(le)一轮波澜壮(zhuàng)阔的行情，身边的很多亲(qīn)友都成了投资者，作为学生的自己也不例外地(dì)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(chǎng)出现巨大的波动，让我感受到(dào)普通投资者(zhě)在追涨杀跌中进行的一些操作毫无理性，最终(zhōng)很多人未能保卫(wèi)住(zhù)胜利的果实。”

“作为一名数学专业的学生，那时我选择了(le)用自己(jǐ)的数理(lǐ北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合)统计基础以及建模(mó)能力，尝试着去克服(fú)人(rén)性(xìng)的弱点，通过(guò)一些简单的(de)指(zhǐ)标构建(jiàn)选股和(hé)择时模型，来(lái)规范
自己(jǐ)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(chéng)敏的(de)职业(yè)生(shēng)涯，从硕(shuò)士毕业后就选择了做(zuò)量(liàng)化(huà)投资，至(zhì)今已历时(shí)14年。

“事实上，量化投资并不神秘，它(tā)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(guān)地进(jìn)行输出。”程敏说，量化模型并(bìng)不是越复杂越(yuè)好，所谓“大道至简”，将最直接的因子通过(guò)合理的方(fāng)式进行(xíng)组合，最终形(xíng)成模型策略，往往是最有效的。

量(liàng)化投资(zī)靠什么赚钱

从字面上来理解，量化投资就是“借助(zhù)计算机模型(xíng)并应用数量(liàng)化的方法来进行投资决策(cè)”。程敏认为(wèi)，量化(huà)投(tóu)资其实是一个很宽泛的范畴(chóu)，包括量(liàng)化择时、CTA（管(guǎn)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(hǎi)量的(de)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(jìn)而(ér)提取有效信息，组建策略 模型(xíng)，由模型
运算的客观结果对(duì)全市场个股(gǔ)进行收益预(yù)测，选取模型预期收益相对较高(gāo)的一篮子股票，进行分散化投资决策的过程。

量化投(tóu)资的底层逻辑具体是什么？程敏解(jiě)释：“其是(shì)将股票的(de)定(dìng)价分解(jiě)成对(duì)于因子的合理定价，当对因子收益率(lǜ)有了(le)预测，那么对股(gǔ)票的未来收益率也就有了预判，这(zhè)就是多因子模型的理论(lùn)，也解释(shì)了量化(huà)的角(jiǎo)度(dù)下股
票收益的来源，也就是说量化投资收(shōu)益(yì)的产生来自(zì)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(tǐ)重、学(xué)历、专业技能等，而股票也有PE、ROE这些为(wèi)投(tóu)资者所熟知(zhī)的指标，这些(xiē)都(dōu)属于因子的范畴。

在程敏看来，假设其他(tā)指标(biāo)一样，低估值股票未来 的涨(zhǎng)幅理应比高估值(zhí)股票的多，那这部分收益就来自(zì)于低(dī)估值因子；同理，高成长性(xìng)的公(gōng)司未来涨(zhǎng)幅理(lǐ)应比低成长性(xìng)公(gōng)司(sī)的多，那这部分收(shōu)益就来自于成长性因子。

“简(jiǎn)而言之，传统投资靠发掘股票的错(cuò)误定价赚钱，而量化投资(zī)则靠发(fā)掘(jué)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(shì)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(shù)据相对有限，而价量数据尤其是高频数据就(jiù)有很多，导致(zhì)AI模型更多选择价(jià)量因子。

程敏认为(wèi)，无论(lùn)是AI或者量化，本质上都属于人类智(zhì)慧的延伸，也(yě)就是先(xiān)从普遍现象(xiàng)中归纳出一般规律(lǜ)，然后再根据一般(bān)规律对个别现象进行演绎推理，而量(liàng)化采用更多的是胜率(lǜ)思维。

公(gōng)募量化侧重(zhòng)基本(běn)面(miàn)因子

根据(jù)投(tóu)资策略的
不(bù)同(tóng)，公募量(liàng)化(huà)基金产品大致可(kě)以分(fēn)为 三类(lèi)：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(zhí)的股票(piào)构建投资组合；二是(shì)指数增(zēng)强量化基(jī)金，常见的包括(kuò)宽基指数和行业指数；三是量化对冲基金，通(tōng)过量化模型构建股北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合票多头组合(hé)，并利用股(gǔ)指期货、期权等(děng)金融衍生工(gōng)具对(duì)冲市场风险。

对于(yú)公募量化和私募量(liàng)化之间的差(chà)异，程敏表示，因为监管制度、交易成本(běn)、交易机(jī)制等的限制，公募(mù)产品的灵活度低于私募，在(zài)高频交易上很(hěn)难与私(sī)募同台竞技，但新“国九条”发布之(zhī)后，私募量化在这方面的优势会大大削弱。策
略方面，公募量(liàng)化(huà)由(yóu)于较为(wèi)低频，其更加 侧重基本面因子，而私募(mù)量(liàng)化则更多使用量(liàng)价因子库和深度学(xué)习策略。

如何将价值主动投资(zī)理念和量化投资相结合？程(chéng)敏认为，主观和(hé)量化(huà)各有所长，主(zhǔ)观投 资的优势在于深度(dù)方面，而量化投资的优势在于速度和广度
。量化投资是由计(jì)算机进(jìn)行投资决(jué)策，可(kě)以(yǐ)在很(hěn)短的时(shí)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(yǒu)优势；在广度(dù)上，量(liàng)化(huà)投资对于一些浅层(céng)次逻辑，具有感知优势。

“更重要的是，主(zhǔ)动投资和量化投资可以相互学习和结合。一(yī)方面可以站在量(liàng)化(huà)视角，将主观逻(luó)辑拆(chāi)解成量化语言，同时借鉴(jiàn)主观团队的思路和
逻(luó)辑，去调整(zhěng)相关基本(běn)面因(yīn)子的迭代方(fāng)向。”程敏进一步表示，另一方面(miàn)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(hé)景气(qì)细(xì)分行业(yè)的配置以(yǐ)及行业或产业系统化的主(zhǔ)动(dòng)投研逻辑，从而(ér)把框架升级(jí)为基本(běn)面系统化投(tóu)资。

随着产(chǎn)品规模(mó)的不断扩大(dà)，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(zī)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(ér)多配置中大市(shì)值(zhí)股票，以降(jiàng)低定期调仓时候带来(lái)的冲击成本；另外就是(shì)进行多策略配置(zhì)，选择不同风格的策略同时进行(xíng)配置，增加(jiā)持仓数量的(de)同时，降低持(chí)仓之间(jiān)的相关性，以应对市场不同风格(gé)的波动。

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