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(xùn)速。其相(xiāng)对主(zhǔ)动类投资在
纪律性、广(guǎng)度优势和交易层面
具有(yǒu)优势，而(ér)在风控管理、研究等方面(miàn)则强于私募量化。

量化(huà)投资作(zuò)为不少投资者心目中“黑科技”般的(de)存在，许多人很好(hǎo)奇量化投资的底层逻辑具体是什么，到底靠什么赚(zhuàn)钱？随着量化投资逐渐走红，部(bù)分(fēn)公(gōng)募基金公司的(de)量化投(tóu)研部门也在积极探索差异化发展。围(wéi)绕(rào)投资(zī)者关心的问题
，中国证
券报记者近(jìn)期采(cǎi)访了北信瑞丰权益投资部副总(zǒng)经理、基金(jīn)经(jīng)理程敏。

量化模型并非越复杂越好

谈及为何踏(tà)上量化投资之旅，程敏坦言：“2007年A股迎来了一轮波(bō)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(yě)不例(lì)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，很快市场出现巨大的波动，让我感受到普通投
资者在追涨(zhǎng)杀跌中(zhōng)进行的一些操作(zuò)毫无理(lǐ)性，最终很多人未能保卫住胜利的果实。”

“作(zuò)为(wèi)一名数学专业(yè)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(de)弱点，通(tōng)过一些简单的指标构建(jiàn)选股和择时(shí)模型，来规范自己的投(tóu)资行为，整体来看，获得了相对可观(guān)的(de)回报。”这直接影响了程敏的职(zhí)业生涯，从硕士(shì)毕(bì)业后就 选择了做量化投资，至今已历时14年。

“事(shì)实上(shàng)，量北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合化投资(zī)并(bìng)不神秘，它只不过将市场上的各种(zhǒng)信息进行加工处理，最后把观点客观(guān)地进行输出。”程敏说，量化模型并不是越复(fù)杂(zá)越好，所(suǒ)谓(wèi)“大道至简”，将最直接的因(yīn)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(me)赚钱

从字面上来理解(jiě)，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(tóu)资决策”。程 敏认(rèn)为，量化投资其实是一个很宽泛的范畴，包括量化择时(shí)、CTA（管理期货）以(yǐ)及量化选股等。

具体(tǐ)到量化选股，程敏表示，其是基于(yú)对海量的金融数据(jù)进行分(fēn)析，包括价量类、基本面等(děng)维度(dù)的公开数(shù)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(chǎng)个股进行收益预测，选取模型预期收益相(xiāng)对较高的一篮(lán)子股票，进行分(fēn)散化投资决策的过程。

量化投资的底层逻(luó)辑具体是(shì)什么？程敏
解(jiě)释：“其是将股票(piào)的定价分解成对于因子的合理定价，当对因子收益(yì)率有了预测，那么对股(gǔ)票的未(wèi)来收益率也就有了预判，这就是多因(yīn)子模型的理论(lùn)，也解释了量化的角(jiǎo)度下股票收益的来源，也就是说(shuō)量化投资收益的产生 来(lái)自于模型(xíng)对于因子的配置。”

程(chéng)敏进一步称(chēng)，因(yīn)子就是衡量股(gǔ)票某方面特征的一个变量，类似于人的身高、体(tǐ)重(zhòng)、学(xué)历、专业(yè)技(jì)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(jiǎ)设其他指标一(yī)样(yàng)，低估值股票未来的(de)涨幅(fú)理应比高估值股票(piào)的多，那这部(bù)分收益就来自于(yú)低估值因(yīn)子；同理，高成长性(xìng)的公(gōng)司未(wèi)来涨幅理应比(bǐ)低成长性公(gōng)司的多，那这部分收益就来自于成长性(xìng)因子。

“简而(ér)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(de)定价赚(zhuàn)钱。”程敏一针见(jiàn)血地说，这些(xiē)因子包含且不限于价(jià)值、质量(liàng)、盈利(lì)、成长、市场预(yù)期等一系列元素，而人工(gōng)智(zhì)能（AI）策略收益更多来自于价量，因为(wèi)同(tóng)一(yī)截面下，股票基本(běn)面数据相对有限，而价量数据尤其是高(gāo)频数据就有很多，导致AI模型更(gèng)多选择价量因子。

程敏认为，无论是(shì)AI或者(zhě)量(liàng)化，本质上都(dōu)属(shǔ)于(yú)人(rén)类智慧的(de)延(yán)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(xiàn)象进行演(yǎn)绎推理，而量化(huà)采用(yòng)更多的(de)是胜率思(sī)维。

公募量化侧重基本面因(yī北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合n)子

根据(jù)投(tóu)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(huà)模型(xíng)选取具有潜在增长或价值 的股(gǔ)票(piào)构建投资组合(hé)；二(èr)是指数增强量化基金，常(cháng)见(jiàn)的包括(kuò)宽基指(zhǐ)数和(hé)行业指(zhǐ)数；三(sān)是量化对冲基 金，通过量(liàng)化模型构建股票多(duō)头组合，并利用股指期货、期(qī)权等(děng)金融(róng)衍生工具对冲(chōng)市场风(fēng)险。

对(duì)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(dù)、交(jiāo)易成本、交易(yì)机(jī)制等的限制，公募产品的灵活度低于(yú)私募，在高频 交易上很难(nán)与私募同台竞技，但(dàn)新“国九条”发布之后(hòu)，私募量化在这方面(miàn)的优势会大大削弱。策略方面，公募量化由于(yú)较(jiào)为低频(pín)，其更加侧重基本(běn)面因子，而私募量化则更(gèng)北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合多使用量价因子库(kù)和深(shēn)度学习策略。

如何将价值(zhí)主(zhǔ)动投资理念(niàn)和量化(huà)投资相结合？程敏认为，主观和量化各有所长，主(zhǔ)观投资的优势在于(yú)深(shēn)度方面，而量化(huà)投(tóu)资的优势(shì)在于速度和广度。量化投资(zī)是由计算机进行投资决策，可(kě)以在很短的时间里，比如对于全市场5000多只股票都(dōu)做一个分析决(jué)策，在速度上具(jù)有优势；在 广度上，量(liàng)化(huà)投资对于一些(xiē)浅层次逻辑，具有感知优势。

“更重要的是，主(zhǔ)动投资和量化(huà)投资可以相互学习和结合(hé)。一方面 可以站在量化视角，将主观逻辑(jí)拆解成量化语言，同时借鉴主(zhǔ)观团队(duì)的思路(lù)和逻辑，去(qù)调整相关基本面因子(zi)的迭代方向。”程敏进一步表示，另一方
面便(biàn)是基本(běn)面量(liàng)化，在传统(tǒng)的(de)底层风险管理和量(liàng)化因子模型的基础(chǔ)之上，结合景气细分行业的(de)配置以及行业或产业系统化的主动(dòng)投研逻辑，从而(ér)把框(kuāng)架升级(jí)为基本面系统化投资。

随着产品(pǐn)规模的不断扩大，又该(gāi)如何(hé)相应调(diào)整操作风格？程敏称(chēng)，随着规模的增大，需要对投资组合的(de)市值敞口进行控制，需要控(kòng)制小市值股票的(de)数量转而(ér)多配置中大(dà)市值股票，以降低定期调仓时候带(dài)来的冲击成本；另外就是进行多策略配置，选择不(bù)同风格(gé)的(de)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(shì)场不同风(fēng)格的波动。

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