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(qí)相(xiāng)对主(zhǔ)动类(lèi)投资在纪律性、广度优(yōu)势和交(jiāo)易层面具有优田园生活的诗词势，而在风控
管理、研究等方面则(zé)强于私募量化。

量化投资作(zuò)为不少投资(zī)者心(xīn)目中“黑科技”般的存在，许(xǔ)多人很好奇量化投资的底层逻辑(jí)具体(tǐ)是什么，到底靠什么赚钱？随着量(liàng)化投(tóu)资逐渐走红，部分公募基金公司的量化投研(yán)部门(mén)也在积极探索差异化(huà)发(fā)展。围绕投资者关(guān)心的问题，中国证(zhèng)券报记者近期采访(fǎng)了北信瑞丰权益投(tóu)资(zī)部(bù)副(fù)总经理、基金(jīn)经理程敏。

量(liàng)化模型并非越复杂越好

谈及为(wèi)何(hé)踏上量化投资之旅田园生活的诗词，程敏坦言：“2007年A股迎来了一(yī)轮波澜壮阔的(de)行情
，身边的很多亲(qīn)友都成了投(tóu)资者，作为学(xué)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(yuè)放越大，很快市场出现(xiàn)巨(jù)大的波动，让我感受到普通投资者在(zài)追涨杀跌中进行的一(yī)些操(cāo)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(qù)克服人性的(de)弱点，通过一些简单的指标构建选股和择时模型，来规范自(zì)己的投资行为，整体来
看(kàn)，获(huò)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(zé)了做量化投资，至今已历时14年。

“事实上，量化投资田园生活的诗词并不神秘(mì)，它只不(bù)过将市场上的各种信
息进(jìn)行加工处理，最(zuì)后把观(guān)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(tōng)过合(hé)理的方式进行组合，最终形成模(mó)型策略，往往是(shì)最有效的。

量化投资靠什么(me)赚钱

从字面(miàn)上来理解，量化投资就是“借助(zhù)计算机模型并(bìng)应(yīng)用数量化的方法(fǎ)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(kuò)量(liàng)化择时(shí)、CTA（管理(lǐ)期货）以及量化选股等。

具体到(dào)量化选股，程敏表示，其是基于(yú)对海量的金融(róng)数据进行分析，包(bāo)括价量类、基本(běn)面等维度(dù)的 公开数据等，进而提(tí)取有效信息，组建(jiàn)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(gāo)的一(yī)篮子股票，进行分散化投资决策的过程。

量化投资的底层(céng)逻辑具体是什么(me)？程敏解释：“其是将(jiāng)股票的定(dìng)价分解(jiě)成(chéng)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(piào)的未来收益率也就有了(le)预判，这(zhè)就是(shì)多(duō)因子模型(xíng)的理论，也解释了量化的角度(dù)下股票收(shōu)益的
来源，也就是说量化投资收(shōu)益的(de)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(piào)某方(fāng)面特(tè)征的(de)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(tóu)资者所熟知的指标，这些都属于因子的范(fàn)畴。

在(zài)程敏(mǐn)看来，假设其他(tā)指标一样，低估(gū)值股票未来的涨幅理应比高估值(zhí)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(fú)理应比(bǐ)低成长性公司的多(duō)，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(wù)定价赚钱，而量化(huà)投资(zī)则靠(kào)发掘因子的定价赚 钱。”程敏一针见血地说，这些因子包含且(qiě)不限于价值、质量、盈(yíng)利、成长、市场预期等一系列(liè)元素，而人工智能(néng)（AI）策略收益更(gèng)多来自于价(jià)量(liàng)，因为同一截面下，股票基本面(miàn)数据相对有(yǒu)限(xiàn)，而(ér)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(dōu)属于人类智慧的延伸，也就是先从普遍现象中(zhōng)归(guī)纳出一般规律，然后再根据一 般规律对个别(bié)现(xiàn)象进行演绎推理，而(ér)量(liàng)化采用更多(duō)的是胜率思维。

公募
量化 侧重(zhòng)基本面因子

根据投资策略的不同(tóng)，公募量化基金产品(pǐn)大致(zhì)可(kě)以分(fēn)为三类：一是主动量化(huà)基金，通过量化模型选取具有潜在增长(zhǎng)或价值的股票构建投资组合；二是指数增(zēng)强量化基金，常见的包括宽基指数(shù)和行(xíng)业指数；三是量化对冲基金，通过(guò)量化模型构建股票(piào)多头组合，并利用股指期货、期权等金融(róng)衍生工具对冲(chōng)市场风险。

对于公募量化和私募量化之间的差异，程(chéng)敏表示，因(yīn)为监管制度、交易成本 、交易机制(zhì)等(děng)的(de)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(tóng)台(tái)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(cè)略方面，公募(mù)量(liàng)化由(yóu)于较(jiào)为低频，其更加侧
重基本面因子，而私(sī)募量(liàng)化则更多使(shǐ)用量价因子库和深(shēn)度学习策略。

如(rú)何(hé)将价值主动投资理念和(hé)量化投资相结合？程敏认为，主观和量化各有所长，主(zhǔ)观投(tóu)资的优(yōu)势在于深度方面，而量化投资的优势在于速度和广(guǎng)度。量化投(tóu)资是(shì)由计算机进行投资决策(cè)，可以在很(hěn)短的时间里，比如对于全市场 5000多只股票都做 一个分析(xī)决策，在速(sù)度上(shàng)具有优(yōu)势；在(zài)广度(dù)上(shàng)，量化投资对于一些浅层(céng)次逻辑，具(jù)有感(gǎn)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(hé)。一方面可以站在量化视角，将主(zhǔ)观(guān)逻辑拆(chāi)解(jiě)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(běn)面因子的迭代方向。”程敏进一步表示，另(lìng)一方面便是基本面量化(huà)，在传(chuán)统的(de)底层风险管理和量化因(yīn)子模型的基础之上，结合景气细分行业的配(pèi)置以及行(xíng)业或(huò)产业系统化的主动投研(yán)逻辑，从而把框架升级为基本面系统化投(tóu)资。

随着产品规模的不断扩大，又该如(rú)何相应调整操作风格(gé)？程敏称，随着规模(mó)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(zhōng)大(dà)市值股票(piào)，以降低定期调(diào)仓时候带来(lái)的冲击(jī)成本；另外就是进行(xíng)多策略配置，选择不同风格的策略同(tóng)时进行 配置，增加持仓数量的同时，降低持仓(cāng)之间的相关性，以应(yīng)对市场不同风格的波动。

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