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(huà)投资发(fā)展迅速。其(qí)相对主动类投资在纪律性、广度优势和交易层面具有优(yōu)势，而在风控(kòng)管(guǎn)理、研究等方(fāng)面则强(qiáng)于私(sī)募量(liàng)化。

量化(huà)投资作为不少投资者心目中(zhōng)“黑科技(jì)”般(bān)的存在(zài)，许多人很(hěn)好奇量化投资的底(dǐ)层逻辑具体是什(shén)么，到底
靠什(shén)么(me)赚钱？随着量化投资(zī)逐渐走红，部分公募基金(jīn)公司(sī)的量化(huà)投研部门
也在积(jī)极探索差异化发展。围绕投(tóu)资者关(guān)心的问题，中国证券报记者近期采访了北信瑞丰权益(yì)投资部副总经(jīng)理(lǐ)、基金经理程敏。

量化(huà)模(mó)型并非越复杂越好

谈及为(wèi)何(hé)踏上量化投资(zī)之旅，程敏坦言(yán)：“2007年A股迎来了一轮波澜壮阔的(de)行情，身边的很多亲友都成了投资(zī)者，作为学生
的自己也不例外地体验了一把，随(suí)着(zhe)市场在短期内迅速拉升，人性的弱(ruò)点被越放越大，很快(kuài)市场出现巨大的(de)波动(dòng)，让我感受到普通(tōng)投资者在追(zhuī)涨杀跌中进行的一(yī)些操作毫无理性，最(zuì)终(zhōng)很多人(rén)未能保卫
住胜利的果实(shí)。”

“作为一名数学专(zhuān)业的学生，那时我(wǒ)选择(zé)了用自(zì)己的数理统计基础以及建模能(néng)力，尝试着去克(kè)服(fú)人(rén)性的弱点，通过一些简单的指标构建(jiàn)选股和择时模型，来规范自己的投(tóu)资行为(wèi)，整体来看，获得了相对可观(guān)的回(huí)报。”这直(zhí)接影响了程敏的职业生涯，从硕(shuò)士毕业 后(hòu)就选择了(le)做量化投资，至(zhì)今已历时14年。

“事(shì)实(shí)上，量化投资并(bìng)不神秘，它只不(bù)过将市场上的各种信息进行加(jiā)工处理，最后把(bǎ)观(guān)点客观地进行输出。”程敏说，量化模型并不是越(yuè)复杂越好，所谓“大道
至简”，将最直接的因子通过(guò)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(zhuàn)钱

从字面上 来理解，量化投资就是“借助计算机模型并应(yīng)用数量(liàng)化的方法来进行投资决策”。程敏认为，量(liàng)化投资其实是(shì)一个很宽泛的范畴，包括(kuò)量化择时、CTA（管理期货）以(yǐ)及量(liàng)化选股等。

具体到量(liàng)化(huà)选股，程敏表示，其是基于对海量的金(jīn)融数据(jù)进行分析(xī)，包括(kuò)价量类、基本面 等维度的公开数据等(děng)，进而(ér)提(tí)取有效信息，组建策(cè)略模型，由模型运算的客观(guān)结果对全市(shì)场个股进行收益预测，选取(qǔ)模型预期收(shōu)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(jù)体(tǐ)是什么？程敏(mǐn)解释(shì)：“其是将股北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合 票的定价(jià)分解成对于因子的合理定价，当对(duì)因子收益率有了预测，那么对股票(piào)的未来收益率(lǜ)也就有了(le)预判，这(zhè)就是多因子模型的理(lǐ)论，北信瑞丰程敏：主动和量化投资可以相互学习结合也解释了量(liàng)化的角度下股票收益的来源(yuán)，也就是说量化投 资收益的产生(shēng)来(lái)自于模型对于因子(zi)的配置。”

程敏(mǐn)进一步称，因子就是衡量 股票某方面特征的(de)一个变量，类似于人的身高、体重、学历、专(zhuān)业(yè)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(zi)的范畴。

在程(chéng)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(zhǎng)幅理应比低成长性公司(sī)的多，那这(zhè)部(bù)分收(shōu)益(yì)就来自(zì)于成长性因子(zi)。

“简而言(yán)之，传统投资靠(kào)发掘股票的错误定价赚钱，而量化投资则靠(kào)发掘(jué)因子的定价赚钱(qián)。”程敏一针见血地说，这些因子包含且不限(xiàn)于价值(zhí)、质量(liàng)、盈利、成(chéng)长、市场预期等一系(xì)列元(yuán)素，而人工(gōng)智能（AI）策略收益更多来自于价量，因为(wèi)同(tóng)一截面(miàn)下(xià)，股票基本面数据相(xiāng)对有限，而价量(liàng)数据尤其是高频数(shù)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(zhě)量化，本质(zhì)上都属于人类智慧的延伸，也就是(shì)先从普(pǔ)遍现象中归纳出一般
规律，然后再根据(jù)一般规律对个别现象进行(xíng)演绎推理，而量化采用(yòng)更多的是胜率思维。

公募量化侧(cè)重基本面因(yīn)子

根据投资策略的不同，公募量化基金产品大(dà)致可以(yǐ)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(gòu)建投资(zī)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(tōng)过量化模(mó)型构(gòu)建股票多头组合，并利用股指期(qī)货、期权(quán)等(děng)金融衍生工具对冲市场(chǎng)风险。

对于公募量(liàng)化和(hé)私募量化之间的差(chà)异，程敏表示(shì)，因为(wèi)监(jiān)管制度、交(jiāo)易成本、交(jiāo)易机制等的限制，公(gōng)募产(chǎn)品的灵活
度低于(yú)私募(mù)，在高频交易上很难与(yǔ)私募同台竞技，但新“国九条”发布之(zhī)后，私募(mù)量化在这方面的优势会大大削弱(ruò)。策略方面 ，公募量(liàng)化(huà)由于较为低频，其更加侧重基本(běn)面因子，而私募
量(liàng)化则更(gèng)多使用量价因子库和深度学习策略(lüè)。

如何将(jiāng)价值主动投资理念和量(liàng)化投资相结合？程敏认为，主观和(hé)量化(huà)各有所长，主观投资的优势在于深(shēn)度方面，而量化投资的优势在于速度和广度(dù)。量化投(tóu)资是(shì)由计算机进行投资(zī)决(jué)策，可以在很短的(de)时间里(lǐ)，比 如(rú)对(duì)于全市场5000多只股票都做一(yī)个分(fēn)析(xī)决策，在速度上具有优势；在广(guǎng)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(hé)量化投资可以相互学习和结合。一方面(miàn)可以(yǐ)站在量(liàng)化视角，将主观逻辑拆解成量化语言，同时(shí)借鉴主观团队的思路和逻辑，去调整(zhěng)相关基本面因(yīn)子的(de)迭代方向。”程敏进一步表示，另一方面(miàn)便是基本面量化(huà)，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(xíng)业或产业(yè)系统(tǒng)化的(de)主动投研逻辑，从而把框(kuāng)架升级为基本面系统(tǒng)化投资。

随着产品规模的(de)不断扩大(dà)，又该如何相应调整(zhěng)操作风格？程敏称，随着规模(mó)的(de)增(zēng)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(liàng)转而多(duō)配置中(zhōng)大市值股票，以降低(dī)定期调仓时候带(dài)来的冲击成本；另(lìng)外(wài)就是进(jìn)行多策略配置(zhì)，选择(zé)不同风格的(de)策(cè)略同时进行配置，增加持仓数量的同时，降低持仓之间的相(xiāng)关性，以应对(duì)市(shì)场不同风格的(de)波动。

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