今年以來(lái)，公募量化產(chǎn)品整體表現(xiàn)不俗。Choice數(shù)據(jù)顯示，截至4月5日，在公募市場(chǎng)869只量化基金中（不同份額分開計(jì)算），收益率為正的有729只，超過(guò)總數(shù)的80%。其中，泓德量化精選混合今年以來(lái)，截至4月4日，收益率達(dá)7.73%。

“出任基金經(jīng)理以來(lái)，您對(duì)量化的認(rèn)知有何變化？”面對(duì)中國(guó)證券報(bào)記者的提問(wèn)，泓德量化精選混合的基金經(jīng)理張?zhí)煅笾毖裕骸皩W(xué)會(huì)關(guān)注當(dāng)下”。從清華到哥倫比亞大學(xué)，再到泓德出任基金經(jīng)理，張?zhí)煅髮?duì)量化的感受也在不斷加深。“做量化其實(shí)是對(duì)過(guò)去規(guī)律的總結(jié)與檢驗(yàn)。但作為基金經(jīng)理，還需要關(guān)注當(dāng)下正在發(fā)生的最新情況。”在他看來(lái)，量化不僅意味著反思過(guò)去，更要用已有的規(guī)律去檢驗(yàn)當(dāng)下，并依據(jù)現(xiàn)實(shí)不斷修正。

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構(gòu)建多因子模型

量化投資的第一步，在于構(gòu)建量化模型。張?zhí)煅蠼榻B，“長(zhǎng)周期的公司基本面研究和短周期的多因子模型相結(jié)合”，是泓德基金量化團(tuán)隊(duì)通用的投資體系，在管的泓德量化精選混合也同樣如此。“在把控公司質(zhì)量的基礎(chǔ)上，使用多因子模型，用不同種類的因子優(yōu)選具有更強(qiáng)預(yù)期表現(xiàn)的資產(chǎn)，構(gòu)成產(chǎn)品的投資組合。”張?zhí)煅蟊硎尽?/p>

“模型為骨，因子為血肉。”張?zhí)煅蟊硎荆铝炕x的因子涵蓋廣泛，其中既有量化投資的基本因子，也包括如人工智能等當(dāng)下最新的市場(chǎng)因子，還包括新聞等構(gòu)建起的另類數(shù)據(jù)。

如何驗(yàn)證并維持模型的有效性，離不開基金經(jīng)理的檢驗(yàn)與調(diào)整。在張?zhí)煅罂磥?lái)，量化模型是與人決策的交互，是一項(xiàng)在投資活動(dòng)前便須確立的系統(tǒng)性工程，對(duì)模型的調(diào)整也離不開系統(tǒng)性方法。

首先，需要對(duì)因子持續(xù)追蹤。“我們每天都會(huì)對(duì)使用的因子進(jìn)行跟蹤和診斷，評(píng)估其表現(xiàn)和穩(wěn)定性。”其次，是何時(shí)調(diào)整。“假如因子中的一些指標(biāo)出現(xiàn)異常情況，便需要進(jìn)一步確認(rèn)是否要調(diào)整。”張?zhí)煅蠼榻B，團(tuán)隊(duì)在調(diào)整策略時(shí)，將基于追蹤到的數(shù)據(jù)，并結(jié)合自身此前對(duì)模型的理解，以及歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，從而確定調(diào)整框架。

如何利用“黑箱”

對(duì)量化投資而言，難點(diǎn)不僅在于如何構(gòu)建起行之有效的模型，更在于如何避免不可知的“黑箱”。

在張?zhí)煅罂磥?lái)，“黑箱”存在兩種截然不同的情況。“一是傳統(tǒng)意義上的‘黑箱’，人完全沒(méi)辦法理解它在做什么。”張?zhí)煅蟊硎荆捎诖嬖诓豢芍娘L(fēng)險(xiǎn)，即便產(chǎn)生的結(jié)果再好，對(duì)這種“黑箱”也要謹(jǐn)慎。

二是基于自身認(rèn)知而產(chǎn)生的“黑箱”。“做量化研究，根本上是基于人對(duì)市場(chǎng)規(guī)律的理解。但有的時(shí)候，人的理解是有局限的。”張?zhí)煅蟊硎荆袌?chǎng)發(fā)展千絲萬(wàn)縷，很多時(shí)候人難以覓得其中的“草蛇灰線”。

為了進(jìn)一步理清邏輯，便需要借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等工具幫助分析。張?zhí)煅蟊硎荆ぞ咄诰虺龅臄?shù)據(jù)看似雜亂，但經(jīng)拆解融合，便能發(fā)現(xiàn)全新的市場(chǎng)規(guī)律。這種情況下產(chǎn)生的結(jié)果雖然也超出了人的認(rèn)知，但并不是一個(gè)完全的“黑箱”。“與前一種‘黑箱’不同，它能延展人對(duì)事物的理解，未來(lái)仍存在延續(xù)復(fù)制的可能。”

因此，張?zhí)煅髮?duì)“黑箱”的回測(cè)也在于檢驗(yàn)未來(lái)延續(xù)的可能性，而這需要建立在人的理解基礎(chǔ)上。“只有存在理解基礎(chǔ)，在回測(cè)時(shí)，很多方法才有意義，否則便是純粹的數(shù)字游戲。”具體在方法上，“首先我們要根據(jù)自身理解提出統(tǒng)計(jì)假設(shè)，然后會(huì)選取跟當(dāng)前市場(chǎng)狀態(tài)可比的歷史樣本進(jìn)行檢驗(yàn)分析，以評(píng)判其是否在歷史樣本上成立。如果成立，就可以把與理解相符的統(tǒng)計(jì)規(guī)律用到后續(xù)的投資中去。”張?zhí)煅笳f(shuō)，“這便是對(duì)‘黑箱’的利用。”

發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)規(guī)律

“不管是量化投資，還是價(jià)值投資，本質(zhì)都是發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)規(guī)律，并依此做交易。”在張?zhí)煅笱壑校叩膮^(qū)別在于對(duì)規(guī)律的判斷不同。“價(jià)值投資認(rèn)為市場(chǎng)價(jià)格會(huì)向價(jià)值中樞做回歸，因此在投資上會(huì)去尋找被低估的內(nèi)涵價(jià)值；量化投資則是從其他維度判斷資產(chǎn)被低估的原因，例如市場(chǎng)關(guān)注度偏低等。”

張?zhí)煅蟊硎荆炕顿Y和價(jià)值投資并非二元對(duì)立。無(wú)論量化投資還是價(jià)值投資，本質(zhì)都在于找尋市場(chǎng)規(guī)律，力爭(zhēng)熨平市場(chǎng)波動(dòng)。

此外，量化投資的業(yè)績(jī)也不被一些投資者滿意。“量化投資是擅長(zhǎng)廣度的投資方式，所以也存在一定的局限性。”張?zhí)煅蟊硎荆c集中度較高的主動(dòng)管理產(chǎn)品相比，量化產(chǎn)品難以做出較高的業(yè)績(jī)銳度。但相應(yīng)的，量化投資的優(yōu)勢(shì)在于風(fēng)險(xiǎn)分散。“從發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，量化產(chǎn)品在長(zhǎng)期收益上的排名是相當(dāng)靠前的，非常具有競(jìng)爭(zhēng)力。”張?zhí)煅笳J(rèn)為，隨著我國(guó)市場(chǎng)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)量化產(chǎn)品也能覆蓋大多數(shù)投資需求。

張?zhí)煅筇寡裕c海外市場(chǎng)相比，國(guó)內(nèi)量化市場(chǎng)尚處于起步階段，在投資者溝通、人才儲(chǔ)備等方面仍有很大發(fā)展空間。與歐美市場(chǎng)相比，A股市場(chǎng)存在不少獨(dú)有規(guī)律。“不少外資量化機(jī)構(gòu)來(lái)A股后也存在一個(gè)適應(yīng)的過(guò)程。在此期間，我們也可以學(xué)習(xí)他們先進(jìn)的理念，互相交流學(xué)習(xí)。”

本文來(lái)源：財(cái)經(jīng)報(bào)道網(wǎng)

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