自2010年起，中國資本市場逐漸興起量化投資，隨著智能AI 的不斷升級(jí)優(yōu)化，量化交易憑借其高效、穩(wěn)定的收益預(yù)期等優(yōu)勢(shì)成為金融市場的新寵兒。到底什么樣的行情適合做量化投資?對(duì)于量化投資而言，即使市場行情不樂觀，也可以通過做量化模型來進(jìn)行迭代和升級(jí)，它克服了人的主觀性和人性弱點(diǎn)，通過設(shè)定條件驅(qū)使計(jì)算機(jī)來自動(dòng)執(zhí)行交易，能夠解決主觀投資無法解決的問題。

德邦基金緊跟金融市場的大趨勢(shì)，于2017年開始引入量化基金，其在整個(gè)公募行業(yè)中算是較早引入的基金公司之一。今年3月，德邦基金重磅引入量化投資行業(yè)大咖李榮興加盟，為整個(gè)量化投資團(tuán)隊(duì)增添助力，而他的加入又將給德邦量化投資帶來哪些改變?為什么在他看來今年的市場尤其適合量化基金?

李榮興，德邦基金基金經(jīng)理，量化投資部總經(jīng)理。清華大學(xué)電子工程系本科、北京大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士。曾擔(dān)任光大證券量化投資經(jīng)理，太平資產(chǎn)高級(jí)量化投資經(jīng)理。

　　所有Alpha收益都來自我們比別人多做的事

“量化投資是立足于數(shù)據(jù)和信息的方法論。我的投資框架核心要點(diǎn)是三個(gè)：數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，信息的全面性，和信息處理能力的全局性。這實(shí)際上是三個(gè)問題：模型使用的數(shù)據(jù)是不是反映了實(shí)時(shí)信息，從數(shù)據(jù)中提取的信息是不是反映了市場的全部狀態(tài)，模型有沒有能力全面分析市場。”

如今，A股上市公司數(shù)量已經(jīng)超過4000家，未來還會(huì)更多，主動(dòng)投資的研究人力相對(duì)有限，很多股票并沒有得到研究覆蓋。量化投資利用算法處理海量信息，迅速判斷市場交易機(jī)會(huì)，找到市場中可挖掘的“金礦“，這是其優(yōu)勢(shì)所在。量化策略在量價(jià)分析上的實(shí)時(shí)性是最強(qiáng)的，隨著數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，分析師預(yù)期、輿情、行業(yè)高頻數(shù)據(jù)和一些另類數(shù)據(jù)在解決基本面數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性問題上也發(fā)揮了越來越大的作用。

隨著財(cái)務(wù)、量價(jià)、宏觀、行業(yè)、交易、預(yù)期等多種類別特征和因子數(shù)量的增加，量化模型的全面性也得到大幅提升。李榮興表示“目前我們的模型處理的歷史信息超過1500億條，每天處理的數(shù)據(jù)超過4000萬條，強(qiáng)大的處理能力能幫投資者賺取更多的阿爾法收益” 。

“過去幾年量化行業(yè)的最大變化，就是解決了信息處理的全局性問題”李榮興坦言，量化投資傳統(tǒng)的多因子方法論在學(xué)術(shù)上是非常優(yōu)雅的，但是在實(shí)踐中僅能處理少量的因子，現(xiàn)在隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，信息聚合能力得到爆炸式提升，分析股票的能力得到極大改善，更容易找到潛在的投資機(jī)會(huì)。

關(guān)于量化策略的考量，李榮興表示會(huì)把實(shí)時(shí)性、全面性和全局性這三條作為重要的標(biāo)準(zhǔn)，相比純粹去看超額收益曲線，他更關(guān)心策略變好背后的邏輯。“所有的Alpha都會(huì)對(duì)應(yīng)到一個(gè)策略到底比別的策略多做了什么。所以這三方面的能力每多提升一點(diǎn)，我們的超額收益就有可能會(huì)更多一點(diǎn)。”

投資過程中，李榮興認(rèn)為基本面策略和交易型策略是價(jià)值投資的一體兩面。長期的價(jià)值投資是投資方法論必然到達(dá)的終點(diǎn)，但市場也會(huì)出現(xiàn)短期的價(jià)格偏離，使用基本面策略獲取價(jià)值投資收益的同時(shí)，也會(huì)使用交易型策略糾正短期的價(jià)格偏離。“Alpha沒有高低貴賤，只有拿得到和拿不到的區(qū)別，我們能拿到的Alpha都要爭取”。

智能化時(shí)代AI賦能投資

回看中國量化策略近幾年的發(fā)展，“量化是一個(gè)高度內(nèi)卷的行業(yè)，但時(shí)間始終是一個(gè)護(hù)城河”。李榮興見證了中國量化基金的發(fā)展和變遷。中國的首支量化基金出現(xiàn)在2004年，2009年之后量化基金開始步入快速發(fā)展時(shí)期。而這恰好跟他的工作履歷相契合，差不多同時(shí)期，李榮興進(jìn)行金融工程領(lǐng)域研究。2017-2018年間，李榮興團(tuán)隊(duì)開始進(jìn)軍人工智能策略投資領(lǐng)域，這跟海外AI策略開始大量應(yīng)用的時(shí)間點(diǎn)基本一致。作為國內(nèi)最早一批接觸人工智能的量化投資專家，李榮興十余年間積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，形成自己完善的量化投資體系。

隨著量化行業(yè)的深入發(fā)展，單因子挖掘的難度越來越大，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展為傳統(tǒng)多因子體系提供了強(qiáng)大的算法工具箱，量化行業(yè)的工作流從數(shù)據(jù)、因子簡單回歸，變成了數(shù)據(jù)、特征、因子、海量算法，表達(dá)與提取投資信息的能力大幅提升。李榮興表示人工智能其實(shí)更多的是解決了全局性的問題，在底層因子上我們更注重主動(dòng)投資邏輯，基本面因子仍然非常重要。

目前，德邦基金的量化投資模型已經(jīng)大量采用人工智能的先進(jìn)算法。李榮興稱“公司目前的硬件和IT支持均處于行業(yè)前列，為模型的開發(fā)迭代提供了強(qiáng)大的助力”。數(shù)據(jù)經(jīng)過錄入、清洗等階段后，會(huì)進(jìn)入到特征生產(chǎn)和因子生成階段，通過傳統(tǒng)的量化方法統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，再通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，最后進(jìn)行算法交易。它強(qiáng)調(diào)通過動(dòng)態(tài)調(diào)整的模型對(duì)市場進(jìn)行觀察、分析，盡可能地把人為因素干擾降低。這也體現(xiàn)量化投資的紀(jì)律性強(qiáng)、能夠克服人性弱點(diǎn)和情緒影響的優(yōu)勢(shì)。

談及今年市場行情中，是否適合做量化的問題。李榮興表示“量化投資是一個(gè)相較于貝塔更強(qiáng)調(diào)阿爾法收益的品類，只要市場有一定區(qū)分度，我們就會(huì)很容易把這個(gè)投資機(jī)會(huì)找出來。總體來講，量化投資在當(dāng)前震蕩的行情中還是有很多機(jī)會(huì)”。關(guān)于回撤，李榮興認(rèn)為，主要通過三點(diǎn)控制回撤。一是加強(qiáng)對(duì)風(fēng)格因子，例如市值因子的控制;二是加強(qiáng)對(duì)行業(yè)的約束，現(xiàn)在市場行業(yè)波動(dòng)很大，一般是做二級(jí)行業(yè)中性控制風(fēng)險(xiǎn);三是持股數(shù)量分散，這樣資金容量更大，短期波動(dòng)也會(huì)變小。“這樣能保證我們的回撤相對(duì)較小，持有人的體驗(yàn)更好”。

專業(yè)的投研團(tuán)隊(duì)成就專業(yè)的投資

優(yōu)秀的管理業(yè)績離不開扎實(shí)的專業(yè)背景。李榮興本科畢業(yè)于清華大學(xué)電子工程專業(yè)，碩士畢業(yè)于北京大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)，畢業(yè)后先進(jìn)入業(yè)內(nèi)頂尖半導(dǎo)體芯片公司工作，隨后又加入國信證券金融工程團(tuán)隊(duì)，成為新財(cái)富該領(lǐng)域冠軍團(tuán)隊(duì)的核心成員，積累了豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。在擔(dān)任光大證券量化投資經(jīng)理、太平資產(chǎn)高級(jí)量化投資經(jīng)理期間，管理規(guī)模達(dá)40億。2021年3月，擁有11年量化投研經(jīng)驗(yàn)的李榮興加盟德邦基金擔(dān)任量化投資部總經(jīng)理，成為德邦基金量化團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)軍人物。

李榮興表示，量化投資對(duì)基金經(jīng)理的要求其實(shí)很高，并不是編好程序就可以實(shí)現(xiàn)躺贏，編程只是最基礎(chǔ)的技能?；A(chǔ)技能之上的投資理念和投資觸覺更重要，這樣的基金經(jīng)理才能選出好的因子和特征。“我們必須保證我們輸入進(jìn)去的因子跟特征是真實(shí)反應(yīng)市場信息的，只有這樣實(shí)踐下來才會(huì)有好的結(jié)果”。

談及對(duì)團(tuán)隊(duì)的要求，他坦言“我比較看重兩點(diǎn)，第一是團(tuán)隊(duì)要永不停止向前探索的腳步。“傲慢與偏見是阻礙量化投資能力提升的最大障礙“。在投資道路上要保持謙遜的心態(tài)，研究各家所長，勤于學(xué)習(xí)，敢于突破，不斷迭代超越，才有可能保持對(duì)市場的領(lǐng)先。第二是團(tuán)隊(duì)要實(shí)現(xiàn)1+1>2，強(qiáng)調(diào)合作與包容。在李榮興看來，量化行業(yè)發(fā)展這么多年，挖出一兩個(gè)因子就能大幅戰(zhàn)勝市場的時(shí)代早已過去了。“獨(dú)得之秘已不存在，如何去聚合因子變得越來越重要”，他說，“不少量化團(tuán)隊(duì)在過去的很多年里對(duì)人力取的是Max，這在人力資源上是非常低效的“。隨著投資框架的提升，研究的重點(diǎn)也在改變，這使得我們有能力整合團(tuán)隊(duì)，讓個(gè)體從閉門造車變成共享與合作。”

目前，德邦基金的量化產(chǎn)品線有德邦量化優(yōu)選股票型證券投資基金(A類167702，C類167703)、德邦量化對(duì)沖策略靈活配置基金(A類008838、C類008839)以及德邦民裕進(jìn)取量化混合(A類005947、C類005948)。以李榮興在管的產(chǎn)品德邦量化優(yōu)選和德邦量化對(duì)沖為例，量化優(yōu)選是會(huì)跟隨市場漲跌波動(dòng)的類指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品，量化對(duì)沖是中性產(chǎn)品，他們是兩種互補(bǔ)的產(chǎn)品形式，根據(jù)資金的風(fēng)險(xiǎn)偏好不同，這兩種產(chǎn)品有不同的優(yōu)勢(shì)。“這些產(chǎn)品都將成為我們團(tuán)隊(duì)獲取Alpha收益能力的強(qiáng)有力的證明”，對(duì)于德邦基金量化產(chǎn)品線的未來發(fā)展，李榮興抱有極大的信心。

2022開年以來，市場持續(xù)震蕩分化，加大了投資難度，頻繁追尋熱點(diǎn)可能并不能獲得理想的投資回報(bào)，而量化投資以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，借助于計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算功能，程序化的交易，科學(xué)的分析，精準(zhǔn)的市場檢測，努力尋找行業(yè)拐點(diǎn)和更多的投資機(jī)會(huì)，為投資者提供穩(wěn)定持續(xù)的超額收益，相對(duì)來說更具有發(fā)展?jié)摿Α?/p>

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