春节后，DeepSeek成为市场热点，大模型和人工智能在量化投资领域的应用再次受到投资者关注。鹏扬基金量化投资业务负责人马超接受中国证券报记者采访时介绍，量化模型中，机器学习或深度学习的方法能将数量繁多的价量因子组合起来。

　　量化投资以统计学为基础，同时人工智能等技术也在其中发挥着重要作用，但背后仍需人的经验与智慧支撑。正是这些经验与智慧，赋予了每个量化投资体系独特的“生命力”。

　　马超在中国人民大学信息学院毕业后，在量化私募和公募基金都有过多年的投研经历。他希望结合私募量化高频统计方法论与公募量化重视基本面的特点，实现“1+1>2”的效果。

　　马超现任鹏扬基金量化投资部副总经理，曾任创金合信基金量化分析师、投资经理，珠海宽德投资经理，创金合信基金量化指数与国际部总监助理、基金经理。

优化“三好”标准捕捉超额收益

　　量化投资以统计学为基础，与现代西方医学有共同的理论基础，即从数据中总结规律。量化策略的开发如同新药上市，需经历研发、回测等重重关卡。

　　用量化投资做指数增强产品，其基本原理是通过超配和欠配指数成分股权重，来获取超额收益。马超介绍，量化策略中的Alpha预测模型，用于判断未来一段时间内全市场股票的超额收益情况，从而决定超配或欠配。

　　马超用“三好”标准概括Alpha预测模型的选股标准：一是“好品质”，即从财务报表判断公司质地，并结合卖方分析师预测、券商评级等量化数据补充；二是“好价格”，即对比股票历史估值、全市场估值、行业横向估值等；三是“好时机”，从技术分析和事件驱动角度判断购买时机。

　　尽管选股看似客观，但会产生一些问题，如超额收益高的股票往往偏小盘或集中于某一行业、风格，导致投资组合波动率大。因此，在Alpha模型基础上，还需风险模型和成本模型来优化投资组合。

　　马超管理的中证A500量化指增产品近期开始发行。他认为，中证A500指数具有多重优势：指数编制科学，覆盖行业均衡，侧重布局“新质生产力”行业，且ESG、成长性、股息率等表现良好，具有较高的投资价值。

　　从超额收益角度看，中证A500指数成分股数量多，行业分布均衡，具有更大的误差空间和风险预算空间，因此操作空间和超额收益空间都更大。

持续迭代积小胜为大胜

　　量化投资行业有句名言——“量化投资没有圣杯”，即不存在永远有效的投资策略。量化策略运行一段时间后，外部环境、市场结构变化可能导致部分策略因子失效，因此管理人需持续创新，引入新因子。

　　鹏扬基金量化团队密切跟踪模型运行状况，及时调整失效因子。马超每季度根据宏观环境、市场情况和模型运行情况，对整个量化投资体系进行迭代调整。

　　量化投资虽以统计学为基础，但因子组合、权重确定等仍需人的经验与智慧。如何根据当前和未来变化调整参数，依靠人的主观判断。

　　马超坦言，量化投资无法做到百分之百准确预测，但通过更多、更广的预测，可提高预测结果的整体可靠性。

　　马超认为，评价指数增强策略优劣，需关注超额收益波动率“跟踪误差”，该指标能体现基金经理的投资风格。在同一指数和相同“跟踪误差”下，再比较超额收益率才有意义。

　　马超拥有公募量化和私募量化的复合从业背景，希望结合两者优势，提升投资胜率。鹏扬基金在量化投研团队架构上采用流水线分工协作模式，配备强大运算能力。

正本清源公募量化大有可为

　　马超表示，高流动性的市场具有吸引力，但必须建立在合规基础上。监管已识别出量化交易中的有害行为，并通过制度手段限制。经过整顿，量化行业正合规健康发展。

　　展望量化投资未来，马超认为公募量化还处早期阶段，具有巨大发展空间。以公募中证500指数增强产品为例，其市场规模与头部量化私募相当，说明市场竞争尚未充分，规模增长空间巨大。

　　随着公募基金被动化投资趋势兴起，指数增强产品面临巨大发展机遇。

（文章来源：中国证券报）