时代的车轮滚滚向前,技术的光芒总是格外耀眼。
2025 年初春,Deepseek 的名字如同平地惊雷,在人工智能领域引发震荡,并迅速出圈。量化基金经理,也一下子成为了许多基民关注的对象,毕竟在整个基金领域,他们可谓是接触人工智能的前沿者,神经网络等人工智能算法并非新鲜事物,它们早已是量化投资工具箱中的常用组件。
当然,我并不认为以文本这样非结构化数据处理见长的大模型,会颠覆已有的以财务、交易这些结构化数据为主的量化投资框架。
我更好奇的是,量化投资的这条道路,能为我们带来惊喜的人工智能等技术,究竟可以如何让基民的钱包更鼓一些。在春节后的某一个早上,约了汇添富中证500 指数增强基金的基金经理许一尊,聊聊了这个话题。
把手头事情做好
许一尊,对于 EarlETF 的老读者,应该不是截然陌生的名字。在我跟投并一直跟踪的三五十指增组合中,他管理的汇添富中证500 指数增强也在持仓之中。
2018年至2024年,市场风格不断转换,但这只基金凭借稳健的运作,在过去7年中,每一年度都跑赢基准,取得了突出的超额收益。
我曾经和汇添富的量化团队交流过好几次,但实话实话,许一尊是我最不熟悉的一位。每一次,他总是低调的藏在同事的身后,许多问题要么用一句类似把手头的事情做好的话概括,要么就是把回答的机会让给同事们。
这一次,终于有机会和许一尊单独聊聊,将近 2 个小时的交流,让我终于绕过许一尊的低调,深入了解到了许一尊在管理指数增强基金上许多细致深入的思考,从某种程度上而言,许一尊在管理量化投资上,的确是如他所言,将手头的事情做好,但唯有当你了解这个过程背后的细致,才能明白这是一件多么难而正确的事情。
在谈及作为指数基金经理的工作时,许一尊有一个非常有趣的看法:一位指数增强基金经理而言,最大的挑战或许并非是发掘新的 阿尔法,而是如何把已有的因子研究的结果,以最小的损耗传递到组合的收益之中。
这句话看似平淡,却点破了量化投资的本质:它并非一蹴而就的魔法,而是一个环环相扣的链条,从最初的指标选取,到最终转化为客户账户上的盈利,期间要经历指标到因子、因子到复合因子、复合因子到投资组合等多个环节。而每一个环节,都不可避免地面临损耗。 这种损耗并非仅仅是交易成本或冲击成本等显性支出,更包含了信息衰减、模型偏差、执行误差等隐性流失。
在理想的模型世界里,收益或许可以无限接近理论值,但在真实的市场环境中,每一步都可能打折扣,每一步都可能偏离预设的轨道。
正因此,量化基金经理的角色,更像是一位精密的工程师,而非点石成金的术士。 他的任务不是在每个环节都去 增加 价值,这或许是一种不切实际的幻想,而是竭力 减少 损耗,如同在复杂的管道系统中,尽可能降低阻力,让涓涓细流最终汇聚成可观的收益。
许一尊甚至略带自嘲地将指数增强基金经理比作 拖模型的后腿者, 这并非妄自菲薄,而是一种清醒的自知:模型的完美性与现实的摩擦力之间,存在着难以逾越的鸿沟。 而真正的专业性,或许正体现在这种脚踏实地、步步为营的务实态度之中,将每一个 手头的事情 做到极致,积小胜为大胜,在可控的范围内,追求长期而稳健的回报。 这或许才是量化投资的 笨功夫,也是在喧嚣的市场中,保持清醒与理性的基石。
十年演进之路
故事的开端,常常并非预设的剧本。汇添富中证500指数增强基金的诞生,亦是如此。在它以指增之名被市场熟知之前,其最初的形态,更像是一款带有鲜明量化选股印记的股票型基金mdash;mdash;汇添富成长多因子量化策略。
回顾公募指增的发展道路,相比 2010 年前后巴克莱三杰从美国回归开始的相关试水,2015 年开始管理产品的许一尊,应该算是中生代。
彼时,量化投资在中国市场尚处萌芽,指数增强的概念也远未像今日这般深入人心。汇添富的前瞻性在于,他们看到了量化方法在投资领域的潜力,并试图将其应用于主动管理型产品中。这款早期产品,承载着对超额收益的朴素渴望,而在实际操作中,则是发现指数增强类策略,是承载这一渴望的极佳路径。
时代总是悄然发生着转变。随着中国资本市场的日渐成熟,投资者对于风险收益特征的理解也日趋理性。指数增强这一概念,开始被市场接受和认可。它不再仅仅是一种投资工具,更成为一种投资策略,一种风险收益介于被动指数与主动股票之间的平衡选择。
2023 年 4 月,基金转型为中证500 指数增强基金,回归真实面目。在许一尊看来,转型之后,这只基金客户需求-产品定位-投资人员-投资策略四个要素对齐,更有助于基金持有人的利益。
均衡为本规则化配置
量化投资,在许多外行人看来,就是一台神秘的电脑,输入数据,很快就吐出该买什么,不该买什么的结果,纯纯的火箭科技硬科技的味道。
但当你真正了解量化投资,尤其是当下公募的指数增强类基金时你才会知道,为何不同的基金业绩千差万别,很大程度上取决于指数增强基金经理本身对投资理念的选择,也就是更艺术的部分。
一个直观的例子就是,当下量化投资,是以因子投资为主。所有的量化团队都会告诉你,他们在有上千个类似与低估值、高 ROE、4 周涨幅这样的因子,通过计算机的神奇组合,就能有点石成金的效果。
但事实上,如何将成百上千个因子组合,如何取舍,本身就是基金经理的投资观的体现。有的基金经理喜欢剑走偏锋,追求规模因子下沉,小盘股当道时光芒万丈,但大盘股崛起则是节节败退;有的基金经理喜欢因子择时,主观去预测那个因子表现更好,猜对自然是当红炸子鸡,但猜错可能就要超额沉寂许久。
许一尊,不是这样的风格。他的理念,很传统,如果要用两个字来概括就是均衡,如果要用更学术的话来说,就是追求六类因子的均衡。
基本面因子和量价因子权重怎么分配,这是我在与指数增强类基金经理交流时,必问的一个问题。
基本面因子,如同价值投资的基石,关注企业的盈利能力、成长性、质量等长期 fundamentales。量价因子,则更侧重于市场行为与情绪的量化表达,试图从成交量、价格波动等数据中,捕捉市场短期脉动。一只指数增强类基金的超额,很大程度上可以归因于其在这两类因子上的取舍。
对于这个问题,许一尊给出了更复杂的答案:六类复合因子相对均衡,规则化配置。
具体而言,在基金管理中,目前在因子基础上,进一步构造了基本面、量价、左侧、右侧、快、慢在内的六类复合因子。这六大类复合因子并非简单的并列关系,而是从不同维度、不同周期,力求捕捉市场信息的有效性。
左侧/右侧是投资逻辑上的划分,左侧,偏向于逆向投资的逻辑,挖掘被市场低估的价值洼地,如基本面中的高质量、低估值,市场面因子中的低波动;右侧则反映趋势投资逻辑,顺势而为,追逐市场趋势,如基本面中的景气度和市场面中的短期量价。
快与慢,则是在时间维度上的考量,前者捕捉市场短期变化,后者则着眼于长期趋势,长期因子角度,汇添富基本面投研的研究结论也通过因子化的方式纳入到模型中,一定程度弥补了传统量化在前瞻性和基本面研究深度方面的不足。这样划分,在复合因子内部的投资逻辑更为清晰和自洽,模型训练时可以更有针对性,同时也增加了模型框架整体的稳健性。
在该框架下,因子蕴含的信息根据属性和投资逻辑,通过规则化的机器学习算法,汇总到各类复合因子上。然后在模型策略,进一步结合组合特性,通过规则化的算法构造成各组合的选股因子。通过风险约束下的股票超配低配,将因子中的信息最终反映到组合中去。
这种多维度的因子框架,并非为了追求模型的复杂性,而是为了构建一个更为稳健、更具适应性的策略体系。因子均衡配置的核心目标,在于分散风险。单一因子往往具有其局限性,在特定的市场环境中可能失效。而通过均衡配置不同类型的因子,可以有效降低单一因子失效带来的冲击,提升策略的整体稳健性。
紧盯跟踪误差
在评估一只指数基金时,信息比率是常用的指标。这个指标的计算方法,包含了两部分:? 相对指数的超额收益;?相对指数的跟踪误差。
如果说均衡配置的因子,是为了让超额收益更平稳,那么许一尊同时还花费了很大的精力在对跟踪误差的控制上。
跟踪误差,在许一尊看来,某种程度上甚至是中国公募指数增强基金的生命线。他指出,在美国的公募基金行业,主动基金对基准的跟踪误差可能只有 4%,本质上是准指增了,所以他们指增这个品类需求很小。
但在中国的公募行业,主动基金对基准的跟踪误差往往在 8-10%,这意味着在近乎没误差的指数基金和巨大跟踪误差的主动基金之间,用户需要一个中庸之路,这就是指数增强类基金的价值mdash;mdash;既保留指数基金的规则性和透明性,又能适当贡献超额。
正因此,许一尊将精控跟踪误差视为量化指数增强的核心竞争力之一。为了实现这一目标,团队构建了多维度的风险约束体系。这套体系并非简单的 一刀切 式的限制,而是从行业、风格、市值等多个维度,对投资组合进行精细化的约束。
如何更好的约束,这正是指数增强基金经理的任务之一。许一尊举了一个细节,关于行业偏离。传统上,指数增强基金都会内部设定行业偏离约束,比如持有的某个行业权重,相比指数的行业权重,不能偏离超过 1 个百分点。但以什么划分行业,各家有不同的操作。
如果划分的颗粒度过粗,可能掩盖了二级行业层面的结构性风险。比如,在电子行业内部,芯片与非芯片板块的走势可能出现显著分化,如果仅关注一级行业的偏离度,就可能忽略了组合在细分行业上的风险暴露。如果颗粒度过细,一方面降低了策略的灵活度,另一方面,部分板块子行业众多,如制造板块每个子行业都超配一定权重,在整体制造板块上偏离可能就会比较大。所以在这个问题上,汇添富的量化团队会采用双层的行业约束,更有效地管理组合的行业风险,提升跟踪误差控制的精细化程度。
当然,精控跟踪误差并非意味着完全放弃超额收益的追求。过度压低跟踪误差,可能会限制策略的灵活性,牺牲潜在的超额收益;而过分追求超额收益,则可能导致跟踪误差失控,偏离指数增强的初衷。 汇添富量化团队的目标,是在精控跟踪误差的同时,力争实现可持续的超额收益。 这是一种平衡的艺术。 许一尊曾表示,会把跟踪误差控制在行业中位数。
静待新花开
量化投资,归根结底是人的事业。 再精密的模型,再强大的算法,都离不开专业团队的智慧与协作。
许一尊表示,量化投资,需要团队的紧密合作,尤其是跨学科的能力。
汇添富的指增团队成员,专业背景多元化,涵盖计算机、数学、物理、人工智能等多个领域。 高学历、经验丰富,是团队的普遍特征。 这种多元化的专业背景,为团队的知识结构和思维方式带来了丰富的维度,也为量化策略的创新提供了源源不断的动力。值得一提的是,这支队伍相当稳定,成团至今十年,从未发声过离职记录,目前已逐渐扩大至近三十人之多。
在许一尊看来,指数增强基金的未来,或许充满挑战,但也蕴藏着无限可能。在市场有效性不断提升的背景下,唯有不断创新,才能在竞争中脱颖而出。产品创新、策略创新、技术创新,将是指数增强基金未来发展的关键词。正如近年,他们推出中证800 指数增强、试水中证500 指数增强 ETF,都是对这种无限可能性的探索。
在智能化浪潮下,以人工智能为代表的新技术或许可以替代一部分人工操作,但无法取代基金经理的智慧、经验与判断力。量化投资,归根结底,依然是人的投资。人的思考,人的洞察,人的责任,在量化投资中,依然至关重要。
或许,这正是量化投资的魅力所在。 它既依赖于冰冷的数字和模型,又离不开人性的温度和智慧的光芒。 而像许一尊这样的量化基金经理,正是在冰冷与温度之间,寻找着量化投资的平衡之道,也静待着指数增强基金,在未来市场中,绽放出更加绚丽的花朵。
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