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近日參加了國泰君安量化基金經理胡崇海的調研。胡崇海是浙大數學系博士，同時有機器學習學術背景，現任公司量化投資部(公募)部門總經理。

以其在管的國泰中證500指數增強A為例，該基金今年以來復權單位凈值增長率6.57%，而同期中證500指數上漲僅2.68%；該基金自基金經理2021年底任職至今近2年時間，年化收益率超越中證500指數4.71%，收益表現在同類中證500指增基金中排名靠前；風險表現上，該基金最大回撤-24.96%，優于同期中證500指數的-29.09%。

胡崇海當前在管基金規模逾31億元，但國泰中證500指數增強A規模偏小了一些，不足1億元；其在管的國泰君安中證1000指數增強A規模則更大一些，為6.26億元。

(資料圖片)

那么，其量化投資體系有什么與眾不同的地方嗎？

調研過程中，胡崇海表示他們當前的框架下主要采用人工挖掘因子的方式，且已經有了十余年的相關經驗積累。由于量化投資最忌諱的便是同質化，人工挖掘因子可以代入專業人士對于市場的理解，且具備一定的邏輯性，加上人工相較于機器挖掘的因子不會那么容易失效。而最終挖掘出來的因子肯定要能保證模型越來越好。

總體上，希望能夠抓取到基本面和技術面共振的股票；主要考慮的是基本面良好的公司中長期能夠賺錢，但有些基本面好的公司可能也不一定能跑贏指數，且股價波動很大，因此加入一些技術面因素，去賺取這中間股價波動的錢。具體因子上，基本面和技術面因子三七開；一般每年會新增幾百個，到年底大約有2000多個因子。

此外，其量化框架中采用了多模型運作，希望能夠在每年不同的市場行情中獲取穩定的收益，且都能夠做到Alpha。同時，其量化模型中融合了人工智能模型，包括傳統機器學習模型、深度學習模型，目的在于從不同維度來刻畫市場；但不會純粹去追求先進的模型，由于太復雜的模型有可能會失控，因此更偏向于在能力圈范圍內找到合適或互補的模型。具體運作的模型方面，當且運作的子模型一共有10個左右，每個10%等權重合成，但每個子模型底層思想會相對復雜一些。

量化投資并不能包治百病。當市場只有20%的股票跑贏寬基指數的時候，量化不占優；但當40%甚至更多股票能跑贏指數時，量化投資能做的則會更多一些。而一般主觀投資更適應于比較固定風格的行情，因為很多是通過持有一段時間股票來賺錢；而像現在主題輪動較快的行情，主觀投資則并不適應，而量化則更適應換手比較多的情況。

關于量化基金的選擇，在投資框架上，可以關注是否具備獨特性，是否能跟上時代變化。在具體觀察指標上，不應僅僅去關注收益率，還可以去關注一下穩定性。因為對于量化投資而言，穩定才能說明風格暴露比較可控，可持續性較好，即意味著未來具備可復制性。

注1：除另有說明外，數據、截圖來源于Wind、基金季報，截至2023年8月10日。

注2：國泰中證500指數增強A自成立以來總回報12.01%、同期業績比較基準收益率17.03%，來源基金季報；業績比較基準：中證500指數收益率*95%+同期銀行活期存款利率(稅后)*5%

注3：該等基金自成立以來可能經歷過投資目標、投資范圍、投資策略或基金經理的變更。請您于申購前務必于平臺查看基金詳情及基金合同。

基金是一種長期投資工具，其主要功能是分散投資，降低投資單一證券所帶來的個別風險。基金不同于銀行儲蓄和債券等能夠提供固定收益預期的金融工具，投資者購買基金，既可能按其持有份額分享基金投資所產生的收益，也可能承擔基金投資所帶來的損失。

基金分為股票類、混合類、債券類、貨幣市場類等不同類型，投資者投資不同類型的基金將獲得不同的收益預期，也將承擔不同程度的風險。一般情況下，基金的收益預期越高，投資者承擔的風險也越大。

基金在投資運作過程中可能面臨各種風險，既包括市場風險，也包括基金自身的管理風險、技術風險和合規風險等。巨額贖回風險是開放式基金所特有的一種風險，即當單個交易日基金的凈贖回申請超過基金總份額的百分之十時，投資者將可能無法及時贖回持有的全部基金份額。

投資者應當認真閱讀《基金合同》《招募說明書》等基金法律文件，了解基金的風險收益特征，并根據自身的投資目的、投資期限、投資經驗、資產狀況等判斷基金是否和投資者的風險承受能力相適應。

投資者應當充分了解基金定期定額申購業務和零存整取等儲蓄方式的區別。基金定期定額申購業務是引導投資者進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式。但是定期定額申購業務并不能規避基金投資所固有的風險，不能保證投資者獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。

市場有風險，投資需謹慎，過往的業績表現并非未來回報的保證，基金不保證一定盈利，也不保證最低收益/本金。

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