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公募指增及量化基金整體投研實(shí)力不斷提升，在人工智能等尖端技術(shù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源上的積極布局，充分拓展了量化分析框架的廣度和深度。公募指增及量化基金在擁抱前沿技術(shù)的同時(shí)，始終堅(jiān)守基本面研究、注重風(fēng)險(xiǎn)敞口控制，通過(guò)多元化互補(bǔ)的方式增強(qiáng)策略的靈活性和穩(wěn)健性，從而在市場(chǎng)中展現(xiàn)出一定的適應(yīng)力。今年以來(lái)在極端環(huán)境下，行業(yè)整體超額回撤可控，而且快速回升，3月底主要寬基指數(shù)增強(qiáng)類(lèi)別今年以來(lái)平均累計(jì)超額基本回到了零上區(qū)間，二季度以來(lái)整體超額水平進(jìn)一步提升。
　　本篇專(zhuān)題將繼續(xù)延續(xù)之前《公募指增及量化基金經(jīng)理精選》系列專(zhuān)題中對(duì)于公募量化基金經(jīng)理的多角度刻畫(huà)亮點(diǎn)，進(jìn)一步聚焦華泰柏瑞基金笪篁、中歐基金曲徑、中銀基金姚進(jìn)、博道基金楊夢(mèng)、長(zhǎng)信基金姚奕帆等5名投資框架體系各有特色、超額穩(wěn)定性相對(duì)較強(qiáng)的基金經(jīng)理（按照姓名拼音字母順序，下同）。我們將綜合這5名基金經(jīng)理的量化體系特點(diǎn)、風(fēng)險(xiǎn)控制制度、投研團(tuán)隊(duì)現(xiàn)狀以及產(chǎn)品績(jī)效表現(xiàn)等多個(gè)維度進(jìn)行深度研究，并結(jié)合歷史持倉(cāng)明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析和特征刻畫(huà)，以供投資者參考。
　　笪篁：堅(jiān)持以基本面研究為基礎(chǔ)的全市場(chǎng)量化選股策略，十分重視因子的構(gòu)造邏輯。通過(guò)和主觀研究員密切溝通的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同行業(yè)基本面因子的精細(xì)化刻畫(huà)，再結(jié)合風(fēng)控技術(shù)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的超額。傳統(tǒng)低頻基本面策略側(cè)重中長(zhǎng)期投資，同時(shí)淡化倉(cāng)位擇時(shí)和因子輪動(dòng)。因子使用方面，以基本面因子為主，采用線(xiàn)性模型和非線(xiàn)性模型結(jié)合的方式加權(quán)。除傳統(tǒng)低頻基本面多因子模型外，華泰柏瑞量化團(tuán)隊(duì)自2021年開(kāi)始將短周期交易模型應(yīng)用于個(gè)別產(chǎn)品中。
　　曲徑：深耕基本面量化領(lǐng)域，充分利用公司內(nèi)部行業(yè)研究員對(duì)行業(yè)的深刻理解，基于行業(yè)基本面投資邏輯構(gòu)建選股模型。在標(biāo)準(zhǔn)的多因子框架下持續(xù)擴(kuò)充低相關(guān)性的阿爾法來(lái)源，去年到現(xiàn)在不斷擴(kuò)充多元數(shù)據(jù)，在借鑒內(nèi)部主觀基金經(jīng)理的投資邏輯重新打磨基本面因子同時(shí)，也積極引入外部投研人員及數(shù)據(jù)專(zhuān)家，補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)挖掘的量?jī)r(jià)因子、另類(lèi)因子等。因子組合層面，并未應(yīng)用非線(xiàn)性手段或深度學(xué)習(xí)模型，深度學(xué)習(xí)僅用在量?jī)r(jià)因子的構(gòu)建層面。
　　姚進(jìn)：主要采用機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)多因子模型等多策略疊加的方式運(yùn)作，通過(guò)不同類(lèi)型策略的相互補(bǔ)充，以期達(dá)到降低組合超額波動(dòng)性的目標(biāo)。整個(gè)團(tuán)隊(duì)所管理的指增及量化基金產(chǎn)品底層的數(shù)據(jù)因子、子策略、框架均一致，只是不同的產(chǎn)品由于各自選股域的不同，采用的子策略或者子策略的權(quán)重會(huì)有一些區(qū)別。風(fēng)險(xiǎn)模型由團(tuán)隊(duì)自己構(gòu)建，滿(mǎn)足靈活性和個(gè)性化需要，每類(lèi)策略均需要滿(mǎn)足行業(yè)、成分股、風(fēng)格因子的敞口控制要求，整體風(fēng)控較嚴(yán)格。
　　楊夢(mèng)：強(qiáng)調(diào)模型體系的均衡，旗下指增及量化基金大多采用傳統(tǒng)多因子模型與AI全流程框架均衡搭配的方式運(yùn)作，模型內(nèi)部描述基本面趨勢(shì)的偏動(dòng)量類(lèi)的因子與描述股票均值回歸規(guī)律的偏反轉(zhuǎn)類(lèi)的因子均衡配權(quán)，以期通過(guò)均衡化的方式，增強(qiáng)整體體系獲取超額的穩(wěn)定性。在經(jīng)歷了今年春節(jié)前市場(chǎng)的大幅波動(dòng)之后，于2月底進(jìn)一步收緊了風(fēng)控參數(shù)，并將模型進(jìn)行了一次全面迭代，目前各個(gè)風(fēng)格因子的暴露均控制在0.3倍標(biāo)準(zhǔn)差以?xún)?nèi)，追求更純粹的阿爾法。
　　姚奕帆：注重因子的深入研究和細(xì)致化處理，因子儲(chǔ)備充足且非常重視對(duì)因子細(xì)節(jié)的打磨。對(duì)于新的數(shù)據(jù)、新的技術(shù)也能夠充分應(yīng)用，為了應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)基本面因子有效性下降的問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)選擇尋找與傳統(tǒng)因子低相關(guān)、相對(duì)冷門(mén)的財(cái)務(wù)指標(biāo)去構(gòu)建因子，以及在文本、專(zhuān)利等另類(lèi)數(shù)據(jù)上也有比較深入的研究和實(shí)盤(pán)的運(yùn)用。2023年10月深度學(xué)習(xí)的量?jī)r(jià)模型投入實(shí)盤(pán)使用，進(jìn)一步提升了整個(gè)模型體系的超額來(lái)源多樣性。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　海外降息進(jìn)程不及預(yù)期、國(guó)內(nèi)政策及經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇不及預(yù)期等帶來(lái)的股票市場(chǎng)大幅波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。
　　基金相關(guān)信息及數(shù)據(jù)僅作為研究使用，不作為募集材料或者宣傳材料。本文涉及所有基金歷史業(yè)績(jī)均不代表未來(lái)表現(xiàn)。