>> 申萬宏源-基金經(jīng)理研究系列報告之七十一：工銀主動量化，前沿視角+多元覆蓋，積極主動把握確定性投資機會-250702
| 上傳日期： |
2025/7/2 |
大小： |
1793KB |
| 格式： |
pdf 共22頁 |
來源： |
申萬宏源 |
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作者： |
鄧虎,蔣辛,奚佳誠 |
| 下載權限： |
此報告為加密報告 |
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工銀瑞信基金指數(shù)及量化投資部人員充足，研究方向多樣：目前團隊共有15位投研人員，團隊由焦文龍先生牽頭管理，15人中包含8名投資人員以及7名研究人員。團隊人員分工明確，投研人員各有明確負責的產(chǎn)品或研究領域。
團隊投資理念上，工銀量化則以“ARC”投資導航系統(tǒng)為核心：A即為Active（積極主動），R即為Reversion（均值回歸），C即為Certainty（確定性）。“ARC”投資導航系統(tǒng)在人員充足、研究方向廣泛的條件下，也可以發(fā)揮最大的作用。
工銀瑞信主動量化團隊的多位基金經(jīng)理均有不同的投資方法：其中，既有采用傳統(tǒng)多因子模型框架構建投資組合的多因子策略，也有深耕SmartBeta指數(shù)專向投資策略的SmartBeta策略等其他多種策略。而各種策略投資框架中“前沿視角”和“多元方法”都是最為明顯的兩個特征，這兩個特征貫穿了工銀主動量化投資框架的所有部分。
多因子投資框架：1）因子構建階段同時使用人工挖掘和算法挖掘方法，人工挖掘主要通過參考海內(nèi)外前沿金融研究文獻獲取想法，并進行本土化改造，而算法挖掘因子則采用遺傳規(guī)劃，并人為進行二次篩選，保留因子搭建邏輯有差異化特征的因子；2）將兩種因子挖掘方法有機結合，通過混頻數(shù)據(jù)因子挖掘和人工因子邏輯參入等手段打造差異化處理方式，提升因子挖掘效率；3）團隊會采用分域學習模型體系提升因子組合效率。
在SmartBeta類產(chǎn)品的投資中，工銀主動量化有四個明確的決策步驟：1）策略定義，即明確策略的定位與投資邏輯，主動尋找到現(xiàn)在以及將來可能占優(yōu)的Beta并選擇增強空間較大的方向進行布局；2）根據(jù)策略定義確定定量選股指標，對不同的策略進行不同的增強邏輯制定，由此邏輯出發(fā)再去構建選股指標和因子；3）定期的基本面確認，增強模型邏輯合理性，確保組合個股符合預定的投資邏輯；4）深度學習輔助交易，根據(jù)深度學習模型對K線進行識別，構建交易信號，輔助組合換倉與交易。
代表產(chǎn)品投資情況總結：1）工銀聚享，定位于量化固收+產(chǎn)品，其業(yè)績表現(xiàn)超越中證1000與債券指數(shù)構成的復合指數(shù)，策略上保持穩(wěn)定，不依靠高換手交易和行業(yè)配置進行超額收益的獲??；2）工銀瑞信中證1000指數(shù)增強，典型的1000增強產(chǎn)品，主要依靠換手獲取超額收益。產(chǎn)品在行業(yè)和因子暴露上均較為溫和，但并非一成不變，而是會有適度的調(diào)整，依靠較為積極的操作主動追求超額收益；3）工銀新價值，定位于質(zhì)量紅利SmartBeta增強，具有風格穩(wěn)定但積極調(diào)整的特征，在保持整體投資方向的同時在細分賽道和個股上進行積極操作，主動把握質(zhì)量紅利SmartBeta賽道內(nèi)Beta和Alpha帶來的投資機會。
風險揭示與聲明：本報告數(shù)據(jù)均來自公開信息，不涉及對未來走勢的預測，相關模型構建與測算均基于申萬宏源研究客觀研究，可能存在模型失效等風險。本報告不涉及基金評價業(yè)務，不涉及對基金公司、基金經(jīng)理、基金產(chǎn)品的推薦。閱讀本報告時，投資者需結合自身風險偏好及風險承受能力，充分理解基金產(chǎn)品波動、基金經(jīng)理個人長期投資風格、歷史業(yè)績、選股能力、風險偏好等因素，對基金業(yè)績可能造成的影響。報告內(nèi)容僅供參考，投資者需特別關注官方基金披露信息。
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