最近两年，A股市场整体以震荡下行为主，赚钱效应较差。但不少量化基金脱颖而出，显示了较强的超额收益能力。
这背后的原因主要有两个。一是目前市场处于存量博弈状态，行情轮动速度较快。量化策略具备宽领域覆盖、灵活高频交易、分散化投资等特点，和行情环境较为契合。二是国内公募量化投资正经历从传统多因子模型向AI智能模型升级阶段，提高了量化模型的有效性。基于这两个原因，量化基金已经成为值得关注的产品类型之一。
我们4月份在《近期较火的几个量化基金》中，给大家挖掘了一些优秀的量化基金。半年下来，这些基金的规模都有大幅增长，基本都大额限购了。应大家要求，今天继续挖一些未被充分挖掘的产品。
来源：Choice，截至2023.11.8
国泰君安资管胡崇海：寻求基本面与技术面共振
胡崇海自国泰君安量化选股2022年8月成立时开始管理，任职回报4.91%，跑赢沪深300指数19.28%。
来源：Choice，截至2023.11.8，下同
胡崇海是浙大数学系博士，有扎实的数理教育背景，从事量化投研超13年，曾在券商负责量化对冲模型研发。2014年加入国泰君安资管并参与管理私募产品，负责Alpha量化对冲策略、指数增强策略等量化投研工作，现任量化投资部总经理。
胡崇海为了挖掘更为平稳的Alpha，主要从两个方面入手。一是寻求股票基本面与技术面共振（在基本面基础上做技术面交易）。既从财务数据、历史表现等维度挖掘基本面因子，也基于市场运行特点挖掘量价因子，防止单纯靠技术面时踩雷或者单纯靠基本面时波动率过大等问题，熨平超额收益的曲线。
二是不追求依靠单一的、完美的模型通吃市场，承认量化模型的局限。坚持通过人工不断寻找和储备量化因子（目前已经储备超千个），避免同质化。同时以AI为工具将机器学习和深度学习结合起来构建和测试大量新模型，然后进行融合（比如将10个子模型等权合成），以便适应更多的市场环境。
三是对市值、行业、风格、个股等各个方面进行分散配置，避免单一资产对基金净值的冲击。根据2023年中报，国泰君安量化选股基金同时持有小盘、中盘和大盘股，单一个股占比不超过1%，配置近30个行业，单一行业持仓占比不超过11%。（来源：Choice，基金定期报告，申万31个一级行业）
大成基金苏秉毅：量化模型和主观研判相融合
苏秉毅自2018年6月开始管理大成景恒，任职回报高达136.59%，跑赢沪深300指数134.32%。
苏秉毅是1998年省高考理科状元，毕业于清华大学，证券从业经验超19年，公募基金管理超过11年。2008年加入大成基金，现任混合资产投资部副总监。
苏秉毅的核心策略是“小盘+反转”。首先，他认为均值回归是市场的基本规律，买在低位才是长期中获得收益的保证，因此坚持“人弃我取、逆向布局”，重点布局存在反转机会的股票。其次，大盘股定价一般比较充分，小盘股数量多且市场关注度较低，更可能存在被市场错误定价的机会，与反转策略高度适配。比如2022年以来，随着医药行业各种利空消息逐渐消化、拐点渐进，大成景恒开始提升医药股持仓，重仓的很多股票市值均不足百亿。
在组合的具体管理中，苏秉毅采用“量化模型+主观研判”相融合的方法。他意识到量化策略优势在广度，能提升研究效率和严守操作纪律，但容易因同质化失效。主观策略优势在深度，能够前瞻性捕捉市场机会。于是决定将量化模型和主观研判相结合，相互取长补短，就像自动驾驶也需要驾驶员辅助一样。在实际管理中会根据量化因子筛选并维护庞大的股票池（300-400只），再结合主观判断选择具体标的配置。
为了降低组合波动、平滑收益曲线，苏秉毅会高度关注估值变化，尤其是市场情绪带来的估值波动。严格设置安全边际，当投资标的处于情绪高点区间时会选择减仓控制组合风险。坚持分散化配置，控制个股、行业的持仓占比，如果由于股价大幅波动导致比例变化，会主动进行动态平衡。
摩根资产管理胡迪：多因子模型和套利模型齐上阵
胡迪自2021年1月开始管理摩根动态多因子。当时正值核心资产行情落幕、市场进入持续下行阶段，可谓临危受命，任职回报依然跑赢沪深300指数15.33%。
胡迪是美国哥伦比亚大学计算机工程学士和金融工程硕士，为从事量化投资打下了坚实的基础。2008年开始先后在纽约美林证券、标准普尔等国际知名金融机构从事量化相关工作，2012年底回国后在券商资管担任量化团队负责人。2020年5月，加入摩根资产管理，担任指数及量化投资部总监。
胡迪的量化投资系统主要有三个模块：收益预测、风险预测和组合优化，力争在不同的宏观环境下寻找资产价格的主要驱动因素，以最小的单位成本去获取更好的收益。
胡迪关注的指标和构建的模型主要有两类，即基本面指标（多因子模型）和量价指标（套利模型）。其中多因子模型可以获取企业基本面的边际变化，发现短期股价偏离带来的潜在收益机会，优点在于交易逻辑扎实、换手率较低、资金承载体量较大。套利模型，包含经典的统计套利和新兴的人工智能量化模型，主要研究资金特征、交易心态、多空力量等，比如贵州茅台是流动性比较强、定价较为充分的优质股，突然出现量价齐升，往往意味着行情持续性、空间都值得期待。由于套利模型公募基金参与的较少，可以避免一些同质化竞争。
胡迪进行风险控制的两个途径是资产配置和策略配置。一是借助量化投资的广度，可以比较轻松的实现高度分散化投资，不对任何行业或者风格持仓过重，降低单个资产的冲击；二是防止因子失效，不会用一个模型来刻画全部股票，而是对不同股票采用不同的量化模型。比如对于成长股来说，可以采用捕捉基本面拐点的策略。
泓德李子昂：用AI赋能传统量化投资
李子昂2023年10月接手首只公募产品泓德泓信混合，可供参考的过往业绩有限。不过他量化投研功力扎实，又背靠公司人工智能实验室（AI Lab），未来表现值得期待。
李子昂是美国哥伦比亚大学理学硕士，拥有10年证券从业经验、9年投研经验，从量化研究员、投资经理到公募基金经理，成长之路坚实。目前担任公司人工智能实验室（AI Lab）负责人。
泓德基金的AI Lab自2020年开始酝酿和筹划，于2023年初正式成立。由李子昂牵头对传统量化模型进行“AI+量化”的升级。一是在传统量化模型的基础上，拓宽数据来源的广度与深度，提高信息颗粒细度，来发掘交易投资机会。二是借助神经网络以非线性方式构建投资模型和策略，增强信息特征感知的敏锐度，更好地提取市场隐藏规律。三是借助深度学习在多维度完成对复杂交易信息的处理，加快处理效率，帮助训练更为强大的策略模型。
李子昂具备丰富的神经网络模型研究经验，擅长通过深度学习挖掘量价因子的Alpha特征和非线性关系。比如拿交易信息、图片等场景信息来建模，推演因子和股票收益之间的非线性关系，通过人工智能去学习和构建新模型等。
在李子昂和团队成员的努力下，AI Lab已经打造出一套能较好适应国内股票市场的AI综合量化投资策略。经过实盘数据检验后，去年四季度开始在专户产品进行实盘运用。今年4月份开始在公募基金里实盘运用，比如泓德泓信，以及正在募集期的泓德智选启元（2023年11月6日至11月17日）等基金。
中信保诚江峰：逆向布局小盘股
江峰自2020年4月开始管理中信保诚多策略基金，任职回报42.39%，跑赢沪深300指数46.18%。
江峰的职业经历比较特别，刚入行时不是做二级市场，而是做了很长时间一级、一级半市场投资（如定增），发现小盘股的定增往往会为投资者带来更可观的回报。2017年加入中信保诚基金，2020年起开始管理公募产品，将主要投资目标设定为市值五六十亿及以下的上市公司，并逐步建立起自己的量化投资方法论。
江峰认同投资大师霍华德马克斯的逆向布局思路，即“不是买好的，而是买得好”，以较低的价格买入优质公司或即将面临反转的公司。因此PB-ROE模型成为江峰主要的股票评估模型。其中PB（市净率）用来度量估值水平，再结合ROE等盈利指标对公司基本面深入考察，挖掘真正有潜力超预期的行业和个股。
在这个量化投资框架下，江峰在alpha收益挖掘上，重点关注盈利能力较强、持续性较强的公司以及盈利能力有反转预期的行业或公司，比如低PB、高ROE的标的；在风险控制上，则会过滤估值过高、盈利能力弱化的行业或公司，比如高PB、低ROE的标的。
在实战中，江峰通常会依据四个原则来构建自己的组合。一是行业和个股分散配置，根据2023年中报显示，中信保诚多策略持有200多只股票，市值多在50亿以下，个股持仓占比均低于1%，持仓行业超过20个。二是左侧交易，强调“买的好”、“买的便宜”。三是建立信号监测体系进行仓位管理，比如中信保诚多策略股票持仓比例基本在60%-80%左右范围，留有一定的仓位调整空间来应对市场变化。
量化基金虽好，但也不是百灵丹
整体上来说，量化基金控制风险的能力较强，借助程序化交易更好的执行交易策略，效率高，覆盖面广，不容易受人为情绪影响。在偏弱的震荡市中，量化基金往往表现更好。
但是，世上没有躺赚的方法，量化基金也存在一定缺点。比如在单边上涨行情中，量化基金由于持仓过于分散，对风险控制过于严苛，收益可能会不太突出。并且量化策略容易因为同质化、规模过大而失效，经常会限购或者某一段时间里超额收益不明显，需要经常进行策略的迭代和升级等等。
所以投资量化基金也存在一定的风险，投资者需要根据自身需求与市场情况来做出更好的选择。
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