量化基金之前一直都是比较小众的产品。从去年开始，在市场调整中这类基金表现较好，开始引起大家的关注。今年更是借着人工智能的东风，日渐火爆。
应大家的要求，介绍几个我们长期关注的量化选手：华夏孙蒙、万家乔亮、西部利得盛丰衍、招商王平、国金马芳、博道杨梦。这几个人的量化模型较为稳定，超额收益较为明显，值得重点关注。
来源：Wind，截至2023.3.31
华夏孙蒙：“AI+量化”领域的先行者
来源：Wind，截至2023.3.31，下同
孙蒙是海归硕士，具有深厚的理工教育背景，2014年起在券商担任衍生品交易部研究员， 2017年加入华夏基金，在数量投资部从研究员做到高级副总裁，在AI量化策略上积累了丰富的经验。代表作是华夏智胜量化成长。
不同于强调成交量、价格波动等技术指标的传统量化模型，孙蒙采用的多因子模型从价值投资出发，以基本面数据为主，覆盖多维度数据。比如基本面数据方面，借鉴主动权益投资的研究成果，确保标的的质地。估值数据方面，通过绝对价值和相对价值分析寻找安全边际。其余数据，如股价回归的催化剂、市场热度等。
孙蒙是业内较早将AI融入量化投资的先行者，擅长用海量数据训练机器像人一样学习和进化，模拟人工做决策的方式。传统的主动管理，个人能力决定学习上限，仅能处理有限数据，而孙蒙所用的AI投资在全市场扫描和寻找机会，可以提高投资的精度、宽度、敏锐度。这种AI量化策略，能够对新市场环境进行判断快速完成策略调整，从而提高超额收益获取的稳定性和持续性。
回撤控制上，孙蒙不做择时，主要是从行业和个股出发，及时对高估的板块和个股进行低配；降低过度的风格、行业、市值偏离，防止热点切换对收益的损耗。比如2020年底规避处于高点的核心资产，在2021年春节之后出现大幅回撤的时候没有受到太大波及。
万家乔亮：既坚持纯粹，又融合创新
乔亮代表作万家中证1000指数增强，自2019年8月21日管理以来，任职回报达到99.75%，跑赢对标指数68.46%。
乔亮是海归博士，拥有16年证券从业经历，曾就职于量化界的“黄埔军校”——巴克莱国际投资管理公司，是多策略量化选股方面的领军人物。
乔亮使用的多因子量化框架，分为四个部分：alpha模型（收益预测）、风险预测模型、组合优化、收益与风险归因。这套框架对短期风格变化较为敏感，能及时、准确甄选符合市场风格的优质个股；能寻找风险可控、较为安全的时机，果断出击获取最大化收益补偿。借助组合优化器精准控制组合风险暴露水平，提高组合的稳定性。
乔亮的指数增强策略中，在行业和风格上偏离度较低，主要超额收益来源于个股选择。在波动控制上，通过收益和风险归因系统，不干预正常范围内的回撤，遇到较大回撤会迅速收紧风险敞口。比如2020年底、2021年初市场风格发生较大变化时，就迅速进行了风险控制操作。
乔亮始终坚持做纯粹的量化投资，会借助新技术、新数据来优化模型、迭代策略，但模型一旦开始运作，就会尽可能减少人为干预。比如他会认真学习优秀基金经理和分析师的观点，转化为模型中的因子，而不会根据这些观点去干预策略执行过程、调整执行结果。
西部利得盛丰衍：量化为舟、主观为舵
盛丰衍代表作西部利得量化成长混合，自2019年3月19日以来，任职回报达到132.75%，跑赢对标指数117.51%。
盛丰衍是复旦大学计算机硕士，做量化具有先天优势。他有超10年证券从业经验，其中6年多基金管理经验，曾任券商量化投资助理、量化研究员等，2016年加入西部利得基金，现任主动量化投资总监。
盛丰衍和大多数量化基金经理不同，明确主张在量化模型中加入主观因素、融入人工智能，量化为舟、主观为舵，通过“量化模型决策+主观中长周期判断”把握方向，以Alpha选股模型结合主观的行业风格轮动来进行投资。
他先是搭建了一个“七分量化+三分主观”的投资框架，后来发现稳定性较高的资产（低估值、高分红、国企）有助于控制回撤，于是进一步升级为“三攻一守”策略。三攻是指成长股、龙头股、周期股，能抓住市场上行的机会，但波动较大，是组合的进攻部分；一守是指配置稳健资产，提高组合的回撤控制能力。
盛丰衍的这种融入主观因素的量化策略，可以实现量化和主动策略的取长补短，有助于提供更高也更稳定的长期回报。
招商王平：让“PB-ROE”策略在量化投资中开花结果
王平的代表作是招商量化精选股票，自2016年3月15日以来，任职回报达到144.96%，跑赢对标指数133.55%。
王平2006年加入招商基金，曾任投资风险管理部数量分析师，进行量化归因分析以及开发基于数据的风险模型，现任量化投资部副总监。2010年起担任基金经理，至今有超12年基金管理经验，是公司量化基金发展的见证者和推动者。
王平在早期的量化投资实践中发现偏向技术面因子的策略效果不理想，于是从价值投资出发，大幅提高基本面因子在策略中的权重，以基本面因子为主、以技术面因子为辅搭建模型。
在选股策略上，王平的基本思路是买入较低估值、基本面质地大概率保持优良且业绩持续稳定增长的优质公司。为实现这个目标，他成为业内为数不多的将“PB-ROE”策略融入量化投资的选手，力争在保证股票基本面（ROE）优质的情况下，用估值（PB）来寻找中短期买卖点，从中获取超额收益。
在回撤控制方面，王平会运用风险控制模型来衡量和控制包含行业、风格和个股在内的各种风险，避免在某些不利的市场环境下大幅落后于市场；也会专注于量化模型擅长的领域，避免承担模型无法识别的风险。
国金马芳：在量化中进行风格轮动的高手
马芳代表作是国金量化多因子，自2020年9月3日以来，任职回报达到49.03%，跑赢对标指数54.66%。
马芳是中国人民大学计算机系硕士，具备进行量化投资的先天优势。毕业后成为“女码农”，从事与证券交易系统相关的工作。2016年加入国金基金，从事量化投资至今，现为量化投资事业部副总经理，是一位从“码农”进化而来的量化基金经理。
马芳采用的多因子策略，主要是采用机器学习技术“自上而下”构建选股模型，通过不同维度的预测捕捉市场投资机会，选股模型不仅从盈利和营业收入等角度评估上市公司的价值和成长性，同时充分考虑市场情绪等因素为标的合理定价。
和大部分量化选手不同的是，马芳既努力获取个股的阿尔法收益，也希望从风格的切换中寻找机会，扩展超额收益来源。在她的量化策略中有“市场风格预测模型”，基于计算机、大数据等技术来跟踪市场风格的变化，提高组合持仓和市场风格的契合度。
她管理的国金量化多因子多次抓住了市场风格的切换。比如在2022年四季度，地产、消费、医药等行业领涨，该基金大幅提高了这些行业的配置；2023年以来注意到中小盘股逐渐走强，及时提高了小市值股票配置。
博道杨梦：积极借鉴主动权益投资的研究成果
杨梦的代表作是博道启航混合，自2018年8月10日以来，任职回报达到72.30%，跑赢对标指数53.07%。
杨梦是浙江大学经济学硕士，曾在公募、券商资管、私募等不同的投资机构从事量化研究，专注量化领域超10年。她2014年加入博道投资，2017年加入博道基金（由博道投资“私转公”而来），现任公司量化投资部总经理、研究部副总经理。
博道基金的前身博道投资是一家擅长量化投资的私募，杨梦在2014年加入后逐渐成为公司量化投资方面的领军人物。她采用的“多因子基本面选股模型”，注重对基本面因子进行深入的逻辑挖掘，在公募领域较为领先，同时也会借助先进的AI算法助力模型和策略的迭代升级。
杨梦的量化投资体系具体执行过程分为前台，中台和后台。前台是完成收益预测，对全市场所有的股票打分。中台是通过组合优化模型完成组合构建，将最看好、分数较高的股票进行重点配置，在行业和风格上做均衡配置。后台完成日常交易和归因监控，为策略调整和优化提供依据。
杨梦在管理博道启航混合这种主动量化产品时，采用的是“叠加仓位管理的偏股混合型基金指数量化增强策略”。首先，为自己树立跑赢偏股混合型基金经理的目标，显示出敢于挑战的勇气；其次，为了持续创造超额收益，她和团队会根据优秀权益基金（普通股票型和偏股混合型基金）的重仓持股制作“优选基金重仓指数”，借鉴优秀主动权益基金经理的研究成果对组合进行适度的仓位调整、行业和个股偏离，达到收益增强目的，相当于站在巨人的肩膀上，有望取得更好的效果。
从上面的分析来看，国内量化选手可谓是特色各异，都在努力寻找持续、稳定的获取超额收益的“锦囊妙计”。像孙蒙对AI技术的深度应用，乔亮对“纯粹”量化的追求，盛丰衍将主动投资思维融入量化，王平应用“PB-ROE”策略进行量化选股，马芳在量化中进行风格轮动，杨梦积极借鉴优秀主动权益基金经理的研究成果。
随着大数据、人工智能、云计算等科技的快速发展，量化投资的能力边界正快速扩展，正保持良好发展势头。为投资者提供了具有独特风险收益特征的产品，帮助我们在更大的范围内去捕捉更多的机会。
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