近年来，公募量化渐被大众所熟知，今年量化基金规模也获得较快增长。而近期，量化投资更是以稳健的超额受到了更多投资者的关注。

12月16日，在“2023雪球嘉年华”主会场上，今年管理公募量化基金业绩优异的两位代表——华夏基金基金经理孙蒙、国金基金量化投资事业部总经理姚加红和资深媒体人杨天楠共同探讨了量化投资的底层逻辑，解答量化如何给投资者赚钱，揭开量化投资的神秘面纱。

主动基金和量化基金的区别

杨天楠：主动基金和量化基金的区别和关系，您二位是如何看待的?

孙蒙：主动基金和量化基金的区别，本质上讲，是市场切入维度的不同。主动基金过往获得收益的方式可能是对于个股的深入研究，量化基金则是基于数据和模型对个股或标的进行分析，二者间的切入市场维度或竞争优势是不同的。回顾近年来的发展，无论是主动还是量化之间的业绩比较，从个人角度而言，可能更多是市场风格的变化带来的业绩拉升，比如2019、2020年量化产品的表现比较不错，但是这几年基本都是主动投资大年，投资者可能比较难看到量化产品本身的业绩表现。市场更多以公募的主动基金为投资风格，基本仍聚焦于大盘成长风格。

这两年主动基金的投资能力并没有下降，而是随着流动性的收紧，主动基金边际增量的下降，使得大盘成长风格出现回撤，其实收益之间并非是“非此即彼”的关系，而是在这种大趋势下，主动基金可能在这种风格下形成一定时间的占优，而在风格回撤下，投资者比较关注量化这种偏稳健的产品类型，量化产品本身仍以长期稳健收益为目标。

姚加红：“量化如何影响市场”的话题关注度较高，从策略上来讲，无论是主动基金还是量化基金，高抛低吸和追涨杀跌都是适应市场的时候才是相对更好的策略。

从主动基金和量化基金近年来的发展来看，最大的特点在于量化基金强调Alpha，而主动基金强调Beta。对比而言，由于Beta弱，导致主动基金的表现相对也比较弱。而量化基金，比如量化私募，2021年之前表现其实更好，2021年突破一万多亿。在这个过程中可以看到量化作为一个整体，量化私募+量化公募，其实一直发展得不错。为什么这两年相较而言量化基金的表现看起来更好?原因在于，市场上涨时，做Beta的收益较高、较吸引人，这几年指数下跌，量化基金还是在做Alpha，即意味着在跌的时候或是跌得少，或是还有正收益，相对而言更显眼一点，但这并不说明量化基金近年来额外做了什么事情，导致其与主动基金的竞争。

公募量化的优势

杨天楠：公募量化和私募量化之间有何区别?对于普通投资者来说，公募量化有何优势?

孙蒙：公募的产品类型相对比较明确，基本分为指数增强基金、主动量化基金、中性类型的产品，整体约束较多，尤其是像指数增强类型的产品，80%以上要投向成分股，私募的指增产品相对自由。但公募产品在产品透明性上相对更强，整体的投资门槛相对较低，收费模式也相对友好。

姚加红：同样是指数增强的产品，公募和私募完全不是一个品类，或者换句话讲，公募的指数增强产品其实没有跟私募对标的产品。

在投资层面，私募确实灵活性更高一点，交易频率也更高，导致产品的超额有差异。一般而言，公募确实比较难跑赢私募的产品，这几年随着私募量化高频的产品扩容到1万亿，2021年9月份私募规模突破1万亿过后，可以看到高频带来的贡献已经很小，所以到最近这两年，大家对公募的量化产品也开始关注。

未来，因为公募的换手率普遍10倍到20倍，私募普遍30倍、50倍，高一点的100倍，甚至100倍以上，市场规模基本上是做到一万多亿，超额波动就会变大。换句话讲，公募的优势是市场容量更大一点，理论上来讲，公募会不止私募的一万亿的容量。

因此，就普通投资者而言，可能未来接触公募更多一点，其未来的增长空间也更大一点，我认为就市场容量、市场影响力而言，公募量化现在的做法也是有优势的。

如何做到低波动、稳收益

杨天楠：量化产品如何做到低波动、稳收益?

姚加红：首先多因子这个产品我们团队是从2020年6月底开始接手的，接手以后表现相对还不错，底层是我们的策略框架决定的，表现层也有各种风格的变化。机器学习预测个股的超额收益、风格的轮动、行业的轮动和热点的轮动，机器学习加上多策略框架，也就是很多标的都可以预测，这是底层投资的思路。

在产品展现层面确实看起来每年都是差不多的收益，这也确实是跟市场相关的，也就是像在去年市场机会比较少，在微盘股中的暴露我们去年就已经很大，但是今年随着机会变多，它反而在微盘股的暴露变低，造成的结果是什么呢?去年虽然指数跌幅很大，但是我们几乎绝大部分仓位都在微盘股，因此去年的收益也不错。今年机会很多的时候，指数跌幅也没有去年那么大，但是我们因为分散，所以收益差不多也还是这个数字，就是因为这种分散化的投资加上风格、行业、个股的收益预测，最后叠加呈现的结果是，无论市场好坏，得到的结果都差不多，这应该是我们底层策略框架加上市场刚好配合的结果。

孙蒙：我们一直以来的运作目标就是稳定超额，包含两个维度，一个是稳定、一个是超额，它们对应着投资的两个维度——风险和收益。首先是风险端，我们会比较严格的预先约束很多风险，比如我们不愿意承担仓位上的风险，在仓位上不会有暴露;比如我们不愿意承担风格轮动上的风险，就不会在风格上有暴露;不愿意承担行业轮动对于超额的影响，就做中性化的处理，所以我们在风险端一直很严格，提前会去做这样的控制。

收益方面，更多借助一些新工具，比如利用机器学习了很多的算法，这在整个策略里面也是有体现的，无论我们去用什么类型的技术或者数据，从我们的角度来说，本质上是可以把它放到套利定价的框架里面去的，所谓的套利定价的框架，它背后隐含的逻辑是我们认为具备类似基本面特征的标的是需要有类似的定价的，像竞争性增速、ROE或者很多的以成长性的维度或分析师评价的维度，它都是一样的，但是市场给出了截然不同的定价，从我们的角度来看，其中一定存在投资的机会，我们就可以去把市场本身的定价错误，当作投资获取超额收益最主要的模式。回归到整个市场风格角度，我们可能会去摒弃已经定价过高的板块，同时未来预期增速可能没有那么高的板块，投资一些投资性价比更合理的标的。

量化市场未来或将持续增长

杨天楠：二位怎么看量化的未来?

孙蒙：量化的竞争一定是会越来越激烈，市场有效性也会越来越高，对于市场本身来说是好事，不会存在大幅定价的偏离。对于量化本身来说，从我们的角度还是希望不断在精进、迭代，希望以更基于模型或者更基于科学的维度去刻画市场。

姚加红：做投资Alpha本身就是卷的过程，做Beta是享受系统性红利。量化的投入、算力的人才投入，量化本身在自我提高，按照全世界趋势来看量化投资占比在慢慢提升，因为量化利用人才、机器，量化相较于其他投资的准确性、有效性更好，“卷”肯定是不可避免的。

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