近期參加了對國金基金的量化基金經理馬芳的線上調研。以其在管的國金量化多因子為例，自基金經理2020年9月3日任職以來年化收益率15.36%，總回報48.86%，最大回撤-21.07%。而同期滬深300指數下跌18.96%，最大回撤-39.59%；同期中證500指數下跌9.24%，最大回撤-31.57%。并且，自馬芳任職后，這只基金每年都實現了正收益。

國金量化多因子凈值走勢圖--自基金經理任職以來

量化投資前期始于將人的主觀投資經驗寫入程序，由程序來運行，因此有一定的思維定式的限制。然而，經過技術的持續迭代發展，開始逐步實現通過算法去訓練模型發現并總結規律，從而生成量化模型。這也就相應賦予了模型超越人類的可能，也能捕捉到一些人類尚未發現的機會。

(相關資料圖)

相較于基金經理主動管理，量化投資的優勢包括：

1.覆蓋大量的股票：量化程序能夠快速高效地從龐大的信息中篩選、處理相關信息；

2.規則執行：能夠嚴格遵守投資紀律，按照既定計劃執行交易，避免情緒干擾；

3.可回測性：能夠通過回測看到過去較長時間段的策略表現，從而提供較為充分的數據支持，并剔除掉一些無效策略。

由于量化投資交易是基于模型的信號做交易執行，模型的信號又經過過往數據的檢驗，中間不會出現任何人為因素干擾，因此可持續性較強。雖然市場上有些人強調主觀和機器的結合，但馬芳認為人為的介入可能會影響未來業績的持續性，因此會采用完全避免人為干預的方式。

機器學習是量化投資的基礎技術架構。以此為基礎，搭建了一個多策略架構，即從多個維度將市場進行劃分并構建相應的子模型來做預測。子模型經過賦權疊加，給股票打分并排名。由于模型劃分的維度廣泛，因此也能夠在很多方面進行不斷地迭代、精進。

而在具體的流程上，首先，從行情數據、基本面數據、新聞資訊、分析師一致預期等信息中抓取個股或行業特征，形成特征庫；特征庫的指標一般有幾百至上千個。然后，基于這些特征信息去做神經網絡學習，并訓練一些不同的模型來做預測；同時運行的模型可能會有五六十個。最后，基于預測的風格、熱點、個股、周期等形成投資組合，并執行程序化交易。

總體上，特征庫里的特征只是為量化投資提供信息增量，核心的Alpha收益來源于機器學習進行邏輯判斷并形成的模型。

首先，量化模型的超額收益來自于所有判斷的總體合計。換句話說，只要對半數以上甚至大部分行業做出了正確的判斷，那就有可能賺錢。馬芳的持倉策略是分散化的，我們也可以發現國金量化多因子前10大重倉股的占比僅有3.18%，因此基金經理不會對單一某個風格或行業等押注太多。即便非常看好，持倉也就會偏移2%左右。這種情況下，不會因為判斷失誤而帶來太大虧損，但判斷正確了收益也會增長一些。

至于模型失效，則是經常遇到的事情。一般隨著周期拉長，模型會衰減、預測能力下降。一般來說，當一些子模型一段時間（如一個季度）的預測效果都不好時，就會被替換掉。

注1：除另有說明外，數據截至2023年6月15日。

注2：國金量化多因子成立以來總回報104.37%，同期業績比較基準總收益47.92%，來源基金季報。

注3：該等基金自成立以來可能經歷過投資目標、投資范圍、投資策略或基金經理的變更。請您于申購前務必于平臺查看基金詳情及基金合同。

基金是一種長期投資工具，其主要功能是分散投資，降低投資單一證券所帶來的個別風險。基金不同于銀行儲蓄和債券等能夠提供固定收益預期的金融工具，投資者購買基金，既可能按其持有份額分享基金投資所產生的收益，也可能承擔基金投資所帶來的損失。

基金分為股票類、混合類、債券類、貨幣市場類等不同類型，投資者投資不同類型的基金將獲得不同的收益預期，也將承擔不同程度的風險。一般情況下，基金的收益預期越高，投資者承擔的風險也越大。

基金在投資運作過程中可能面臨各種風險，既包括市場風險，也包括基金自身的管理風險、技術風險和合規風險等。巨額贖回風險是開放式基金所特有的一種風險，即當單個交易日基金的凈贖回申請超過基金總份額的百分之十時，投資者將可能無法及時贖回持有的全部基金份額。

投資者應當認真閱讀《基金合同》《招募說明書》等基金法律文件，了解基金的風險收益特征，并根據自身的投資目的、投資期限、投資經驗、資產狀況等判斷基金是否和投資者的風險承受能力相適應。

投資者應當充分了解基金定期定額申購業務和零存整取等儲蓄方式的區別。基金定期定額申購業務是引導投資者進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式。但是定期定額申購業務并不能規避基金投資所固有的風險，不能保證投資者獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。

市場有風險，投資需謹慎，過往的業績表現并非未來回報的保證，基金不保證一定盈利，也不保證最低收益/本金。

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