刚刚在和鹏华苏俊杰交流完后，最大的感受是他对于量化投资有着深刻的理解。

其实刚刚非常喜欢量化投资，这两年调研下来发现凡是具备很强“翻石头”能力的基金经理，除了“精力旺盛”+“身体好”这两个特质以外，多多少少都用了一些“类量化”的方法来选股，以提高工作效率。

(相关资料图)

那么，作为一个专注在量化投资领域的基金经理，苏俊杰对于量化投资的理解又是什么呢？

刚刚总结就是两点，系统工程和创新不止。

苏俊杰的定义是：“首先，对于一名量化基金经理，我们会把投资看作一个系统化的工程，更多从数据角度出发，提取数据背后的特征，构成我们的投资策略，最后落到交易执行。我们的投资流程，由于结合了数据和模型，更像是一个系统化的工程。”

具体来说，他会通过模型进行量化，包括收益、风险、成本、时间等投资中涉及的要素，都要通过模型进行清晰的刻画，从而构成一个系统工程。

苏俊杰强调，在量化投资这个系统工程中，风控是第一位的。

他认为，自己会始终把风险和收益放在一起进行考虑，最后追求的是风险调整后的收益，希望得到一个极致的风险收益比。

“因为，我们的投资目标是追求长期稳定的超额收益，那么一方面要尽可能追求超额收益，另一方面也要把风险控制做好。” 苏俊杰表示。

对于这点，苏俊杰的“AI+”基本面量化体系就是最好的说明。

从2017年开始，苏俊杰在业内比较常见的基本面量化体系开始加入人工智能等工具进行创新，从而迭代升级成了目前的“AI+”基本面量化体系。

并且这一体系被苏俊杰比较好地运用到了指数增强基金投资中“增强”的部分，从其管理的相关产品的历史业绩看，效果非常不错。

这里说一个概念，什么叫做“指数增强基金”。增强指数基金是在指数基金的基础上，争取实现“增强”的效果。它介于主动管理基金与被动管理基金两者之间，在用大部分资金仓位被动跟踪指数的同时，对少部分资金仓位加入主动管理的策略。

以苏俊杰管理的鹏华量化先锋为例，鹏华量化先锋是一只中证500指数增强基金，与市场中其它中证500指数增强产品进行对比，可以发现鹏华量化先锋年化波动率、年化收益率、最大回撤以及夏普比率均优于同策略产品。

刚刚先说一个自己的看法，就是对于指数增强基金产品来说，在指数的跟踪上其实各个产品基本差不多，不太可能有很大的差距，拉开这类产品业绩差距的主要因素就是基金经理对于“增强”部分的投资策略。

通常来说，增强部分的投资策略有两种，一种是基金经理根据公司基本面进行主观投资，还有一种是基金经理根据自己的基本面量化体系进行投资。

刚刚认为主观投资，在某种程度上是和指数部分的投资有些违和感的。指数部分的投资是量化投资，如果“增强”部分进行主观投资，就是左手画圆右手画方的感觉。

所以市场上大部分的指数增强产品是选择了基本面量化体系进行“增强”部分的投资，苏俊杰的“AI+”基本面量化体系也属于这种。

下面我们来对苏俊杰的“AI+”基本面量化体系做具体分析：

先看模型的具体定义：

苏俊杰的原话是：“我们的多因子模型，是一个比较综合的体系，我们定义为AI+的基本面量化体系，融入了人工智能算法、基本面质量、基本面动量、基本面预期。”

刚刚认为，这个模型充分体现了苏俊杰对于超额收益来源的理解。他认为超额收益来源于两个部分，即要不赚企业长期发展利润的钱，要么赚二级市场估值的钱。

体现在模型上，基本面质量这个就是针对企业长期发展，基本面质量、基本面动量就是针对二级市场估值。而人工智能算法对于模型的优化，可以说是这个模型最大的亮点，后面会做详细分析。

苏俊杰是通过两步来构造这个模型的：

第一步，以企业财务数据为基础，结合业内人士的分析和预测，进一步做更深入的挖掘和更细致的基本面因子构建，建立拥有更高质量因子的基本面量化模型，这一方面对应的是基本面质量。

第二步，不断拓展新的超额收益来源因子，比如量价数据、高频数据、ESG（环境、社会和公司治理）数据、产业数据、舆情数据等等，让这些新的数据已经慢慢融入到整个模型中。这一部分对应的是基本面动量、基本面预期。

粗看感觉苏俊杰的量化体系似乎平淡无奇，但是缘何能在过往历史中取得不错的超额收益呢？刚刚总结，主要是因为这个量化体系具备以下四个特点：

苏俊杰坦言：“AI能够帮助我们优化模型的表现，需要主动拥抱新的技术，并找到更适合AI发挥的领域。”

他具体解释到，有了AI的辅助后，极大扩充了我们在量价因子的维度，再结合基本面因子，就能带来更多的超额收益来源，模型也变得更加稳定。

对此，刚刚试着做个解释，就是一方面有些高频因子，是需要人工智能才能更好地进行抓取和应用。

苏俊杰举例：“比如说一些新闻舆情，我们内部会有一套爬虫软件，去爬取外部的舆情数据，通过人工智能的技术和算法提取正面和负面的信息，运用到我们的阿尔法模型中。”

而另外一方面更加重要，苏俊杰的原话是：“AI机器挖掘出来的因子和人工提取的因子，都有一定的有效性，但是两者的相关度比较低。这就能够产生额外的阿尔法效果。”

如何理解呢？就是以刚刚浅薄的认知，一个量化模型的因子之间，相关度越低，模型越稳定。

举个例子，一个女孩找男朋友，她设定两个因子，一个是身高，一个是体重，但是其实这两个因子的相关度是很高的，因为都是属于外型方向的。如果这个女孩的因子都是一个方向的，那么她找到好的男朋友的概率就会降低。正确的做法是，她应该设定外型（身高、体重）、智商（学历、学习能力）、经济基础（收入、工作）等相关度很低的因子，才有助于其找到优质的男朋友。

苏俊杰坦言，“我们目前有8个专职的研究员做因子，这些研究员在刚进来的前两年，创造力是很旺盛的，之后思想会有一些老化，包括我自己在内，边际的产出效率就会降低。通过运用AI人工智能算法，能够在一些数据量比较大的领域，帮助我们挖掘到新的有效因子。”

这里说的均衡性，主要是模型中基本面因子和量价因子的比例，对于这个问题，苏俊杰强调，最重要的就是均衡性

还是上面的那个例子，比如女孩给男朋友打分满分是100分，那么外貌占几分、智商占几分、经济基础占几分，这在很大程度上将决定这个女孩找到一个什么样的男朋友。一定要这几样都均衡，才能是好的男朋友。

苏俊杰认为，均衡的好处是，当风格切换的时候，产品净值相对市场能保持比较小的回撤。

他解释到，因为模型是中基本面因子和量价因子的比例均衡的，有一部分因子可能无效，但还有一部分因子是有效的。通过这样均衡的方式，能确保超额收益的稳定性。

这个思路和苏俊杰的经历有关，他回忆：“从2014年管理产品至今，也有超过8年的时间，经历了两轮牛熊切换和4-5个风格切换。每一轮切换的过程，都很突然，不会留给你太多时间转向。”

苏俊杰举例，在2016年之前，价值因子在A股的工作效率并不高，但是到了2016年之后的连续三年时间，价值策略变得非常有效。到了2019和2020年，价值因子又不是特别好。再到2021年后半段重新变得有效。如果价值因子的比例非常大，在这几年业绩就会起伏非常大。

市场是瞬息万变的，以不变应万变是一种思路，但是应时而变，应势而变似乎是更加不错的选择。

苏俊杰应对这个问题的策略就是，模型中的因子权重会根据宏观环境做出动态调整，从而应对市场的变化，实现更好的效果。

具体来说，苏俊杰的策略是分为战略和战术层面去执行。

战略层面，第一层是大类因子，包括价值、成长、动量这些，会根据长期历史表现，由量化投委会给出一个权重的中枢。这类似于战略资产配置，给出各类因子的锚定。

战术层面，根据市场的变化，对每一个大类因子都有一个调整的机制。再往下涉及到几十个，上百个小因子，先使用数据层面做区分，再按照逻辑层面做第二层区分，形成几个不同的类别。再根据相关性、表现、给予一个动态的权重分配。

苏俊杰举例；“2020年，这一年疫情发生后，我们注意到美联储大幅释放流动性，因此就降低了价值因子的权重。在这一年，我们通过成长股获得了不少超额收益。在2021年的年中，我们又把模型的价值因子权重提上来，调整到了一个长期的中枢位置，后面看效果也不错。”

苏俊杰表示：“因子的更新换代也是必然的过程，我们许多的阿尔法因子都经历过切换。很多原来很好的阿尔法因子，现在已经被淘汰了。我们要适应不断变化的市场。”

他认为，要理解一些历史表现很好的阿尔法因子，在某个阶段有效性会大幅减弱。可能这个因子过去类似于一种套利的模式，能够非常稳定输出阿尔法，但随着市场的成熟，就会出现回撤。

“基于此，我们要不断拓展新的阿尔法来源，从不同的数据源去获得新的阿尔法，以弥补随着市场效率的提升，一些因子变得无效。有些历史规律不会再简单重复，也有些历史规律会有周期性的重复。即便重复，也有很大的波动性，而这种波动性在某种程度上可能是我们无法接受的。” 苏俊杰说。

最后总结一下，刚刚认为，苏俊杰的“AI+”基本面量化体系在某种程度上，确实是重新诠释了“增强”的定义。同时，得益于公司平台产品线的完整性和全面性，其在管理产品的过程中也能很好践行自己的体系。比如，创50ETF虽然只是一个普通的指数基金，但也是公司在宽基领域的重要布局，在管理过程中，其实对基金经理投资体系的建立和完善有着非常好的启发和提升作用。再比如，科创50指数增强产品就能比价好地体现出他量化增强的投资思路，理论结合实践，并在实践中不断升华。

另外，关于指数产品的投资，苏俊杰也给到了投资者非常良心的建议，他认为：第一普通投资者要选择适合自己的宽基指数。

第二，定投是最适合普通投资者的一种方式，尤其是针对指数增强的产品。因为长期来说，宽基指数肯定是上涨的，因为挂钩的是宏观经济的发展，但是肯定是有波动的。对于普通投资者来说，要精准把握波动是非常困难的，那么最好的方式就是定投，通过定投中的微笑曲线，并且还能享受到指数增强产品相对宽基指数的增强收益，长期下来有望获得较好的收益。

苏俊杰特别强调：“许多人或许会把ETF指数基金作为一种交易品种。但我觉得指数增强的产品，应该用配置的心态做长期投资，不要用交易的心态买基金。”

简介

苏俊杰简介：清华大学学士，美国芝加哥大学金融数学硕士，具有超过10年证券从业经验，超过4年的基金管理经验。苏俊杰于2019年7月加盟鹏华基金管理有限公司，2021年3月5日开始担任鹏华量化先锋基金的基金经理。

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关键词： 超额收益 基金经理 量化投资