近期参加了对国金基金的量化基金经理马芳的线上调研。以其在管的国金量化多因子为例，自基金经理2020年9月3日任职以来年化收益率15.36%，总回报48.86%，最大回撤-21.07%。而同期沪深300指数下跌18.96%，最大回撤-39.59%；同期中证500指数下跌9.24%，最大回撤-31.57%。并且，自马芳任职后，这只基金每年都实现了正收益。

国金量化多因子净值走势图--自基金经理任职以来

量化投资前期始于将人的主观投资经验写入程序，由程序来运行，因此有一定的思维定式的限制。然而，经过技术的持续迭代发展，开始逐步实现通过算法去训练模型发现并总结规律，从而生成量化模型。这也就相应赋予了模型超越人类的可能，也能捕捉到一些人类尚未发现的机会。

(相关资料图)

相较于基金经理主动管理，量化投资的优势包括：

1.覆盖大量的股票：量化程序能够快速高效地从庞大的信息中筛选、处理相关信息；

2.规则执行：能够严格遵守投资纪律，按照既定计划执行交易，避免情绪干扰；

3.可回测性：能够通过回测看到过去较长时间段的策略表现，从而提供较为充分的数据支持，并剔除掉一些无效策略。

由于量化投资交易是基于模型的信号做交易执行，模型的信号又经过过往数据的检验，中间不会出现任何人为因素干扰，因此可持续性较强。虽然市场上有些人强调主观和机器的结合，但马芳认为人为的介入可能会影响未来业绩的持续性，因此会采用完全避免人为干预的方式。

机器学习是量化投资的基础技术架构。以此为基础，搭建了一个多策略架构，即从多个维度将市场进行划分并构建相应的子模型来做预测。子模型经过赋权叠加，给股票打分并排名。由于模型划分的维度广泛，因此也能够在很多方面进行不断地迭代、精进。

而在具体的流程上，首先，从行情数据、基本面数据、新闻资讯、分析师一致预期等信息中抓取个股或行业特征，形成特征库；特征库的指标一般有几百至上千个。然后，基于这些特征信息去做神经网络学习，并训练一些不同的模型来做预测；同时运行的模型可能会有五六十个。最后，基于预测的风格、热点、个股、周期等形成投资组合，并执行程序化交易。

总体上，特征库里的特征只是为量化投资提供信息增量，核心的Alpha收益来源于机器学习进行逻辑判断并形成的模型。

首先，量化模型的超额收益来自于所有判断的总体合计。换句话说，只要对半数以上甚至大部分行业做出了正确的判断，那就有可能赚钱。马芳的持仓策略是分散化的，我们也可以发现国金量化多因子前10大重仓股的占比仅有3.18%，因此基金经理不会对单一某个风格或行业等押注太多。即便非常看好，持仓也就会偏移2%左右。这种情况下，不会因为判断失误而带来太大亏损，但判断正确了收益也会增长一些。

至于模型失效，则是经常遇到的事情。一般随着周期拉长，模型会衰减、预测能力下降。一般来说，当一些子模型一段时间（如一个季度）的预测效果都不好时，就会被替换掉。

注1：除另有说明外，数据截至2023年6月15日。

注2：国金量化多因子成立以来总回报104.37%，同期业绩比较基准总收益47.92%，来源基金季报。

注3：该等基金自成立以来可能经历过投资目标、投资范围、投资策略或基金经理的变更。请您于申购前务必于平台查看基金详情及基金合同。

基金是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄和债券等能够提供固定收益预期的金融工具，投资者购买基金，既可能按其持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。

基金分为股票类、混合类、债券类、货币市场类等不同类型，投资者投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般情况下，基金的收益预期越高，投资者承担的风险也越大。

基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个交易日基金的净赎回申请超过基金总份额的百分之十时，投资者将可能无法及时赎回持有的全部基金份额。

投资者应当认真阅读《基金合同》《招募说明书》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资者的风险承受能力相适应。

投资者应当充分了解基金定期定额申购业务和零存整取等储蓄方式的区别。基金定期定额申购业务是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额申购业务并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。

市场有风险，投资需谨慎，过往的业绩表现并非未来回报的保证，基金不保证一定盈利，也不保证最低收益/本金。

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