【前情提要】
量化投资是一个大概念，是一种区别于主观投资的投资方法论，简单来说就是将机器学习、人工智能等最新和最前沿的科技应用到投资当中。同时，它可以涉及到不同的资产类别，包括股票、期货、期权和债券等，那对应不同的资产类别就会有不同的策略类型。在之前的财富课堂中，我们曾与许多优秀的管理人交流过量化投资其中一些主流策略，比如CTA策略、市场中性策略和指数增强策略（哪些时点是CTA策略的买点？投资CTA策略需要和时间做朋友吗？/ 选CTA产品看哪些指标才真的有效？管理人规模越大越值得投资吗？ / 2023年如何在对的时间找到好的CTA混合策略产品？看这篇文章就够了！）。
本期我们邀请到百亿私募茂源投资（凡二）的创始人兼CEO，清华大学毕业、英国东英大学博士郭学文先生一起交流量化投资股票策略（区别于量化期货策略，量化期权策略，量化债券策略等）中的另一种主流策略——量化选股策略。在上篇文章中（市场中性、指数增强、量化选股策略有何不同？投资人如何选择？），我们介绍了量化股票策略的三种主流策略市场中性、指数增强、量化选股策略的异同点。本篇我们将进一步聚焦于量化选股策略，厘清量化选股策略都有哪些子策略，不同子策略的选股逻辑有何不同；作为投资人，如何才能挑选出一只好的量化选股产品。希望通过本期访谈的学习和陪伴，各位投资人能够对量化选股策略有更为深刻的理解和认识！
【对话访谈】
（一）量化选股策略都有哪些子策略？不同子策略的选股逻辑有何不同？
陆滢洁：聊到量化选股这个概念，我们经常也会听到一些关键词，比如高频、中频、低频的量化选股，比如使用基本面数据的量化选股等等。那么，量化选股本身是否有很多的子策略？有没有一套比较容易理解的分类体系？
郭学文：量化选股的子策略主要可以分为两大类，一是高频的量价策略，二是中低频的基本面策略。
高频的量价策略，主要基于个股的成交量和价格走势数据进行预测和判断，选股的原则是考虑该股票波动性是否足够大，通常不会在意所选股票是不是我们常规意义上认为具有长期投资价值的好股票。因为高频交易一般当天买入后可能第二天就卖掉了，只要股票波动性大，第二天有大涨的可能，就可以了。作为投资者，个人买股票要尽量避开这种类型的股票，因为一旦买入长期持有的话，这种高波动股票最终带来的可能不是收益，而是较大的损失。#量价分析#
中低频的#基本面策略# ，则是基于个股的净利润、现金流等财务数据和部分非财务信息来进行预测和判断，选股的原则是考虑该股票是否具有投资价值。因为中低频交易的持仓周期较长，所以通常会选择那些买入后长期持有能够带来不错收益的股票。那如果我们将中低频的基本面策略进一步细分，又包括中频的量价与基本面结合策略、低频的纯基本面策略。其中，中频的量价与基本面结合策略是利用基本面数据选择好的股票，再通过量价数据判断好的买点与卖点；低频的纯基本面策略则是利用基本面数据选择好的股票进行中长期投资。
这两类量化选股的子策略在选择股票的时候不受指数、行业、风格约束，但都需要考虑所选股票的流动性问题。如果买了流动性较差的股票，在卖出时可能会遇到一些麻烦，交易对手盘不足导致成交困难，少量卖出也会对股票价格形成很大冲击。
陆滢洁：那按照我们所说的这个分类方法，茂源的量化选股策略属于哪一类？
郭学文：在2021年四季度之前，我们是以高频策略为主的。但在2021年四季度之后，高频交易的竞争越来越激烈，市场上高频赛道的管理规模逼近策略容量上限，我们就开始补充中频策略团队，先利用基本面数据进行选股，再利用高频交易进行收益增强。所以，目前茂源是部署了两类策略，一类是高频的量价策略，另一类是中频的量价与基本面结合策略，资金分配上基本是各占一半。
（二）如何挑选出一只好的量化选股产品？看这个指标是关键！
陆滢洁：那选一只好的量化选股产品，您觉得哪些指标能够辅助投资人进行判断？投资人可以参考？
郭学文：中证500、中证1000、沪深300等指数增强产品，一般以中证500、中证1000、沪深300等宽基指数为基准，先看产品收益是否能够跑赢比较基准，再看超过比较基准的超额收益有多少。但量化选股产品由于在选股上不受规模、行业、风格等约束，可以全市场选股，没有宽基指数进行对标，所以我们通常是参考“全A等权指数”。一般我们所接触的指数大多是市值加权指数，也就是按照个股的市值占总市值的权重来赋予个股权重。但全A等权指数是给所有个股都赋予同样的权重，与市值加权指数相比，能够减少大市值股票对指数的影响，平等反映整个市场的表现。因为量化选股策略需要考虑个股的流动性，更偏好于那些交易活跃、换手率高的中小市值股票，所以全A等权指数更适合作为量化选股产品的比较基准。然后，就要去了解这家量化选股公司的基本面，不要因为看到过去的业绩好，盲目买入，要判断这家管理人的业绩表现是不是具有可持续性。#全A指数#
此外，在将不同量化选股产品进行业绩比较的时候，也要考虑它们的底层投资逻辑是否相同，都是高频的量价策略，还是都是中低频的基本面策略，尽可能是在同一个维度下进行比较。
（三）量化投资界的马太效应！
陆滢洁：之前我们也提到量化投资就是将最前沿、最新的科学技术应用到投资当中的一种投资方法论，所以量化投资是十分依赖技术的，包括数据、算力、算法等。那现在中国市场上的各家量化管理人是不是已经开始依据自身的禀赋和特色在做一些差异化的投资了呢？
郭学文：量化投资想要做出差异化是挺难的，尤其是在同一个策略赛道上。只能说不同管理人对这些子策略赛道的取舍不同，有的管理人做高频策略，但有的管理人就不做高频交易，而是去做中低频交易。在我们看来，量化头部机构更多需要考虑的是做好所有子策略赛道的全覆盖，并且在每一个子策略赛道上都能形成竞争力。
陆滢洁：目前管理规模达到100亿以上的量化私募管理人已经超过30家了，您怎么看头部量化公司在硬件上的大规模投入？怎么看量化投资界的马太效应？
郭学文：最初的硬件投入主要和高频交易有关，因为高频交易的数据多，需要算力，也需要存储，但在存储方面的投入通常比算力方面更大。我们常说用空间换时间，指的就是通过加大存储投入，把模型很长时间很复杂才能算出来的结果给存起来，用的时候就不需要从头算起，可以节约不少时间，这样我的进步速度就很快，就能够比别人更早赚到这部分的收益。
所以，未来小的量化管理公司会越来越难，头部量化管理公司有更多的资源和人才，并且能够把这些资源和人才高效地组织起来，去不断迭代技术，产生规模效应。
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