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
那么，究竟如何获取超额收益？
首先，我们简单了解一下量化投资。
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。
然后，我们看看基金经理采用的量化投资框架。
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。
那么，量化投资模型是否会出现失效的情况呢？
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。
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