馬超，現任鵬揚基金量化投資部副總經理。曾任創金合信基金量化分析師、投資經理，珠海寬德投資經理，創金合信基金量化指數與國際部總監助理、基金經理。

　　春節后，DeepSeek成為當之無愧的市場熱點，大模型和人工智能的應用再次受到投資者關注。事實上，人工智能在量化投資領域的運用早已不是新鮮事。鵬揚基金量化投資業務負責人馬超近日接受中國證券報記者采訪時介紹，量化模型中，將數量繁多的價量因子組合起來，就可以運用機器學習或者深度學習的方法來實現。

　　盡管量化投資的基礎是統計學，人工智能等科學技術也在其中發揮著日益重要的作用，但其背后仍然有一些決策需要依靠人的經驗與智慧。正是這些經驗與智慧的區別，賦予了每一個量化投資體系不同的“生命力”。

　　從中國人民大學信息學院畢業后，馬超在國內知名的量化私募和公募基金都有過多年的投研經歷。不同于傳統公募量化流派，馬超希望能把私募量化高頻統計方法論的優勢與公募量化重視基本面的特點結合起來，以達到“1+1＞2”的效果。

　　優化“三好”標準 捕捉超額收益

　　量化投資是以統計學為基礎的，它與現代西方醫學一樣有著共同的理論基礎，都可以理解為從數據中總結規律。如同新藥上市需要經過藥物研發、對照實驗、臨床試驗等步驟一樣，量化策略的開發也要經歷研發、回測等重重關卡。

　　用量化投資來做指數增強產品，其背后的基本原理就是通過對指數成分股權重的超配和欠配，來達到獲取超額收益的目標。那么，超配和欠配背后的依據是什么？馬超介紹，量化策略中會有一套核心的Alpha（超額收益）預測模型，用來判斷未來一段時間內全市場所有股票的超額收益情況，然后對預測結果進行排序，超額收益高于平均水平的股票可以超配，低于平均水平的股票可以欠配。

　　對于其Alpha預測模型的選股標準，馬超用“三好”標準來概括：第一是“好品質”，最直接的就是從股票的財務報表來判斷公司在成長性、現金流、毛利率等維度是否具有良好的質地。但財務報表每個季度才會發布一次，存在時間滯后和頻率較慢的問題，因此還需要賣方分析師的公開預測、券商對股票的評級等各種量化數據作為補充，來綜合判斷股票的品質。第二是“好價格”，包括股票歷史上的縱向估值對比、當前全市場股票的估值對比、行業內同類業務公司的橫向估值對比等，以此來判斷股票是否足夠便宜。第三是“好時機”，從技術分析和事件驅動這兩個角度來判斷是否是購買的好時機，比如股票是否超跌反彈、是否發生了大股東公告增持等重要事件。通過Alpha預測模型選出符合“三好”標準的股票，就是投資組合超額收益的根本來源。

　　第一步選股雖然看似客觀，但會產生一些問題，比如超額收益高的股票往往是偏小盤的股票，或者集中于某一個行業的股票，亦或是都集中于某一風格，比如都是低估值或者高成長的股票。在某一個維度上的風險集中會導致投資組合的波動率更大，一旦遇上極端風險事件，組合的凈值可能會面臨巨大回撤。2024年1月微盤股崩盤引發的量化集體大回撤，就是這種風險暴露的典型案例。另外，Alpha預測模型選出的股票，在實際交易中可能會有不同的流動性特征，在考慮交易摩擦之后，有的股票實際上對于整個投資組合是沒有任何收益貢獻的。

　　因此，在Alpha模型選股的基礎上，還需要風險模型和成本模型來優化整個投資組合。馬超介紹，Alpha模型如同一匹快馬，負責向前奔馳，風險模型和成本模型則相當于韁繩，負責控制方向和速度。通過設定目標函數，將三者統籌結合起來，達到一個數學上的最優解，才能使整個投資組合擁有比較健康的收益風險比。

　　此前，中證A500指數橫空出世，成為“兵家必爭之地”，由馬超管理的中證A500量化指增產品近期也開始發行。馬超認為，中證A500指數有著多重優勢：一方面，從指數編制上，中證A500指數從各行業選取市值較大、流動性較好的500只證券作為指數樣本，反映各行業最具代表性上市公司的整體表現，長期投資價值較高。從行業來看，中證A500指數覆蓋的行業更加均衡，更側重布局我國新能源、創新藥、商業航天等“新質生產力”行業，含“新”量超50%，創新和科技屬性較強。此外，在ESG、成長性、股息率等多個維度，中證A500指數都有不錯的表現，因此具有較高的投資價值。

　　另一方面，從超額收益的角度來說，馬超對比分析認為，中證A500指數成分股數量較多，產品對500只股票都有超配或欠配的空間，并且行業分布更加均衡。因此，相比于滬深300指數，中證A500指數具有更大的誤差空間和風險預算空間，其操作空間和超額收益空間都更大。

　　持續迭代 積小勝為大勝

　　量化投資行業有一句公認的名言——“量化投資沒有圣杯”，即不存在永遠有效的投資策略。就像藥物一樣，長期使用會導致身體產生耐藥性，從而失效。量化策略運行一段時間后，外部環境會發生變化，市場本身也會產生一些結構性變化，導致部分策略因子失效。因此，管理人需要持續創新，引入新的因子以替代失效的因子，從而確保策略能夠適應不斷變化的市場。

　　每個交易日，鵬揚基金量化團隊都要密切跟蹤模型的運行狀況，觀察哪些因子跑出了歷史最差表現，哪些機制可能面臨失效，并及時進行有效調整。每個季度，馬超還會根據當時的宏觀環境、市場情況和模型運行情況，對整個量化投資體系進行一次迭代調整。

　　盡管量化投資的基礎是統計學，但仍有一些決策依賴于人的經驗與智慧。例如，因子的組合方式、權重的確定等，單純依靠歷史數據計算可能會帶來過度擬合的風險。而如何根據當前和未來可能的變化來調整參數，則需要依靠人的主觀判斷，這也是每次投資策略迭代調整的關鍵所在。

　　主動管理的本質，就是“預測”。一旦有預測，就會有“對”與“錯”之分。馬超坦言，量化投資無法做到百分之百準確的預測，而是希望通過更多的預測次數和更廣的預測范圍，提高預測結果的整體可靠性，“積小勝為大勝”。

　　對于如何評價指數增強策略的優劣，馬超認為，僅僅觀察超額收益率并不科學。反映超額收益波動率的“跟蹤誤差”是評價指數增強產品最核心的指標，該指標能體現基金經理的投資風格是穩健型的還是風險偏好型的。在同一指數和相同“跟蹤誤差”下，再比較超額收益率才是有意義的。“我期望通過對投資組合的精細化管理，力爭將產品年化跟蹤誤差控制在比基金合同要求的7.5%更低的范圍內。”馬超說。

　　不同于傳統技術流派或基本面量化流派，馬超擁有公募量化和私募量化的復合從業背景。他希望將私募量化的高頻統計方法與公募量化的基本面分析相結合，實現“1+1＞2”的效果。同時，鵬揚基金憑借其深厚的絕對收益投資基因，在宏觀研究和基本面分析方面具有獨特優勢，為馬超提供了新的啟發。他希望能將這些優勢整合，取長補短，相互促進，以提升投資的勝率。

　　馬超介紹，鵬揚基金在量化投研團隊的架構上，采用了國際對沖基金較為通行的流水線分工協作模式。從IT部門準備數據開始，到量化團隊進行因子挖掘、多因子組合、投資組合管理，再到交易部門執行算法交易，整個流程都是以成熟的模塊化分工協作方式運作。在硬件投入方面，鵬揚基金也配備了相應的強大運算能力。

　　正本清源 公募量化大有可為

　　“高流動性的市場具有巨大的吸引力，但是一定要建立在合規的基礎上。”馬超表示。

　　此前，輿論中“割韭菜”“砸大盤”“追漲殺跌”等對于量化的指責聲不斷，量化投資一度站上風口浪尖，成為眾矢之的。近兩年，監管針對量化投資和高頻交易推出了一系列監管措施。在馬超看來，監管已經識別出量化交易中對市場造成干擾、通過頻繁操作“收割”或侵害普通投資者利益的有害行為，并通過制度手段加以限制。目前，現有的量化交易制度，包括程序化交易報備制度、定期檢查等，都對市場產生了積極影響。經過整頓，整個量化行業正朝著合規健康發展的方向邁進。

　　展望量化投資的未來，馬超認為，當前公募量化還處在比較早期的階段，具有巨大的發展空間。以公募指數增強產品的規模為例，公募中證500指數增強產品合計規模約500億元，這基本與一家頭部量化私募的管理體量相當，說明市場競爭尚未充分，規模增長空間巨大。

　　此外，近年來指數公司不斷推出新的指數，公募基金公司上報的指數增強基金也出現了許多差異化產品。從豐富度和差異性來看，公募基金相較于私募基金的優勢正逐漸顯現。隨著公募基金被動化投資趨勢的興起，指數增強產品未來面臨巨大的發展機遇。