剛剛在和鵬華蘇俊杰交流完后，最大的感受是他對于量化投資有著深刻的理解。

其實剛剛非常喜歡量化投資，這兩年調研下來發現凡是具備很強“翻石頭”能力的基金經理，除了“精力旺盛”+“身體好”這兩個特質以外，多多少少都用了一些“類量化”的方法來選股，以提高工作效率。

(相關資料圖)

那么，作為一個專注在量化投資領域的基金經理，蘇俊杰對于量化投資的理解又是什么呢？

剛剛總結就是兩點，系統工程和創新不止。

蘇俊杰的定義是：“首先，對于一名量化基金經理，我們會把投資看作一個系統化的工程，更多從數據角度出發，提取數據背后的特征，構成我們的投資策略，最后落到交易執行。我們的投資流程，由于結合了數據和模型，更像是一個系統化的工程。”

具體來說，他會通過模型進行量化，包括收益、風險、成本、時間等投資中涉及的要素，都要通過模型進行清晰的刻畫，從而構成一個系統工程。

蘇俊杰強調，在量化投資這個系統工程中，風控是第一位的。

他認為，自己會始終把風險和收益放在一起進行考慮，最后追求的是風險調整后的收益，希望得到一個極致的風險收益比。

“因為，我們的投資目標是追求長期穩定的超額收益，那么一方面要盡可能追求超額收益，另一方面也要把風險控制做好。” 蘇俊杰表示。

對于這點，蘇俊杰的“AI+”基本面量化體系就是最好的說明。

從2017年開始，蘇俊杰在業內比較常見的基本面量化體系開始加入人工智能等工具進行創新，從而迭代升級成了目前的“AI+”基本面量化體系。

并且這一體系被蘇俊杰比較好地運用到了指數增強基金投資中“增強”的部分，從其管理的相關產品的歷史業績看，效果非常不錯。

這里說一個概念，什么叫做“指數增強基金”。增強指數基金是在指數基金的基礎上，爭取實現“增強”的效果。它介于主動管理基金與被動管理基金兩者之間，在用大部分資金倉位被動跟蹤指數的同時，對少部分資金倉位加入主動管理的策略。

以蘇俊杰管理的鵬華量化先鋒為例，鵬華量化先鋒是一只中證500指數增強基金，與市場中其它中證500指數增強產品進行對比，可以發現鵬華量化先鋒年化波動率、年化收益率、最大回撤以及夏普比率均優于同策略產品。

剛剛先說一個自己的看法，就是對于指數增強基金產品來說，在指數的跟蹤上其實各個產品基本差不多，不太可能有很大的差距，拉開這類產品業績差距的主要因素就是基金經理對于“增強”部分的投資策略。

通常來說，增強部分的投資策略有兩種，一種是基金經理根據公司基本面進行主觀投資，還有一種是基金經理根據自己的基本面量化體系進行投資。

剛剛認為主觀投資，在某種程度上是和指數部分的投資有些違和感的。指數部分的投資是量化投資，如果“增強”部分進行主觀投資，就是左手畫圓右手畫方的感覺。

所以市場上大部分的指數增強產品是選擇了基本面量化體系進行“增強”部分的投資，蘇俊杰的“AI+”基本面量化體系也屬于這種。

下面我們來對蘇俊杰的“AI+”基本面量化體系做具體分析：

先看模型的具體定義：

蘇俊杰的原話是：“我們的多因子模型，是一個比較綜合的體系，我們定義為AI+的基本面量化體系，融入了人工智能算法、基本面質量、基本面動量、基本面預期。”

剛剛認為，這個模型充分體現了蘇俊杰對于超額收益來源的理解。他認為超額收益來源于兩個部分，即要不賺企業長期發展利潤的錢，要么賺二級市場估值的錢。

體現在模型上，基本面質量這個就是針對企業長期發展，基本面質量、基本面動量就是針對二級市場估值。而人工智能算法對于模型的優化，可以說是這個模型最大的亮點，后面會做詳細分析。

蘇俊杰是通過兩步來構造這個模型的：

第一步，以企業財務數據為基礎，結合業內人士的分析和預測，進一步做更深入的挖掘和更細致的基本面因子構建，建立擁有更高質量因子的基本面量化模型，這一方面對應的是基本面質量。

第二步，不斷拓展新的超額收益來源因子，比如量價數據、高頻數據、ESG（環境、社會和公司治理）數據、產業數據、輿情數據等等，讓這些新的數據已經慢慢融入到整個模型中。這一部分對應的是基本面動量、基本面預期。

粗看感覺蘇俊杰的量化體系似乎平淡無奇，但是緣何能在過往歷史中取得不錯的超額收益呢？剛剛總結，主要是因為這個量化體系具備以下四個特點：

蘇俊杰坦言：“AI能夠幫助我們優化模型的表現，需要主動擁抱新的技術，并找到更適合AI發揮的領域。”

他具體解釋到，有了AI的輔助后，極大擴充了我們在量價因子的維度，再結合基本面因子，就能帶來更多的超額收益來源，模型也變得更加穩定。

對此，剛剛試著做個解釋，就是一方面有些高頻因子，是需要人工智能才能更好地進行抓取和應用。

蘇俊杰舉例：“比如說一些新聞輿情，我們內部會有一套爬蟲軟件，去爬取外部的輿情數據，通過人工智能的技術和算法提取正面和負面的信息，運用到我們的阿爾法模型中。”

而另外一方面更加重要，蘇俊杰的原話是：“AI機器挖掘出來的因子和人工提取的因子，都有一定的有效性，但是兩者的相關度比較低。這就能夠產生額外的阿爾法效果。”

如何理解呢？就是以剛剛淺薄的認知，一個量化模型的因子之間，相關度越低，模型越穩定。

舉個例子，一個女孩找男朋友，她設定兩個因子，一個是身高，一個是體重，但是其實這兩個因子的相關度是很高的，因為都是屬于外型方向的。如果這個女孩的因子都是一個方向的，那么她找到好的男朋友的概率就會降低。正確的做法是，她應該設定外型（身高、體重）、智商（學歷、學習能力）、經濟基礎（收入、工作）等相關度很低的因子，才有助于其找到優質的男朋友。

蘇俊杰坦言，“我們目前有8個專職的研究員做因子，這些研究員在剛進來的前兩年，創造力是很旺盛的，之后思想會有一些老化，包括我自己在內，邊際的產出效率就會降低。通過運用AI人工智能算法，能夠在一些數據量比較大的領域，幫助我們挖掘到新的有效因子。”

這里說的均衡性，主要是模型中基本面因子和量價因子的比例，對于這個問題，蘇俊杰強調，最重要的就是均衡性

還是上面的那個例子，比如女孩給男朋友打分滿分是100分，那么外貌占幾分、智商占幾分、經濟基礎占幾分，這在很大程度上將決定這個女孩找到一個什么樣的男朋友。一定要這幾樣都均衡，才能是好的男朋友。

蘇俊杰認為，均衡的好處是，當風格切換的時候，產品凈值相對市場能保持比較小的回撤。

他解釋到，因為模型是中基本面因子和量價因子的比例均衡的，有一部分因子可能無效，但還有一部分因子是有效的。通過這樣均衡的方式，能確保超額收益的穩定性。

這個思路和蘇俊杰的經歷有關，他回憶：“從2014年管理產品至今，也有超過8年的時間，經歷了兩輪牛熊切換和4-5個風格切換。每一輪切換的過程，都很突然，不會留給你太多時間轉向。”

蘇俊杰舉例，在2016年之前，價值因子在A股的工作效率并不高，但是到了2016年之后的連續三年時間，價值策略變得非常有效。到了2019和2020年，價值因子又不是特別好。再到2021年后半段重新變得有效。如果價值因子的比例非常大，在這幾年業績就會起伏非常大。

市場是瞬息萬變的，以不變應萬變是一種思路，但是應時而變，應勢而變似乎是更加不錯的選擇。

蘇俊杰應對這個問題的策略就是，模型中的因子權重會根據宏觀環境做出動態調整，從而應對市場的變化，實現更好的效果。

具體來說，蘇俊杰的策略是分為戰略和戰術層面去執行。

戰略層面，第一層是大類因子，包括價值、成長、動量這些，會根據長期歷史表現，由量化投委會給出一個權重的中樞。這類似于戰略資產配置，給出各類因子的錨定。

戰術層面，根據市場的變化，對每一個大類因子都有一個調整的機制。再往下涉及到幾十個，上百個小因子，先使用數據層面做區分，再按照邏輯層面做第二層區分，形成幾個不同的類別。再根據相關性、表現、給予一個動態的權重分配。

蘇俊杰舉例；“2020年，這一年疫情發生后，我們注意到美聯儲大幅釋放流動性，因此就降低了價值因子的權重。在這一年，我們通過成長股獲得了不少超額收益。在2021年的年中，我們又把模型的價值因子權重提上來，調整到了一個長期的中樞位置，后面看效果也不錯。”

蘇俊杰表示：“因子的更新換代也是必然的過程，我們許多的阿爾法因子都經歷過切換。很多原來很好的阿爾法因子，現在已經被淘汰了。我們要適應不斷變化的市場。”

他認為，要理解一些歷史表現很好的阿爾法因子，在某個階段有效性會大幅減弱。可能這個因子過去類似于一種套利的模式，能夠非常穩定輸出阿爾法，但隨著市場的成熟，就會出現回撤。

“基于此，我們要不斷拓展新的阿爾法來源，從不同的數據源去獲得新的阿爾法，以彌補隨著市場效率的提升，一些因子變得無效。有些歷史規律不會再簡單重復，也有些歷史規律會有周期性的重復。即便重復，也有很大的波動性，而這種波動性在某種程度上可能是我們無法接受的。” 蘇俊杰說。

最后總結一下，剛剛認為，蘇俊杰的“AI+”基本面量化體系在某種程度上，確實是重新詮釋了“增強”的定義。同時，得益于公司平臺產品線的完整性和全面性，其在管理產品的過程中也能很好踐行自己的體系。比如，創50ETF雖然只是一個普通的指數基金，但也是公司在寬基領域的重要布局，在管理過程中，其實對基金經理投資體系的建立和完善有著非常好的啟發和提升作用。再比如，科創50指數增強產品就能比價好地體現出他量化增強的投資思路，理論結合實踐，并在實踐中不斷升華。

另外，關于指數產品的投資，蘇俊杰也給到了投資者非常良心的建議，他認為：第一普通投資者要選擇適合自己的寬基指數。

第二，定投是最適合普通投資者的一種方式，尤其是針對指數增強的產品。因為長期來說，寬基指數肯定是上漲的，因為掛鉤的是宏觀經濟的發展，但是肯定是有波動的。對于普通投資者來說，要精準把握波動是非常困難的，那么最好的方式就是定投，通過定投中的微笑曲線，并且還能享受到指數增強產品相對寬基指數的增強收益，長期下來有望獲得較好的收益。

蘇俊杰特別強調：“許多人或許會把ETF指數基金作為一種交易品種。但我覺得指數增強的產品，應該用配置的心態做長期投資，不要用交易的心態買基金。”

簡介

蘇俊杰簡介：清華大學學士，美國芝加哥大學金融數學碩士，具有超過10年證券從業經驗，超過4年的基金管理經驗。蘇俊杰于2019年7月加盟鵬華基金管理有限公司，2021年3月5日開始擔任鵬華量化先鋒基金的基金經理。

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關鍵詞： 超額收益 基金經理 量化投資