来源：金融界网站
主动量化基金简介
根据兴业证券研报，主动量化基金通常是指不进行空头对冲且没有明确跟踪误差要求的主动管理的量化基金产品。我们可以将所有主动管理的量化基金产品分为3类，分别是：指数增强基金、量化对冲基金、以及主动量化基金。主动量化基金，与指数增强基金相比，没有较为严格的跟踪误差约束；与量化对冲基金相比，主动量化基金通常是多头策略而非多空策略。
由于指数增强基金有跟踪误差约束，而量化对冲基金也一般要对冲掉市场beta风险来获取alpha收益，因此主动量化是一类限制较为宽松的公募量化基金产品，不同的产品风格、属性可能相差很大，这里我们仅以最为常用的多因子框架为例，说明一类主动量化基金组合的构建流程。使用多因子框架进行组合构建通常分为两个部分：
第一，收益预测部分。这部分使用到的因子通常称为alpha因子，是指其对于未来股票收益具有显著且稳定预测能力的因子（如果能够对收益能力显著但不稳定的因子如17年后的市值因子进行择时使用，那么该因子也可以作为alpha因子，这部分属于因子择时的范畴）。单个alpha因子提供了全市场股票一个维度的“评分”，组合管理者通常会根据不同alpha因子的收益预测能力，对多个alpha因子进行加权，得到一个最终的合成“评分”，以此为基础进行组合构建。
第二，风险控制部分。这部分使用到的因子通常称为风险因子，或者称为风格因子，这类因子的特征是能够对于未来股票的风险有显著且稳定的预测能力。仅仅有了有效的收益预测往往不够，组合管理者通常还有持仓最大权重、换手率、波动率、相对基准的跟踪误差、最大回撤等诸多限制条件，这就要求在构建最终组合时，要对组合进行风险控制。最简单直观的风险控制手段是行业中性和市值中性，因为行业、市值本质上就是风格因子，股票的收益波动很大程度来自行业端和市值端。当然实际中运用的风险模型可能更为复杂精细，但它们的目的都是使组合运行在产品的约束框架内。收益预测与风险控制，可以形象的比喻为多因子框架的矛与盾，收益预测部分是锋利的矛，用于甄别股票未来的收益情况；而风险控制部分则是坚实的盾，使得组合在可能发生的各种市场环境下平稳的运行，从而最大程度的发挥出收益预测部分的威力。
主动量化基金特点分析和目前的缺陷
主动量化基金，由于投资方法不同于其他主动权益基金，投资目标不同于量化对冲以及指数增强，所以其在持仓、换手等方面有其独有的特点。主动量化基金的平均仓位相比其同类基金都要更高，这一点在偏股混合型和灵活配置型基金中尤其明显。
近年来，面对风云变幻的股票市场，主动量化基金交出的答卷其实并不理想。其核心原因是量化模型的不完善。面对市场大涨时，主动量化基金跑不赢指数型量化基金；面对大跌时，主动型量化基金又不如对冲型基金抗跌。众所周知，量化最离不开的就是数据。不少公司对财务数据的公布不实对量化模型会有影响。其次就是数据的体量。中国金融市场发展飞速，但距离发达国家成熟的金融市场还有一些距离。所以数据期短也会对量化模型的准确性造成影响。
未来可期
从2015年来主动量化基金的历史回顾中，我们可以看到，主动量化基金经历2015、2016年的高光表现后，在2017年的市值因子反向、2018年的市场大幅下行中陷入了相对排名的低谷，但“疾风知劲草”，经历了市场的起起伏伏、部分alpha因子的式微后，一批优秀的量化管理人在新的环境下仍然创造了优异的业绩与排名，一批优质的量化产品在2019年、2020年陆续涌现了出来。我们可以看到主动量化基金有一定的共性，如仓位较高、换手率高、持仓分散、与其他权益基金超额收益相关性不高；同时通过对不同基金的个性化分析，我们也能看出它们在交易行为、持仓偏好、收益来源等方面都存在鲜明的特点。量化投资具有相对较稳定的预期收益，并因为在方法论上的差异，与其他主动权益产品往往具有较低的相关性。近年来，一批具有可观稳定超额收益的主动量化基金陆续涌现，主动量化基金将迎来较大的发展空间。
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