国泰君安资管量化团队：超额收益的纯粹和稳定

导读：在250年前，人类生产和消费的产品种类只有100到1000种，今天则增加到了10亿种以上。如此大的变化，都源于250年前的工业革命。工业革命的出现，大幅提高了劳动效率，开启了全新的人类社会。

而投资的“工业革命”已经悄然在我们身边开启。在西方成熟市场，量化投资被称为传统投资哲学的“投资革命”。相比于主动管理专注于深度研究，量化投资具有广覆盖的优势。

这意味着当市场表现出更强的广度效应时，量化投资的优势也更加明显。

今年的市场就非常典型，没有明显的趋势性行情，也没有明显的行业风格，更多呈现看似散乱的个股独立阿尔法，这也将越来越多投资者的目光引向了阿尔法相对独立的公募量化产品。

我们看到，国泰君安资管的多个量化产品在今年都取得了非常稀缺的正收益。以国泰君安资管量化投资部总经理胡崇海管理一年以上的产品为例：国泰君安中证500指数增强A、国泰君安中证1000指数增强A、国泰君安量化选股混合发起A、国泰君安科技创新精选三个月持有股票发起A，今年以来全部取得了2.32%到10.07%之间的绝对收益（数据来源：万得；数据区间：2023年1月1日--2023年9月30日）。

图表：胡崇海管理一年以上产品2023年业绩

数据来源：万得；数据截止：2023年9月30日

量化投资使用大量的历史数据预测未来，本质上基于统计学里的大数定律——未来发生的偶然事件里包含着某种必然。如果预测准确，就能在未来的市场里赚钱。相比“放长线、钓大鱼”的主动选股，量化投资通过持仓大量股票，结合底层的交易模型，用相对频繁的调仓力争实现“广撒网、多捞鱼”。

量化的广度优势正在A股体现

在华尔街，大家把超额收益阿尔法看作一种竞争优势（Edge）。如果一个人长期能战胜市场，就必然会在某个方面具有竞争优势。

以主动选股的代表巴菲特为例，他长期的年化收益率在20%左右，同期标普500指数的收益率为10%左右，那么巴菲特长期的超额收益就是10%。以巴菲特为代表的主动选股群体，其竞争优势来自对公司的深度研究。

主动选股的深度研究优势，在巴菲特大量的公开发言中也能看到。他不断强调对企业商业模式、护城河、经营质量、管理层的研究，也重视组合的集中投资和长期投资。

深度研究的最本质体现，就是持股数量足够少和组合换手率足够低（因为深度研究的成本是时间）。

相比之下，量化的竞争优势来自数据广度。通过人工智能和计算机，可以同时处理海量的信息，建立起更加广谱的超额收益来源。

量化投资的代表机构之一就是管理大奖章基金的文艺复兴（Renaissance Technologies），我们也曾经翻译过创始人西蒙斯的类自传《征服市场的人》。从1988年成立到2018年西蒙斯退休前，这家机构创造了费前年化收益率66%的惊人业绩。

在市场没有足够多股票的时代，由于缺乏数据与强算力，量化模型长期处于欠拟合的状态，无法发挥出广度上的竞争优势。这些年随着A股扩容、GPU算力提升、另类数据与Level II等大数据的增加，量化模型呈现出了强拟合的特征，其广度上的竞争优势也逐渐进入了投资者的视野。

今天，要在全市场5000多家上市公司中“翻石头”，是完全不可能的。主动投资只能通过各自筛选方式做减法，聚焦在少数符合要求的公司做深度研究。而量化却可以进行更广泛的市场覆盖，选股的阿尔法来源也更多元。

国泰君安资管量化团队的收益特征，就体现了用量化方式进行选股的多元化Alpha能力。根据国泰君安中证500指增A的三季报，这个产品成立以来超额收益13%，近一年在银河证券同类产品中排名前10。

过去几年，有部分量化产品的超额收益来自某些风格因子暴露或行业的偏离。这就导致其超额收益的波动比较大，甚至阶段性会出现很大的回撤。

但从Barra业绩归因看，国君中证500指增A这个产品的超额收益几乎全部来自选股，并非通过行业偏离或者风格偏离实现收益。在2022年费前11.93%的超额收益中，行业配置贡献度为-7bp，风险暴露带来的回报率为1.56%，Pure Alpha贡献了10.18%，也就是绝大多数的超额收益。

来源：国泰君安资管，统计周期：2022年1月1日—2022年12月31日

超额收益的稳定性，一直是国泰君安资管量化投资团队所追求的。他们早期做量化私募产品起家，跨界公募后，延续了对风险的严格控制以及对绝对收益的执着。作为国内较早把AI人工智能嵌入到量化模型中的团队，国君资管量化团队正用稳健的模型尽可能精确捕捉股票市场模糊的确定性。

从国内第一只对冲基金到高频与基本面结合

在海外成熟市场，量化投资普遍用于对冲基金领域。今天，全美最大的对冲基金几乎全部和量化模型有关，包括城堡、Two Sigma、千禧年、文艺复兴等等。而以索罗斯为代表的主观投资，逐渐退出了对冲基金的大舞台。

对冲基金最大的特点是，专注于阿尔法超额收益的获取。通过对冲的手段剥离掉不确定性较高的贝塔，客户得到的就是超额收益部分。这也意味着，在海外成熟市场获取阿尔法，越来越多依赖量化投资。

这一源自成熟市场的模式也在国内萌芽并取得了长足的进步。

早在2011年，国泰君安资管就发行了国内首只对冲基金，并且在之后的十几年中不断优化选股模型，逐渐减少基本面的部分，增加量化的部分，2020年成功实现了高频与基本面的结合，从不同的维度捕捉超额收益。

早期国内的量化投资以基本面信号为主，当时的多因子模型主要观察历史有效的基本面因子，并且在这些因子上做比较大的权重配置。然而依赖基本面因子的最大问题是，基本面因子会有阶段性失效期。

比如说早期最有效的是小市值因子，然而当A股市场逐渐扩容后，小市值因子对应的“壳价值”开始变得无效。甚至在2014年的时候，曾经有不少量化产品通过做多小盘股、做空沪深300指数获得超额收益。然而，从2014年10月开始的大盘股行情中，小盘阿尔法迅速崩塌，也导致那一年的市场行情中，一大批对冲基金出现了亏损。

国泰君安资管量化团队通过将基本面与高频在模型层面进行叠加，而不是简单地在仓位层面进行分配，从而用基本面模型赚选股的钱，用高频模型赚交易的钱。

他们通过历史回溯发现，基本面和高频三七开的配比能带来较好的结果，也能在不同的市场阶段发挥各自优势。

比如说2022年是比较适合基本面量化的，到了2023年高频量化又更加有效。在不同的市场环境下，线性和非线性指标呈现的价值不同，但不变的是，一个不断迭代的量化模型才能维持稳健的阿尔法能力。

关于这一点，胡崇海曾经在一次公开访谈中自豪地提到“我们的模型去年得到了很大的改进，这个改进可能让我们今年的Alpha在去年基础上大概提升5-10个点。”

在快速进化的市场中，“一招鲜”是无法“吃遍天”的，当潮水退去，真正保持活力的模型，就会显露出不同寻常的光彩。

用团队智慧构建与时俱进的模型

量化投资最大的特点之一，是能够更好地实现团队智慧的结合。在国泰君安资管，整个量化团队由11人构成，分布在投资、研究、IT和交易等几个环节。

由于团队成员有着不同的背景，并且每个人都有自己专注的领域，因此能够比较好地结合集体智慧，建立反脆弱性更强的量化模型。

不仅如此，国泰君安资管的量化模型，也建立在一个强大的自研交易系统之上。

早期做对冲产品时，国泰君安资管就打造了基于高频量化的系统，以恒生系统为底层，做了二次的自主研发，从计算、交易平台到算法交易都充分打磨，自2014年起经历了多次市场考验。

从此前专注于交易速度提升和成本控制的量化交易系统，到后期带短期方向预测功能的算法交易，再到今天叠加深度学习和人工智能，国君资管量化团队的模型迭代从未停止。

投资世界的“物理学”变迁

2022年的诺贝尔物理学奖颁给了研究量子力学的三位科学家，以表彰他们通过纠缠光子验证了量子不遵循贝尔不等式，开创了量子信息学。这也代表着，量子力学逐渐取代牛顿三大定律，成为物理世界的新“法则”。

牛顿力学不只是一门学科，更是一种世界观。在牛顿看来，物质世界的一切都能代入公式中，世界就像一部机器在走动。

而量子力学代表的世界观是，一切都是混沌的，非连续性的，没有一个公式能始终预测未来。

这种世界观的变迁，也在我们的投资世界发生着。

传统的主观投资更像牛顿物理，希望通过一些公式看到世界的未来，带有比较强的线性思维。而量化投资更类似于量子力学，理解世界的发展是非线性的，希望在不确定性中找到模糊的正确。前者希望找到确定性，后者希望提高概率。

国泰君安资管的量化团队，一直把追求纯粹和稳定的超额收益作为投资目标。即便在这样一个高度不确定的市场环境下，也能通过强大的量化模型提高投资的胜率。与此同时，他们也通过不断的模型迭代，保持在市场上的竞争优势。

对于投资者来说，我们能通过更低费率、申购赎回更方便的公募基金，买到量化的阿尔法收益。本质上，就是用Beta的费率买Alpha。这也是所有普通大众的投资福利。

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