（来源：申万菱信基金）
2004年
中国首只量化基金正式问世，自此量化投资正式走进中国的资本市场，量化基金成为投资者的重要选择之一。
同年，在顺应中国对外开放程度不断扩张的时代背景下，黄浦江畔一家中外合资的公募基金公司申万菱信基金正式成立。
2010年
沪深300股指期货上市，使得量化基金具备了可行的对冲工具，各种量化投资策略如alpha策略、股指期货套利策略等有了大展拳脚的空间，这一年被认定为中国量化投资元年，也是申万菱信基金量化投资的元年，量化投资正式布局，扬帆起航。
在这一年，俞诚成为申万菱信基金的一员，就职于“产品与金融工程总部”，4年后，“金融工程”业务功能从该部门剥离，独立为“量化投资部”，跟随部门独立发展一起投入量化投资领域开拓的还有俞诚。
2024年
当中国经济结构持续转型升级，高质量发展已经成为国家发展的底色，一只更具时代烙印和更能代表未来产业发展趋势的指数“中证A500指数”由中证指数公司正式推出，一炮而红。
同年，围绕这只极具发展潜力、更能刻画中国经济换挡增速的指数，申万菱信基金打造了“申万菱信中证A500指数增强型基金”，拟任基金经理——俞诚。
一个纯粹的量化人
见到俞诚的第一印象，俞诚的从业年限和本人是无法一一对应的：入行较早。这位当之无愧的“量化老兵”从业年限已达15年，而这也是他作为“纯申万菱信人”的15年。
俞诚从“金融工程岗”起步，深入接触策略指数开发、量化模型测试、分级基金研究等工作，作为一个纯粹的量化人，俞诚始终致力于模型研究的精进与因子挖掘的深入，致力于指数的特性研究和超额的策略迭代。
2008年美国次贷危机引发金融市场动荡，以高杠杆为代表的量化对冲基金遭遇了量化史上的巨大挑战。然而硬币的另一面是，大量海外深耕量化投资领域的海归带着先进的量化投资策略归国，投身国内公募基金行列，多因子选股策略逐步在国内出现，量化投资在中国起步并快速发展。
申万菱信基金作为合资公司，拥有较高的对先进事务的接纳程度和对前沿领域的敏锐度，彼时，也正以前瞻的态度积极筹备布局量化投资业务。得益于老领导的赏识和俞诚个人对于量化的偏好以及能力圈的深耕，被公司定位为“金工储备人才”。
随着对量化投资的深入理解，俞诚逐渐展现出自己在该领域的天赋和潜力，他积极参与公司的量化产品研发。
经过一年的打磨，2011年6月16日，申万菱信基金真正意义上的第一个量化产品，专注于小盘和价值的申万菱信量化小盘正式问世。
此后，量化产品的布局愈发体系化、规模化。2012年申万菱信基金由管理层带队，多领域投研骨干赴股东公司三菱UFJ信托银行（MUTB）开展为期一周的交流活动。亲身参与此次交流活动的俞诚表示，本着“有目标、有成果”目的的中外思想碰撞硕果之一便是研讨、商榷基于沪深300指数的量化策略模型雏形。2013年申万菱信沪深300指数增强基金正式成立；2016年申万菱信中证500指数增强基金正式成立；2017年申万菱信中证500指数优选增强基金正式成立。紧随宽基指增版图的是各个主题行业的指增产品陆续开花结果。
独立的产品也促动了公司业务架构的调整，顺应时势，申万菱信量化投资部正式组建成立，俞诚也顺理成章成为这个团队的创始级员工。
这一干，就是十五年。
十五年间，申万菱信量化投资的发展史是一个不断演进和创新的过程，随着宏观经济环境的更迭、金融理论的发展、数据科学的进步而不断完善。
手持“两板斧”
被更多人定义为“舶来品”的量化投资，中国的发展颇为经历了一段时间的“本土化”过程，首当其冲的便是投资策略的本土化。
“在量化投资发展初期常规做法是基于翻译后的海外研究报告形成的策略。”俞诚表示，这一方法在国内A股市场遇到了“水土不服”。
主要原因在于美国资本市场的驱动因素是基于动量转化，因此动量因子的有效性始终在量化策略中被认定为核心因子之一。但是中国的资本市场是以情绪和流动性为驱动因素，周期成为核心概念。
“A股的指数波动，就像正弦波一样，呈现带有一些斜率的周期波动规律。”俞诚说。
除驱动因素的差异之外，还有投资者构成画像的不同。美国以机构投资者占主导，理性投资是主要行为特色。但是，中国资本市场则相异，个人投资者是市场的主体，从人性的角度出发，情绪和资金成为主要驱动力量。
正是因为深刻地理解这一底层逻辑，关于如何让量化策略和指数有效结合，从而让超额更为易得、易显，俞诚形成了一套自己的方法论。
目前市场上主流的因子生产方式有两种，一种是逻辑驱动，另一种是数据驱动。两种方式各有特色也互有利弊。
两种模式存在本质上代表着HI（Human Intelligence）和AI（Human Intelligence）在生产力上的竞争。从产业发展的角度看，数据丰富、算力提升和模型迭代是大势所趋，意味着AI的上限会比HI更高一些。AI生产的特点是后验型、数据导向、算力支持，而HI生产的特点是先验型、逻辑导向、人工支持。在实际应用环节，AI更容易捕捉市场风格，但对回撤较难自适应。HI归因简单，但生产局限。
早期，俞诚更多的是通过人工挖掘的方式来构建因子，近年在一些新的模型构建和研究中逐步尝试用AI策略辅助挖掘新的因子，并纳入多因子体系。据俞诚观察，AI和HI生产的因子总体上还是保持一个低相关性，符合多因子体系有效的前提假设。
开创量化交易先河，通过收集和分析大量数据来构建量化交易模型的传奇人物詹姆斯·西蒙斯曾说过，投资是一场信息战。
数据科学的进步和计算机技术的不断突破对量化投资产生了极大的影响，无论海内外。量化投资模型是量化基金的核心，它通过对历史数据的分析和挖掘，找出股票价格的规律和趋势，从而指导投资决策。而计算机技术的应用则使得量化投资模型得以快速、准确地处理大量的数据和信息，提高了投资决策的效率和准确性。
“两种武器，两板斧都要用起来了。”人工挖掘因子的方式让俞诚踏实，AI挖掘因子的路径让他的效率变强。“越早适应未来，越早捡起AI的武器，就会扩大相对优势。”
之于量化投资的未来，俞诚也有独到的见解。
一方面他毫不避讳，伴随AI技术在量化投资领域的不断深入，更多更新的量化模型被越来越快地研发出来，但同期发生的还有这一模型有效周期在不断缩短，边际有效性高速递减。另一方面，依托AI研发出的有效模型背后仍然存在着竞争，是AI之间的竞争，也是模型开发者的竞争，竞争场域在变化。
中证A500指数是中国经济
结构转型的积极回应
与时代交相辉映的不仅仅有丰富量化投资策略，增配量化投资方法论的计算机技术、人工智能技术的飞速发展，更有经济结构的深层次变革，可以让量化投资展现出独特的魅力。
2024年的指数圈，中证A500指数无疑是那颗最闪亮的星。作为一款备受关注的指数，其内生具备的优势已经被市场多次拆解，如行业配置均衡、聚焦细分领域龙头、依托ESG评分实现反向“排雷”、扩大外资增配空间等。
这只集众家之所长应运而生的新一代宽基指数中证A500之所以能够迅速得到市场追捧，在俞诚看来更重要的这只指数的底层逻辑。
中国经济正步入一个增速换挡的新阶段，这一趋势背后，是经济结构深刻调整的必然结果。随着传统增长动力的逐渐减弱，未来大概率或将向以服务、消费等核心力量驱动转换，这预示着中国经济将更加倚重内需潜力。在此过程中，科技的力量日益凸显，成为推动服务业与消费产业升级的重要驱动力。无论是通过提升服务效率、生产效率、优化消费体验，还是激发新的消费热点与商业模式，科技都在深刻地影响着这些板块和产业的发展轨迹。映射到中证A500指数权重分布上，科技含量全面提升，包含银行、消费、周期等支撑旧经济体系的行业比例持续下降。
顺应这一逻辑，资金偏好也正处于由传统沪深300指数、中证500指数等在大金融、消费、周期等有所超配的“老宽基”向行业覆盖更均衡、更聚焦新型产业、更具成长性的“新宽基”赛道切换。
“设计主流宽基指数，回应中国经济发展的转型趋势是必然，伴随未来高质量发展愈发深入，这一指数的发展潜力或将超过传统宽基指数。”
指数的特性与量化策略的有效性是相辅相成的，从指数基于不同特色编制的角度出发其特性包含：宽基窄基、行业均衡性，个股权重偏离度等。量化投资在哪类指数中更容易表现出超额就尤为值得关注。
行业均衡性好、成分股数量多、个股权重偏离度小，这是俞诚为自己量化策略选择指数标所开出的“药方”。
以掷色子游戏为例，如果要掷数字1，理论概率择是1/6。如果只掷一次，那么针对结果只有1和非1，其对应的概率就是0%和100%，真实概率和实际概率差距巨大，但随着掷骰子的次数上升，100次、1000次、100万次、1000万次，那么真实概率将慢慢趋近于理论概率。
“这就是量化策略有效的前提条件。”
相对于权益投资对单个股票胜率的把握，量化投资的核心能力是宽度投资和组合投资。成分股数量越多，组合配置的个股数量越多，量化投资的配置能力则越强。这一逻辑同样适用于行业配置均衡性和个股偏离度两个特性。
毫无疑问，中证A500指数与量化投资是更好拍档。
福 利
奖品设置：精美礼包 *5
活动时间：即日起至2024年12月2日
注意事项：
1.不同微信号的同一个手机号码视为同一个用户，同一用户仅可参与活动一次，不可重复；
2.将该条微信转发至朋友圈并点亮“赞”和“在看”，申领奖品时需将截图发至后台（不可分组呦）
3.中奖者需关注申万菱信公众号，不得更改昵称，不符合要求者视为无效不符合要求者中奖视为无效，最终获奖以收到小编的获奖回复为准。
风险提示：基金有风险，投资需谨慎。上述内容不作为任何投资建议，不代表对未来市场表现的保证，不代表本公司对基金业绩的任何承诺或预测。观点仅代表当时看法，今后可能发生改变。基金管理人不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的过往业绩及其评级并不预示本基金的未来业绩表现。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。
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