来源：中国基金报
在公募量化领域，基本面策略风行多年。如今，越多越多的公司开始寻找传统基本面因子挖掘以外的新质生产力。
方正富邦基金也是其中的“尝鲜者”，作为公司先头部队，专户投资部投资经理黄少贤集合团队优秀公募基金经理的思想精华与自身证券数据研究经验，摸索出一套普适性强且行之有效的框架体系。
在黄少贤眼里，万物皆可量化。目前量化领域的竞争，主要是信息来源、数据挖掘能力、应用能力的竞争。
值得一提的是，在今年初的量化风波中，黄少贤团队凭借“均衡价值选股+量化交易增强”的独特投资风格，以及AI模型动态因子赋权的加持，成功避过了风险。
展望全年，黄少贤表示，不管从宏观周期模型还是微观统计模型看，价值因子开始拥挤，成长风格有复苏迹象，今年股票市场可能是均衡风格占优。
均衡价值选股+量化交易增强
打造独特的投资风格
黄少贤自大学时代便与金融数量分析结下不解之缘。
在大学本科阶段，他的专业是信息管理与信息系统，因为当时就对证券投资有浓厚兴趣，他学以致用将证券数据信息分析当成每天的必修课，这后来也成为自己多年的职业方向和兴趣所在。
十多年前，他在腾讯工作时便用计算机统计分析方法，研究上市公司财报、行情、资金流向，以及基金等数据。
后来在长江证券任职4年，他曾负责量化股票、基金投顾、资金流向数据软件等业务，期间做出了颇具影响力的量化分析系统，相关成果不仅取得专利，也获得交易所等诸多权威奖项。
比如，长江证券2018年推出的L evel2分析系统是继iVatarGo智能服务系统之后又一重大创新成果，便由黄少贤带领团队自主研发。该系统以全市场资金为研究对象，将业内领先的主力资金拆单技术与沪深Leve I2数据结合，是围绕较高频投资者的决策分析系统，一度掀起券商行情大数据决策分析服务的新高潮。
由量化投顾转向量化投资是黄少贤职业生涯的一个很大变化。
2021年加盟方正富邦基金后，他和团队一起深度学习公募行业的价值投资思想，并结合自己多年证券数据研究经验，最终形成基于均衡价值选股+量化交易增强的投资风格。
实际上，黄少贤团队的量化投资框架还是以多因子选股模型为主，通过数量统计方法研究股价与数据的相关关系，并把这些关系提炼，形成独家因子。“我们也挖掘市场不同时间周期的因子规律，将这些因子结合，可以取得更好的效果。”
在量化投资过程中，黄少贤比较看重估值、业绩、情绪三大要素，其最底层的逻辑便是性价比。他认为，追求性价比是永恒的，长期统计也显示，在性价比方向上更细分的一些因子，其长期胜率较高。
在黄少贤看来，目前量化领域的竞争，主要是信息来源、数据挖掘能力、应用能力的竞争。方正富邦量化优势主要体现在基本面深度研究、高频数据迭代升级、另类数据跟踪研究、AI模型应用及全面风险预警能力等五个方面。
黄少贤认为，公募基金对于不同行业标的内在价值和发展潜力有更深刻的理解，基于这些最朴素价值的世界观，挖掘出来的基本面因子更有经济学的深刻含义，而不仅是传统历史回测统计学的意义，往往也更具长久生命力和拓张力。“万物皆可量化，我们把对基本面价值观的理解构造成因子，转换为程序，本身就是一种高效且独特的能力。”
同时，黄少贤也认为，高频数据的因子应用已渐成新潮流，是传统基本面因子挖掘以外的一种新质生产力。
此外，团队对外资机构、优秀分析师预期、券商金股、公司专利、电商、物流客运、进出口、期货期权市场情绪等方面的数据都有长期跟踪和研究积累。
另据黄少贤介绍，目前基于如神经网络、随机森林等多个AI模型，可自动化挖掘因子和统计因子长短期胜率，对于因子库内已有的重点因子，还可根据当前市场特征做动态因子权重规划，使选股模型能更好地适应快速变化的市场风格。
成功规避量化风波
今年股市均衡风格或占优
“我们的超额收益主要来源是上市公司的价值发现和价值回归，交易模型也会带来不错的超额表现。其中基本面和量化交易的贡献占比约为7：3。”
由于此前研究积累的方向较多，黄少贤的专户投资团队在AI多因子模型选股、个股动态风控、量化择时、仓位管理、多品种资产配置等方面，都已实现有效应用。
此外，他们还会跟踪观察市场上长期有超额表现的优秀指数，比如腾讯济安价值100指数、消费红利指数、红利低波指数等，然后基于量化选股模型，进一步精选指数里的成分股作为跟踪研究对象。
值得一提的是，今年初量化投资遭遇较大挑战，在黄少贤看来，主要原因是各量化机构的选股策略同质化严重，大家一致通过小市值因子暴露获取超额收益，导致在超小市值股票上形成“抱团”现象。一旦市场或政策环境发生变化，容易导致策略的集体失效和交易拥挤。
黄少贤透露，他所在团队的量化选股策略是以基本面因子为主，量价因子为辅，且有严格的组合优化器，会对持仓的风格暴露做出限制，因此，小市值风格暴露不多，所受影响也不大。
“另外，基于AI模型的动态因子赋权，以及波动率资金流向预警模型，我们的产品策略较快转移到了大市值、高股息等顺应市场风格的方向，这意味着在模型动态选股换仓过程中，自然的就会在一定程度上回避这次量化风波。”
黄少贤表示，随着不断迭代，AI量化模型获取数据的能力、运算效率、运算深度大幅提升，AI未来在量化投资中可能占据半壁江山，这是一种全新的阿尔法能力，能发现很多人类经验和线性统计模型触及不到的地方；能自主广泛学习，极大可能拓展传统数据库边界；能每天总结经验自我迭代。“AI应用能力可以让机构形成难以复制的差异化竞争优势，同时可能也是一种降本增效的方式。”
展望后市，黄少贤表示，目前A股市场估值仍处历史较低水平，性价比高。在去年低基数背景下，企业盈利水平进一步改善。流动性层面，外资持续增持中国资产，国内资金风险偏好也有望改善。
据黄少贤透露，今年年初以来，市场风险偏好较为保守，低估值、高股息等因子对业绩贡献比较大。展望全年，不管从宏观周期模型还是微观统计模型看，价值因子开始拥挤，成长风格有复苏迹象，因此今年股票市场可能是均衡风格占优。
具体到行业，模型显示，政策支持和技术突破加速电子细分领域自主可控，老龄化趋势加速医药需求释放，成长型行业如电子、医药等行业基本面正逐渐困境反转。
责任编辑：何俊熹
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