四季度至今，市场走势虽然起伏不定，但市场情绪整体已经有比较大的升温，同时市场风格切换也十分频繁，如何在多变的市场中获取超额收益成为投资者最关心的事情之一。
这其中，通过量化策略来寻找当前多变市场中的超额收益，可能是行之有效的方法之一。但量化在A股市场上尚未得到投资者足够的重视，也与之前量化策略的长期有效性、风格暴露等有一定的关系。笔者在深入了解鹏华量化指数团队和其背后的投资逻辑之后，对于通过量化增强在现阶段A股市场该捕捉有效的超额收益有了新的认知。
进化逻辑：量化与AI，捕捉超额收益的船和帆
量化策略本质上是在不断寻找市场上微小的、可持续的Alpha，在海内外市场上，通过高频交易因子寻找稳定的Alpha，比如大奖章基金做的那样;或者衍生品实现对冲的市场中性策略一度都非常流行。但实际上更符合一般投资者偏好，同时也符合公募基金来落地实现的，主要还是基于基本面多因子策略的指数增强。
一方面，A股投资者Alpha和Beta都不想错过，单纯的中性策略回报吸引力有限，这种情况下兼有指数Beta和量化Alpha的产品就比较对投资者的胃口;另一方面，考虑到市场容量、交易成本以及合规等要求，基本面多因子量化对于公募基金来说更为适宜。
基本面多因子量化是以基本面因子为主，辅以交易、产业等其它维度因子来构建模型。以鹏华为例，这套多因子策略中有基于企业财务数据等挖掘的基本面因子，也有量价数据、高频数据、ESG数据以及产业、舆情数据等因子。
但因子的有效性都是有时间限制的。鹏华基金量化与衍生品投资部总经理苏俊杰指出，过去一段时间，最有效的因子之一归纳起来可能就是“机构不持仓”因子，这与A股更早的阶段形成了鲜明的对比。
多因子增强策略的核心就是“因子的有效性”。由于因子只能在当前一定时段的市场环境下发挥作用，一旦被普遍运用就会失效。这也就意味着因子也存在时效性，一旦“失活”，所带来的收益也就不复存在，最终这个问题就变成：如何提高发现有效因子的效率问题。
AI+ 是鹏华的解法之一。第一是AI在处理海量数据和信号方面具备优势，在AI的辅助下，量价因子的挖掘维度被直接放大，同时结合基本面因子，就能够带来更多的超额收益来源，模型也变得更加稳定。
另外AI能够带来新的“解题方法”，比如进化算法，在不做限定的基础上，进化算法能够如生物演化一样筛选出最终有效的因子，这些因子可能是一般逻辑思维无法预先设想的。在选出这些因子之后，管理人可以再去考虑其中的逻辑原因和可持续性。
苏俊杰透露，目前他们的因子库已经有超过5000个有效因子，精选其中超过200个因子引入模型帮助选股，从各个维度刻画潜在的超额收益。
框架和纪律：保障业绩持续性的基石
夯实了模型的基础后，量化策略的长期业绩最考验的还是“定力”，在看到市场显著的风格、行业机会的时候，如何能保证量化策略不偏离“初心”是一个大难题。对于鹏华来说，这是通过制度框架和严格的投资纪律来实现的。
投委会是第一道把关者。根据投资逻辑与底层数据的区别，因子通常会被分为九个大类，依据表现确定具体权重。权重数值的变化由投委会来确定，如果当前市场流动性不错，成长股存在发展潜力，相关因子比重就会上调。调整范围也只会控制在正负5%的区间内，不会出现较大改变，由于团队始终将各类因子的均衡配置放于首位，所以调节频率其实很低，不会超出半年一次，以稳定长效为主。
这种做法的优点在于很好地避免了押注式的风格暴露，虽然产品短期内可能落后，但能够很好地适应市场风格的切换调整，在不同的市场风格下业绩都相对稳定。
只注重长效的投资逻辑不就意味着风险节点也会增加吗?对此鹏华量化团队设置了专门的研究员来刻画因子的风险收益，将风险和收益并线考虑，对每一个阶段可能出现的风险点进行预防与调整，以降低整体投资风险。
在这种背景下，鹏华量化在业绩表现较好的同时，风险暴露相对较小。银河证券数据显示，鹏华量化的两只旗舰产品，鹏华沪深300指数增强和量化先锋2020年-2022年相比沪深300指数和中证500指数的超额收益分别为28.69%和38.58%，其中个股选择是超额贡献的主要来源。而在个股选择中，Alpha因子选股贡献分别为28.11%和31.31%，是超额收益最主要来源。组合对行业基本保持中性，行业配置贡献超额收益0.58%和2.66%。
从个人投资者的角度看，在市场跌宕起伏，同时风格变化难以捉摸的情况下，指数增强可能是“β+α”兼顾的方法。而鹏华量化的策略和展现出来的业绩，展现了他们在捕获“β+α”上是先进的，卓有成效的。
(来源：新视线)
