近年来，西部利得基金量化团队持续强化人工智能（AI）模型、高频数据、另类数据等方向的研究投入。在西部利得基金AI业务副总监、量化基金经理翟梓舰看来，量化投资已从过去依赖简单因子和交易规则的阶段，进入更强调数据、模型与市场理解结合的新阶段。
“超额收益一定会衰减。”翟梓舰坦言，随着越来越多机构进入量化领域，传统策略的有效性正在下降。未来公募量化的核心竞争力，不仅是模型本身，更在于持续迭代、理解市场结构变化，以及把主观投资中的“赔率思维”融入量化体系。
翟梓舰为哥伦比亚大学工业工程硕士，拥有8年以上量化研究经验、超2年公募基金管理实战经验，历经多轮市场周期考验。
更重视因子质量而非数量
在因子研究方面，翟梓舰透露，目前团队底层因子库已有数百个因子。“我们更追求因子的质量，而不是数量。”他说，大部分因子以人工逻辑构建为主，既包括财务数据、分析师数据等偏基本面的因子，也包括量价、高频交易数据等偏交易层面的因子。
当一个新因子经过回测验证后，如果与现有因子的相关性较低，同时能够提供较好的绩效贡献，团队便会将其纳入底层因子库。
据翟梓舰介绍，相较于传统基本面与低频量价因子，目前团队更加重视另类数据和高频数据的挖掘。例如，在基本面方向，团队正在深入研究财务附注、分析师研报文本等非传统信息；在量价方向，重点挖掘逐笔成交、毫秒级高频数据等更细颗粒度的数据源。
翟梓舰坦言，如今量化行业越来越“卷”，想获得持续有效的超额收益，就必须不断寻找拥挤度较低的新数据源。除了高频数据外，团队也在研究专利数据、产业链数据等更加另类的数据来源。
当前更需要“胜率+赔率”结合
在探讨量化策略的进化方向时，他认为，随着市场环境的复杂化，量化投资不再仅仅是冷冰冰的模型计算，还要更深层次地理解不同投资范式背后的获利逻辑。
在翟梓舰看来，量化投资与主观投资最大的差异在于两者的收益来源不同。“所谓胜率投资，更强调长期稳定、持续获取超额收益；而赔率投资，则更强调抓住高弹性的主线机会。量化更擅长胜率投资，主观更擅长赔率投资。”他说。
他认为，随着市场整体回暖、基本面改善，一些偏主动的权益基金业绩明显回升。在这种背景下，仅依赖传统量化的“胜率逻辑”，竞争力不再具有优势，因此，团队尝试将部分主观投资逻辑融入量化体系，以增强整体模型的竞争力。
基于这一思路，西部利得基金在产品设计上引入了“核心+卫星”的多策略框架：前者采用融入AI的长短预测周期融合指增框架，利用风险模型严控相对于基准的偏离度，力争底仓的稳健；后者旨在提升超额收益的“锐度”，通过融入行业轮动、微盘增强、出海成长、分析师增强等主动量化策略，捕捉具有“赔率”优势的机会。
“多策略体系最大的价值在于，多个低相关性的子策略组合后，风险会被一定程度对冲，但收益锐度可能提升。”他说。
此外，他指出，相较于短期爆发力，量化产品的长期配置价值更值得关注。因此，他希望投资者更多以长期投资的视角看待量化产品，不要过度关注短期排名。（记者 曹雯璟）
免责声明：以上内容为本网站转自其他媒体，相关信息仅为传递更多信息之目的，不代表本网观点，亦不代表本网站赞同其观点或证实其内容的真实性。如稿件版权单位或个人不想在本网发布，可与本网联系，本网视情况可立即将其撤除。