从“押注赛道”到“织网捕鱼” AI驱动量化投资迭代

　　工银瑞信基金/供图

　　证券时报记者 余世鹏

　　在人工智能和大模型赋能下，公募主动量化再次成为市场关注焦点。围绕主动量化发展趋势、投研策略迭代等话题，近日，证券时报记者专访工银瑞信基金指数及量化投资部总经理焦文龙。

　　焦文龙认为，随着人工智能和大模型兴起，量化策略失效速度会随之加快。量化投资需要用多视角看待问题，形成更加多元、有效的策略，才能更有效发现某一类资产的系统性问题和投资机会。

　　“多视角”经验穿透市场迷雾

　　从2009年入行至今，焦文龙在不同阶段的投研侧重点皆有所不同，2009年到2015年他主要负责的是量化投资，2018年到2021年主要聚焦资产配置和FOF投资。“通过这些年的积累，我在持续研究资产配置怎么做、多元资产怎么看，FOF投资中的优秀投资人用什么策略，这些对我们的量化投资很有启发意义。”

　　焦文龙从他职业生涯的经历出发，对证券时报记者详细分析了这些年来国内公募量化投资的迭代过程。“我2009年入行，当时做量化投资主要是把多因子找出来，当时因子也不是很多，大概几十个，汇总以后再做得分，然后放到优化器里去形成持仓。从2010年至2014年这几年来看，量化投资能持续带来不错的投资回报。”

　　但随着人工智能和大模型兴起，量化策略失效速度随之加快。“尤其是近几年，算力很便宜，编程也可以让AI辅助进行，使用方法与工具的门槛降低了。加上数据很便宜，有很多公开免费的数据，使得量化策略失效速度非常快，在以前一个策略可以维持较长时间。”焦文龙举例说到，2024年9月市场有一波大机会，但整个过程很短，交易策略还没有来得及适应指数，最高的那波行情可能就已过去了。

　　在这样情况下，量化投资策略如何迭代？焦文龙面对记者提出的问题，给出了一个基于多年交易经验的“多视角”答案。他认为，投资者对市场的认知，本质上是盲人摸象，虽然不一定对，但多维度交叉验证、多维度看问题，就能逐渐找到主要矛盾。如果用多视角看待问题，市场交易或配置本质上是一道选择题，选择持有现金还是债券，持有股票还是商品，只有多维度去看才能发现某一类资产的系统性问题或机会。

　　储备“多策略”

　　从容应对市场变化

　　经过前期的积累和探索，焦文龙如今在工银瑞信基金，以指数及量化投资部总经理的角色肩负起了整个部门的管理职责。身处量化投研一线的焦文龙将视野从投资策略延伸到团队管理。从团队视角去看主动量化投资，他显得更加从容和游刃有余。

　　根据焦文龙介绍，工银瑞信指数及量化投资部下设四个团队，分别是主动量化团队、被动量化团队、面向客户的服务团队、运营团队。就投资而论，他认为被动和主动只是不同的管理方式，从投资收益角度来讲都是一样的，关键在于建立资产与策略背后统一的体系，这可能是观察体系，也可能是投资体系。

　　“不同成员管理不同头寸，视野也不一样，我们可以站在多元资产的角度去比较哪个资产好，在一起碰撞、交流还能形成更加多元、有效的策略。如果市场变了，临时准备策略是来不及的，就像做手术一样，要预先准备好趁手的工具，只有预先储备好了策略库，才能在适当的市场中使用适当的策略。”焦文龙称。

　　“不管是股票、商品还是债券、衍生品，本质上都是交易。从宏观因子角度来讲，这些交易背后锚定的因素，可能是一样的，比如交易风险利率变动的方向。多元资产和多元策略可以提炼出重要的统一变量，我们需要对统一的变量进行跟踪、观察，形成判定，做出投资决策。”焦文龙称。

　　“我们把被动的东西提炼出来，在宏观层面形成了总量因子、增长因子、动量因子、利率因子等，同时也在中观层面、微观层面提炼了一些因子，比如行业景气度、交易情绪等，让这些因子帮助我们刻画出市场状态、需要防范哪些风险、趋势机会、波动率和交易机会是什么。这样下来，相当于我有一个仪表盘导航系统，导航系统是量化投研平台的核心所在。”焦文龙表示。

　　产品创新需考虑三方面因素

　　在上述团队分工背后，焦文龙对工银瑞信基金指数基金的布局，有着一套相对应的规划。从产品创设角度看，焦文龙认为，布局基金产品要有三方面考量，一是指数投资的方向，二是具体的投资方式，三是交易效率和呈现给客户的收益体验。

　　“未来会尝试更多创新产品，比如混合资产组合，里面有股票也有债券，还有一些是恒定比例的头寸。未来如果加入尾部风险管理，即使是同样的A500指数，也有可能做出非常多的产品，比如A500联接、A500指数增强。此外，也可以做有仓位管理的A500，满足不同投资者的多元需求。”焦文龙称。

　　他表示，从研发产品角度讲，布局基金首先要看方向，其次是客户需求，最后是评估自身能力。“比如具备量化特征，有客户认可这个指数的投资价值，且工银瑞信的平台可以针对中证A500指数做超额收益，就可以布局指数增强基金。”焦文龙称。

　　焦文龙认为，有一些指数不一定用增强的方式做，以红利指数为例，可以布局多条产品线，如港股红利、A股质量红利。“我们发现红利还有很多需要快速迭代调整的因素，因为红利本质上是交易因子、价格因子，股价涨了，价格就高了，红利就低了。因此，做一个Smart Beta产品就很有意义，这需要我们紧跟着质量红利基准，保留投资灵活性。”

　　从波动性的角度看，焦文龙表示，量化产品不一定波动性很大，这主要取决于策略本身，比如多头产品的波动性稍微大一些，中性产品的波动性要小一些，套利产品的波动性更小，Smart Beta的产品相对基准的波动性小，实际波动性取决于Beta，有些Beta本身是波动的。因此，从投资人的角度，要对清晰界定且稳定执行的策略有认知能力，因为这是投资人认知的变现。