以基本面深度研究赋能量化投资
我的投资理念是主动量化，就是将主动投资逻辑和投资思路按照量化模型进行建模来开展投资，从2019年到现在，整个投资过程不断磨合、不断成熟，主要代表作品是鹏华研究智选。这只产品2019年成立，成立之初的策略目标是追求全市场前30%，组合持仓个股较多，行业比较分散，所以产品收益来源也比较分散。我们曾经对这只产品做过业绩归因分析，结果显示该产品70%-90%的收益来源于个股选择，是以选股为主的投资策略。因为持仓分散，对波动有所控制，所以收益弹性不会特别大，但整体偏稳健，这也是我未来追求的目标。投资风格偏成长，但是也会将一些性价比较高的价值股纳入组合中。
除了鹏华研究智选外，我还管理了鹏华研究驱动和鹏华股息精选。鹏华研究驱动从2021年8月份开始使用模型选股的新策略，与鹏华研究智选相比，弹性和波动也更大，整体风格上偏成长中大盘。鹏华股息精选也是基于主动投资逻辑思路的投资策略，整体风格偏小盘，和中证1000的相关性较高。
01
单纯数据建模
量化策略的局限性
我认为单一的量化模型存在很大的问题，一方面是过度拟合，容易对历史上某一时间的市场表现进行拟合，但实际上A股市场风格多变，且投资受政策影响很大；另一方面，量化模型存在很多假设，比如假设外部环境没有大量的变化，但实际上A股的政策环境、市场环境、资金环境，甚至监管环境都会经常发生变化。因此，依靠单一量化模型很难解决模型失效的问题，而且当模型失效后很判别模型运行的有效性，比如一些量化组合某段时间表现非常好，忽然出现大的回撤，而且连续几年都表现不佳，我认为这是单纯的量化模型永远无法解决的问题。
解决这个问题的前提就是量化模型和策略要根据市场变化不断进行升级迭代，因为A股市场是一个经常发生变化的生态系统，作为生活其中的生物也必须不断更迭，适应市场。更迭也需要有自己的思路，一方面要了解最新文献，比如对市场的研究；另一方面要把主动的投资逻辑和投资思路进行量化建模。
02
有艺术更科学
主动管理 + 量化实现
正因为单纯的量化模型无法考虑外界因素的干扰，也无法洞察市场机制。所以，我认为量化模型应该基于重点投资逻辑和经营策略进行开发，而不能进行单纯的数据挖掘，因为挖掘容易出现问题。所以，长期优质个股选择带来的机会是量化模型选股的前提。我经常和部门优秀的主动基金经理进行交流，不仅将他们的投资思路融入我的量化模型，还不断用他们的投资思路对模型进行迭代，不断适应市场变化。
所以我们的量化产品有两大优势：第一，基于主动投资逻辑进行建模，能够解决单纯量化模型容易长时间失效的问题，投资表现将更为持久和稳定。以鹏华研究智选为例，它能适应不同的市场变化，实现相对稳健的业绩；第二，这是由主动投研部门打造的量化产品，主动研究的支持力度非常大。一方面，我可以从部门优秀基金经理身上汲取投资理念和投资逻辑；另一方面，我们的研究体系非常完善，从宏观策略到各个行业都有覆盖，比如，可以通过研究员剔除有瑕疵的个股，避免踩雷，从而使组合更稳健。
03
定量指标建模
全市场智能广选股
在个股选择方面，我主要从基本面因素和市场因素相结合的角度把握个股机会，同时考虑市场短期波动影响。具体包含两个方面：第一，长期的股价因素，主要包括估值水平、盈利的趋势变化及边际变化、公司未来的成长性三个维度；第二，市场情绪指标，主要用于规避风险，例如我很早就将成交拥挤度纳入投资策略中。
总结来说，整个投资思路就是量化建模、全市场选股、行业基本面跟踪验证，最后筛选出有效投资标的，形成有效投资。
留言有礼
活动时间：11月23日-11月25日
活动奖品：50元京东卡
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