主講嘉賓
田漢卿 女士
20年金融行業從業經驗，深諳國內外資本市場運作。曾任國際量化巨頭巴克萊全球投資(BGI)亞洲(除日本)量化團隊主要負責人之一，後來入選國家“千人計劃”引進高端金融人才，現為華泰柏瑞副總經理、量化投資團隊負責人、多隻量化產品的基金經理。
1.
華泰柏瑞旗下量化產品超額收益表現優異的秘訣是什麼？
在我們的理念裡，超額收益的關鍵，不在於某一年的阿爾法(即超額收益)有多高，而在於持續穩定的阿爾法。我們的超額收益表現比較穩定主要得益於兩個方面：
一方面我們採用的多因子選股模型。多因子，意味著從不同視角判斷股票的未來收益，因子數量多會更加全面；同時，因子之間風險的可以互相抵消，增加了模型的穩定性。就好比斜拉大橋的鋼纜，它不是一根鋼柱，而是由許許多多鋼絲組成的鋼纜，這樣才更有彈性，可以支撐起整座大橋。我們的模型，將7組80多個阿爾法因子科學地組合在一起，目的是為了在不同市場情況下模型都能獲得相對穩定的超額收益。
另一方面我們堅持嚴格的風險控制。在模型構建過程中，我們對所有可能的風險因子都做了中性化處理。比如市值因子，儘管在17年以前的十年間，中小市值因子在A股的超額收益表現非常突出，但是考慮到海外經驗，我們認為中小市值因子會有一定風險，還是堅持控制了組合對於市值因子的暴露。這也是為什麼今年我們旗下的量化產品未受到中小市值因子回撤的影響、無論超額收益還是絕對收益都有不錯表現的原因之一。
過去幾年運行下來，我們選股模型相對基準的月勝率基本保持在80%以上，各個投資策略都取得了較好的超額收益。
2.
量化策略有規模容量限制嗎？
嚴格來說，每個主動策略都有容量限制，量化策略也不例外，只是容量大小因策略而異。
比如我們的主動做多類的策略，總體容量空間就比較大。策略容量大小取決於股票的流動性，對應來說，滬深300的增強策略會好於中證500的增強策略，中證500的增強策略又會好於創業板指數的增強策略。
又比如我們的量化對沖類的產品，策略容量大小受到對沖工具效率和流動性的影響，總體容量會相對小一些。
此外，一個策略的容量也與市場同類策略的總規模相關。我們的團隊會時刻監控同類策略情況，並會在適當的時候控制相應產品的規模，儘量保證業績不受到影響。
3.
量化策略有什麼弱點？會不會失效？
現實中並沒有完美的任何時點都有效的主動管理策略，我們基於基本面的多因子量化選股策略也有弱點。多因子選股模型主要通過對過去信息的處理預測未來個股的表現。如果市場本身發生很大變化，過去規律在未來不再重複，量化模型又未能及時做出調整，則可能會出現選股模型不工作或者工作得不太好的情況。
針對這點，一方面我們會對模型做定期的“維修檢查”，替換不工作的因子、尋找新的因子，並且調整因子之間的配比；另一方面，我們需要時刻了解市場、研究市場，跟上市場的變化，並且儘可能做超前的預判。
至於模型失效的問題，在很長一段時間還不用擔心。目前A股的有效性較弱，為量化投資提供了較好的尋找阿爾法因子、獲得超額收益的機會，市場要真正成熟起來還有很長的路要走；另外，國內真正做量化投資得資金佔比還比較有限，市場容量上也有很大空間。可以說，量化投資在中國的發展只能算是起步階段，空間也是非常大的。
4.
如何識別好的量化產品？
目前市場上的量化基金已經比較多了，不過名字裡帶有“量化”字眼的並不一定就是真正的量化基金。想知道這隻產品是不是量化基金，最直接的是和投資團隊交流。此外，投資人還可以通過觀察產品的(半)年報持股數量、跟蹤誤差來判斷。一般情況下，量化投資基金的持股數量會超過80只，相對策略基準的跟蹤誤差會控制在一定範圍之內。
至於量化基金的過往表現評價，這裡提供三個維度供參考：
第一，看超額收益及其穩定性
考察超額收益，長期的持續穩定性很重要。即便一個量化產品的長期收益不錯，但如果在不同時間段的超額收益波動很大，那麼其產品的風控也可能是不夠嚴格的。
第二，看信息比率
信息比率，可以簡單理解為基金每承擔一單位的主動風險所獲取的超額收益能力。通常情況下，信息比率在1倍以上，如果超過1倍，達到2倍甚至3倍，說明這隻量化基金在既定的風險目標下，實現了比較不錯的超額收益。
第三，看組合的風險暴露點
投資者還可以通過基金的半年報和年報披露的全持倉分析產品的風險暴露點，事先有個預判，更好地進行組合配置。比如有些量化基金的持股偏愛中小盤風格，如果預期中小盤表現較好，就可以配置這類產品；如果預期中小盤表現相對較弱時，則可以減少這類基金的配置。
5.
正發行的華泰柏瑞量化阿爾法採用的是什麼樣的策略？
華泰柏瑞量化阿爾法採用的是maximum alpha策略，又叫阿爾法最大化策略。一般來說，阿爾法最大化策略就是釋放相應的約束條件，儘可能將阿爾法模型的預測信息傳遞到投資組合中，追求更高的阿爾法。
具體來說，這次華泰柏瑞量化阿爾法的模型：
1）不設策略的跟蹤基準。我們過去的產品，都有策略基準及跟蹤誤差限制，要麼跟滬深300指數，要麼跟中證500指數，要麼跟創業板指數，要麼是絕對收益產品，而阿爾法最大化策略則釋放掉了策略基準的約束，儘可能地捕捉收益。
2）鬆綁行業暴露的限制。有些阿爾法因子其實可以做跨行業比較，在阿爾法最大化策略中，我們會鬆綁這些因子對行業的暴露，為的也是阿爾法更大化。
6.
設立這樣策略的初衷是什麼？
理論上來說，從阿爾法選股模型的預測信息到投資組合的轉化過程中，約束條件越少，能轉化的信息越多。而跟蹤基準和跟蹤誤差是其中非常重要的限制條件。
對於機構投資者來說，他們市場研究能力比較強，所以更喜歡風險收益特徵十分明確的產品，偏愛設置跟蹤基準並控制跟蹤誤差的產品。而對個人投資者來說，這些可能並不特別重要，他們在意的是能否獲得一個長期總體比較好的回報。
阿爾法最大化策略就釋放了跟蹤基準和跟蹤誤差的限制，希望儘可能地將阿爾法的信息轉化到投資組合上來。可以說，這款產品主要是根據個人投資者的風險偏好設計的。尤其當投資人不能確定是投大盤好還是投中小盤好的時候，這個基金會是一個相對不錯的選擇。
7.
鬆綁了行業和風格限制的華泰柏瑞量化阿爾法如何進行風險控制？
阿爾法最大化策略雖然釋放了行業和風格的限制，但並不意味著不控制風險。
在指數增強策略中，我們控制的是相對跟蹤基準的主動風險(也就是跟蹤誤差)。在阿爾法最大化策略中，我們控制的是組合總體的風險。
一方面，風險模型可以幫助控制組合的總體風險。通常我們會通過敏感性分析設置一個較為合適的目標總風險，事先預測並控制投資組合的總體風險。
另一方面，我們仍然會嚴格控制阿爾法因子對其他風險因子的暴露。比如之前提到的市值因子，我們依然會做中性化處理。
總體來說，華泰柏瑞量化阿爾法的風險收益特徵雖然與以往產品不同，但是風險控制還是相當嚴格的。
8.
我們該對華泰柏瑞量化阿爾法有怎樣的風險預期？
主要有兩個方面：
一是對它的超額收益能力有個合理的預期。雖說拉長時間來看，阿爾法最大化策略有望通過釋放一些約束條件，獲得更高的超額收益，但這並不意味產品每個時間段都能跑贏其他量化投資產品。兩者的風險收益特徵是不同的。
二是對市場風險也要有合理的預期。華泰柏瑞量化阿爾法本質還是一個阿爾法加貝塔相關的只做多產品。雖然沒有跟蹤基準限制，但市場漲跌該產品也會隨著漲跌，只不過希望漲得更多跌得更小，和完全對沖的絕對收益策略產品是完全不同的，也不同於通過管理倉位力圖獲得絕對收益的產品，正常情況下該產品也是接近滿倉運行的。
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