近日参加了国泰君安量化基金经理胡崇海的调研。胡崇海是浙大数学系博士，同时有机器学习学术背景，现任公司量化投资部(公募)部门总经理。
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以其在管的国泰中证500指数增强A为例，该基金今年以来复权单位净值增长率6.57%，而同期中证500指数上涨仅2.68%；该基金自基金经理2021年底任职至今近2年时间，年化收益率超越中证500指数4.71%，收益表现在同类中证500指增基金中排名靠前；风险表现上，该基金最大回撤-24.96%，优于同期中证500指数的-29.09%。
胡崇海当前在管基金规模逾31亿元，但国泰中证500指数增强A规模偏小了一些，不足1亿元；其在管的国泰君安中证1000指数增强A规模则更大一些，为6.26亿元。
那么，其量化投资体系有什么与众不同的地方吗？
调研过程中，胡崇海表示他们当前的框架下主要采用人工挖掘因子的方式，且已经有了十余年的相关经验积累。由于量化投资最忌讳的便是同质化，人工挖掘因子可以代入专业人士对于市场的理解，且具备一定的逻辑性，加上人工相较于机器挖掘的因子不会那么容易失效。而最终挖掘出来的因子肯定要能保证模型越来越好。
总体上，希望能够抓取到基本面和技术面共振的股票；主要考虑的是基本面良好的公司中长期能够赚钱，但有些基本面好的公司可能也不一定能跑赢指数，且股价波动很大，因此加入一些技术面因素，去赚取这中间股价波动的钱。具体因子上，基本面和技术面因子三七开；一般每年会新增几百个，到年底大约有2000多个因子。
此外，其量化框架中采用了多模型运作，希望能够在每年不同的市场行情中获取稳定的收益，且都能够做到Alpha。同时，其量化模型中融合了人工智能模型，包括传统机器学习模型、深度学习模型，目的在于从不同维度来刻画市场；但不会纯粹去追求先进的模型，由于太复杂的模型有可能会失控，因此更偏向于在能力圈范围内找到合适或互补的模型。具体运作的模型方面，当且运作的子模型一共有10个左右，每个10%等权重合成，但每个子模型底层思想会相对复杂一些。
量化投资并不能包治百病。当市场只有20%的股票跑赢宽基指数的时候，量化不占优；但当40%甚至更多股票能跑赢指数时，量化投资能做的则会更多一些。而一般主观投资更适应于比较固定风格的行情，因为很多是通过持有一段时间股票来赚钱；而像现在主题轮动较快的行情，主观投资则并不适应，而量化则更适应换手比较多的情况。
关于量化基金的选择，在投资框架上，可以关注是否具备独特性，是否能跟上时代变化。在具体观察指标上，不应仅仅去关注收益率，还可以去关注一下稳定性。因为对于量化投资而言，稳定才能说明风格暴露比较可控，可持续性较好，即意味着未来具备可复制性。
注1：除另有说明外，数据、截图来源于Wind、基金季报，截至2023年8月10日。
注2：国泰中证500指数增强A自成立以来总回报12.01%、同期业绩比较基准收益率17.03%，来源基金季报；业绩比较基准：中证500指数收益率*95%+同期银行活期存款利率(税后)*5%
注3：该等基金自成立以来可能经历过投资目标、投资范围、投资策略或基金经理的变更。请您于申购前务必于平台查看基金详情及基金合同。
基金是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄和债券等能够提供固定收益预期的金融工具，投资者购买基金，既可能按其持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。
基金分为股票类、混合类、债券类、货币市场类等不同类型，投资者投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般情况下，基金的收益预期越高，投资者承担的风险也越大。
基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个交易日基金的净赎回申请超过基金总份额的百分之十时，投资者将可能无法及时赎回持有的全部基金份额。
投资者应当认真阅读《基金合同》《招募说明书》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资者的风险承受能力相适应。
投资者应当充分了解基金定期定额申购业务和零存整取等储蓄方式的区别。基金定期定额申购业务是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额申购业务并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。
市场有风险，投资需谨慎，过往的业绩表现并非未来回报的保证，基金不保证一定盈利，也不保证最低收益/本金。
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