五大基金经理分享在股市、债市赚钱的心得

　　嘉实基金张自力：理论与技术重将塑造新量化投资

　　中国基金报记者 王瑞

　　嘉实基金董事总经理，投研管理、投资决策委员，负责嘉实人工智能投研中心并担任博士后导师，主管人工智能、量化投资及大类资产配置领域的研究与投资，嘉实事件驱动基金、嘉实美国成长基金的基金经理。

　　22年公募基金从业经验，曾任美国世纪投资管理公司（American Century Investments）资深副总经理、研究总监暨基金经理，负责领导、直接管理公司旗下近二百亿美元的多只大型公募基金和对冲基金类产品。2004年，其团队管理的小盘量化基金，被 Lipper 评选为美国年度基金。2006年9月，被美国《时代周刊》专题报道，位列美国三大量化投资巨擘，其麾下的多个公募基金，长期保持晨星三年五星和晨星五年五星的最高评级。张自力先生不仅创造了极为靓丽的实盘投资业绩，还出版过投资专著，身兼多个一流商学院讲席教授，是金融与投资领域的学术型基金经理。

　　曾任全美华人金融协会（TCFA）总会长，硅谷精英华源科技协会（HYSTA）董事。

　　第四届中国基金业英华奖“三年期海外投资最佳基金经理奖”得主。

　　以下是在量化领域耕耘多年的张自力博士对量化投资的理解，以及未来方向的解析。

　　首先，我要感谢中国基金报，为我国资产管理行业创立了英华奖，为我国的公募、私募、券商等所有资管机构的职业投资人士，树立了以通过市场检验的长期可持续的超额投资回报、稳健的风控能力、良好的职业操守为目标的这样一个高标准的、纯粹而专业化的职业导向。

　　投资感悟——科学的投资理论与技术是投资行业的第一生产力

　　我管理的基金“嘉实美国成长基金”，自2013年6月成立以来，一贯坚持研究驱动投资业绩的导向，坚持科学与严格的投资方法论，坚持做到了纪律化、数量化的投资流程，在近年来国际宏观变化以及美国国内经济波动的情况下，既成功的命中了美国几次不同行业驱动的投资机会，也有效规避了数次国际政治漩涡和国内货币政策带来的市场风险兑现。在资管行业的为投资者创造长期稳定回报这一最终检验标准上，美国成长基金做到了对历史每一期购入的投资者负责。

　　在二十多年横跨美国、欧洲以及现在的风格迥异的A股的投资生涯中，我的感悟是科学的投资理论与技术是投资行业的第一生产力，只有建立完备的方法论并通过完整有效的管理流程，才能规避人性中不断涌现的贪婪、恐惧等心理偏差，规避净值波动引发的自我强化的心理逆境，规避各种投机心理带来的风险。

　　我国A股作为一个在投资者构成、上市公司特征以及市场结构方面相对欧美更加复杂的市场，我们经过不同市场间投资方法论的比较，获得了更加宝贵的实践资料，在特征迥异的市场之间，将进一步确立更加广义层面的科学投资系统。

　　最终，我们的目标，还是为投资者的信任，奉献我们的回报。

　　通过事件驱动的方法找机会

　　讲到当前的宏观经济，首先这不是一个简单的截面状态，而是延续了历史进程的。今年的宏观经济，首先应该放入全球货币政策从宽松转向收紧的大周期内，自2015年美联储的加息意向逐渐强化并与年底正式启动后，全球的货币周期进入资本价格上升阶段，相关联的就带来了美股市场最近两年在加息与否的情绪性趋势以及内部行业分化，带来了人民币的贬值压力，以及美国国债、欧元日元、大宗商品、贵金属等国际主要资产的波动。

　　相比于过去十年国际环境中主要面向经济复苏、恐怖主义的较为“单纯”的挑战，2017年的国际风险则更加复杂，从特朗普当选以来美国去全球化进程的不确定性，中东叙利亚的美俄角力，欧洲的难民涌入问题和多个国家的独立主义带来的欧洲政治经济形势的严峻化，以及最近的朝核问题，都为全球稳定带来了巨大变数。在这一背景下，美国的大型企业，就体现出其稳健的盈利抗压能力，尤其是具备创新能力的成长企业，是更加稳健的投资机会。

　　就国内而言，政府强力的经济改革，为市场带来了热点，带来了投机机会的同时也混杂了诸多的泡沫，证监会对市场的更加细致化的监管，使得多年来中国市场上的一些投机性投资策略失效，比如新股发行后的次新股策略，比如对壳资源的炒作，未来更大的机会，还在面向经济发展和企业盈利能力的更加纯粹的投资过程上。在改革的进程中，会有许多突发的新政策新机会，我们可以通过事件驱动的方法，将这些分门别类的投资机会纳入进来。

　　理论与技术重将塑新量化投资

　　构建选股模型和量化投资策略，首先，需要逐步建立对研究目标的完整而有深度的认知，分析确认内在的机制，并最终找到实践运用的技术，这是一切现代科学和技术运用的基本过程。

　　就投资领域而言，就需要建立对资本市场本身的认知，从它的法律法规、投资者结构、交易结构等这些基本要素开始，所在国家的经济形态与周期、财政与货币政策导向乃至国际经济环境这些背景，资本市场中上市公司这些被投资主体的财务、经营、行业展望等基本面信息，这些都是进行投资的基本信息要素，对于任何方法的主动选股投资都是共通的。

　　美国传统的量化投资，尤其是使用于公募基金的中长期量化投资，主要集中在对基本面、预期面等维度的模型构造上，具体的会构造价值、成长、质量、市场预期等多个维度，来对上市公司进行评价。这一过程是建立在一个确定的基准组合之上，以及在一个有效性较高的资本市场中。对于中国A股，这一套框架只适用于指数增强的投资策略，对于主动量化管理策略，我们一直在寻找和完善新的框架。

　　新量化投资，我认为，将从理论与技术两方面得到重塑，而我们目前就在新量化投资时代的前夕。我将致力于这一过程的实现。

　　理论的方面，市场基础理论，例如资产定价、市场结构等，需要得到根本性的再定义。随着我对投资理论的完善，尤其是经历了全球多个不同的资本市场，包括相对而言有效性最强的美股市场和有效性较弱的中国A股市场，在特征完全对立的两个极端市场样本下，交叉比较发现了一些被当地市场特征隐藏的更一般的结构和规律，这些根植于市场、投资、交易等本身的理论，将是新量化投资的核心所在。

　　技术的角度，在传统量化技术之上，进一步利用新的信息与技术。我目前负责嘉实人工智能投研中心，担任博士后导师，主管人工智能、量化投资及大类资产配置领域的研究与投资，博士后的研究方向，涉猎人工智能、资产定价、资产配置等广泛的范围。通过大数据的使用，在信息的宽度、深度上进行扩展，例如通过个股或者散户的交易行为，合成构造对市场整体的情绪变化。通过人工智能的运用，在数据获取、数据分析、模型构造、组合优化等方面进行深入研究。在美国，诸多前沿人工智能技术被引入到投资领域，例如基于自然语义处理技术和互联网大数据来构造对一只上市公司的投资情绪的预测，基于神经网络和高频交易数据来构造对个股的择时信号等具体应用，这些技术研究以及所推动的投资策略在资本市场的最终进入，将在技术层面进一步改变资本市场的结构和行为。

　　警惕押宝型量化基金

　　对于量化基金的评价，首先不能脱离我们对一个优秀基金的基本评价，即需要长期稳健的贡献超额收益并有良好的风控过程。去年的很多量化基金业绩耀眼，但当我们取出它们在半年报和年报中披露的组合全部持仓时，可以发现这些表现极度闪耀的基金，在资产配置层面都非常的偏向小盘、高成长等单一方向，组合在风格维度上偏离很大，如果能够在跨市场周期的过程中连续做好这类风格暴露，可以认为是一种投资能力，否则短期的优秀业绩就是来自于对市场风格的押宝，这种投资风格本质上是更深的风格投机，在市场切换的时候就会为投资者带来损失。