20230618-国金证券-公募指增及量化基金经理精选_机器学习or主动量化_突破壁垒的策略之道_22页_3mb

公募量化投资趋势分析

量化背景
公募量化发展迅速，管理规模上升，模型不断进化。面对传统量化在基本面研究深度有限及量价因子失效问题，部分基金经理转向高纬度特征因子挖掘；另一部分则融合主观研究与量化模型。本专题精选六位有特色的基金经理：艾定飞、邓默、胡崇海、刘斌、刘洋、张凯。

基金经理分析

艾定飞（华商基金）

• 风格：纯量化框架，偏向基本面与量价结合。
• 模型：多因子模型（250+因子，70%基本面+30%量价）+深度学习模型（10-15%仓位，ResNet处理分钟级数据）。
• 运作：控偏离严格，低换手。盈利主要来自选股超额。
• 绩效：高回撤对冲下收益稳健，2023年收益突出。

邓默（华商基金）

• 风格：自上而下，主动量化配置。
• 模型：多因子选股模型，5大类因子基本等权。
• 运作：调仓频率较高，趋势跟随能力强。
• 绩效：超额稳定性提升，回撤收窄。

胡崇海（国泰君安资管）

• 风格：30%基本面 + 70%高频量价深度融合，双重机器学习驱动。
• 模型：1500+因子库，机器学习自动更新筛选。
• 运作：高换手，控风险严格，行业偏离低于1%。
• 绩效：稳定收益，低波动。

刘斌（嘉实基金）

• 风格：量化多因子+主动投研，平台优势明显。
• 模型：因子库系统融合产业链，灵活调整风险敞口。
• 运作：中低换手，严控高波动因子，侧重基本面因子。
• 绩效：长时间超额回撤控制优秀。

刘洋（泰达宏利基金）

• 风格：基本面量化，行业轮动辅助。
• 模型：四层策略架构，四大类因子搭配。
• 运作：控行业/个股偏离严，低换手。
• 绩效：回撤管理出色，模型适应性强。

张凯（银华基金）

• 风格：多策略融合，多因子定核心+卫星策略。
• 模型：50%多因子 + 行业风格模型 + 人工智能合成。
• 运作：严格风险控制，多策略低相关。
• 绩效：超额收益稳定，回撤控制佳。

风险提示

• 量化面临策略失效、模型过拟合风险。
• 市场环境变动（如宏观、政策、全球地缘、疫情）可能导致系统性波动。
• 因子有效性随时间衰减，需要持续更新模型。
• 高频因子对交易成本敏感，规模化可能导致效率下降。
• 数据获取和质量影响量化效果。