泓德基金孙泽宇:AI赋能多因子模型把握指增超额收益_基金投资_顶尖财经网

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泓德基金孙泽宇:AI赋能多因子模型把握指增超额收益

加入日期:2025-3-31 9:34:01 闂備線娼уΛ娆撳礉濞嗘挸违濠电姴瀚悞濠囨煛瀹ュ骸澧柛瀣Ф缁辨挻鎷呴崫銉ь唺缂傚倸绉撮ˇ鍨繆閹绢喗鏅搁柨鐕傛嫹



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  顶尖财经网(www.58188.com)2025-3-31 9:34:01讯:

  在量化投资领域,唯有持续进化才能适应瞬息万变的市场。近日,记者与泓德基金孙泽宇进行了一场深度对话。孙泽宇毕业于北京大学金融数学系,是一位在量化领域深耕八年的新生代基金经理,以因子构建功力见长,基于中高频数据挖掘因子。由其拟任基金经理的泓德中证500指增产品3月31日起发行,力争在控制跟踪误差与获取超额收益的“平衡木”上稳步前行。

  多因子选股获取超额

  过去几年间,指增产品因其策略容量大、超额收益亮眼,成为备受机构投资者欢迎的品种。尤其是在中小盘风格崛起的市场中,百亿级量化私募纷纷加大布局中证1000、中证500等中小市值指数增强产品。

  若要对指增基金的超额收益来源进行归因,最关键的是量化模型的有效性,选股至关重要。孙泽宇认为,相比基于择时的轮动策略,选股是一种稳定且有效的超额收益手段。这是因为择时难度大、缺乏可靠性,有效的低频择时数据样本量十分稀缺,过去几十年间可能仅产生了几十个样本;样本量大的高频数据则对参数非常敏感,对不同资产选取不同周期将得出完全不一样的结果。当市场波动较大、风格快速切换时,择时策略的可靠性将面临严重考验。选股是基于横截面的比较,只需要选出未来一段时间市场上相对强势的股票,且基于量化模型可以快速统计检验,判断结果的可靠性。

  指增基金,顾名思义是要实现对跟踪指数的增强效果,这意味着,一方面要紧密跟踪指数,控制跟踪误差;另一方面,要在跟踪的基础上,通过主动量化长期超越指数。对于指增基金的投资管理,在选股层面,孙泽宇会以中高频数据为主,基本面等数据为辅,通过多维数据分析构建因子库,同时利用人工智能等新技术挖掘具有短周期预测能力的阿尔法因子;随后,运用线性或非线性加权方式得出收益率预测模型。在组合层面,他主要通过优化组合持股比例、精选高质量成长标的、控制组合风险、控制交易成本等措施,利用组合优化器生成目标组合。组合优化过程中,孙泽宇会重视持仓组合与指数偏离度的控制,实现组合的行业分布、市值风格等与跟踪指数较为接近,组合的估值、波动率、贝塔等属性也保持与跟踪指数趋于一致。

  孙泽宇认为,多因子模型的魅力在于,通过分析底层因子可以清晰地观察因子的表现,预测策略的有效性。若策略失效,能够及时判断原因,并重新审视各因子的贡献度和影响。

  不过,多因子策略对于因子数量有较高要求,高效的模型往往需要上百甚至几百个因子。孙泽宇在量化领域摸爬滚打八年,专注中高频量价因子以及机器学习应用,深谙因子构建方法。他将经典的因子挖掘方法与人工智能技术相结合,在主观因子研究经验的基础上,利用特定算法批量生成因子,提升因子挖掘效率,且避免因子有效性快速衰减的问题,兼具效率与稳定性。目前,他与团队共同构建的特色因子库中的有效因子达到数百个。

  动态捕捉新兴产业红利

  除了模型的有效性外,指数本身的特征也是影响超额收益空间的重要因素。中证500便是机构眼中量化增强策略的理想标的指数,由于其均衡的市值风格与分散的行业布局,中证500指数增强基金成为兼顾稳定性和成长性的配置工具。3月31日起,泓德中证500指数增强基金开始募集。

  中证500指数聚焦中小盘风格,成分股平均市值约268.76亿元,其中97%的股票市值分布在100亿元至499亿元区间。这一特征使其既能规避小微盘股的流动性风险,又保留成长弹性,在风格轮动中处变不惊。截至2025年2月28日,该指数自基日以来累计收益率达485.99%,年化回报率9.45%,显著领先沪深300、中证800等主流宽基指数,同时历史最大回撤相对较小,体现出“跟涨不踏空、下跌有缓冲”的平衡属性。

  从行业分布来看,中证500指数覆盖电子、医药生物、电力设备、计算机、国防军工等高成长性领域,紧密贴合新质生产力发展方向,此外权重分散化特征显著,前十大成分股合计占比仅约6%,既降低了个股波动冲击,又能动态捕捉新兴产业红利。

  孙泽宇认为,中证500指数贝塔收益贴近市场机会成本,适合追求长期稳健超额回报的投资者,而量化增强策略将进一步强化指数的投资价值。据统计,当前全市场68只中证500指数增强基金中,近一年超七成产品跑赢同类指数基金,这意味着指数增强基金相比于同类指数基金确实具备获取阿尔法的实力。

  持续自我迭代

  当以ChatGPT、DeepSeek为代表的AI大模型以颠覆性力量叩开通用人工智能的想象大门,AI革命正重塑着量化投资的生态图谱。孙泽宇认为,在量化投资领域,人工智能是近年来推动行业进步的重要驱动力,随着业内越来越多从交易数据中挖掘超额收益,如何在海量数据中发现市场规律便成为了关键因素。深度学习技术的进步,能够实现对海量数据的建模和对非线性信息的提取,从而获取较好的超额收益。

  兵无常势、水无常形,市场瞬息万变,没有一种策略能始终适应不同的市场。孙泽宇认为,量化投资非常考验投研团队的学习和迭代能力,随着市场上的量化投资者越来越多,投资策略逐渐趋同,可以明显看到,近年来私募量化对公募量化的超额业绩优势不再像以前那样显著。因此,唯有不断精进才能在股市的浪潮中站稳脚跟。

  对于指增产品而言,基金经理的能力至关重要。“只有足够聪明的人,才能赚到市场其他交易者的钱。即使你的能力在不断提高,但如果别人提高的速度更快,那么你赚钱的能力将逐渐减弱。即使是经验丰富的量化基金经理,也会面临难以适应的市场时期。这就需要基金经理不断自我更新,模型不断迭代。”孙泽宇表示,入行以来,他持续保持学习状态,通过国际、国内前沿文献汲取最新知识,同时与团队内部和业内人士保持高频交流,提前思考如何应对可能出现的新挑战。

  此外,优秀的量化策略背后,离不开团队的支持。孙泽宇所在的泓德基金量化团队由具有丰富的本土量化投资实战经验或海外知名金融机构投研经验的成员组成,采取跨部门深度协作模式,经过多年的数据和模型积累,形成了一套完整的数量化投资研究体系。2023年4月,泓德基金设立了人工智能实验室(AI Lab,跟踪实践前沿人工智能技术和深度学习算法,经过大量的实盘数据验证,借助AI选股模型,形成了高效、多元挖掘超额收益的量化策略。

  近年来,指数投资乘势而上,风光无限,指数增强基金的影响力快速崛起。孙泽宇表示,未来指数增强基金会不断“出圈”。在A股赚钱效应明显的年份,主动权益类基金的爆发力极强,其中不乏一年翻倍的产品。而指数增强策略的稳定性决定了其很难在某一年排名非常靠前,吸睛效应远不如那些“冠军”基金,也因此很难进入个人投资者视野。但其优势在于,从长期视角来看,量化策略往往处于中上分位点,风险收益特征相对稳健。不过,由于指数增强基金无法在任何时间段都能超越指数,这就需要投资者拉长产品持有期限,通过较长时期的持有,方能更好地体验指数增强产品的价值。

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