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田
田大伟
田大伟：作为一名拥有多年经验的量化投资老兵，我见证了公募量化投资从基于规则的偏基本面选股，到系统化投资，再到如今算法交易和机器学习广泛应用的演变过程。在这一过程中，我深刻体会到量化投资的复杂性与挑战性，以及对透明化表达的必要性。
我将量化投资的核心方法论概括为：寻找并检验有效的Alpha因子，通过历史数据验证其有效性，并将其与基准指数进行匹配，构建一个在行业、市值等方面与基准指数保持一致，但在估值等方面具有超额收益的投资组合。这其中，因子选择、组合优化和风险控制至关重要。
公募量化投资与私募量化投资存在显著差异，主要体现在交易频率和数据利用方面。公募量化受限于交易系统和风控要求，无法进行高频交易，但我们可以利用高频数据构建低频因子，以提高信息含量。
低估值策略在组合层面有效，但在个股层面不一定有效。量化投资更关注组合的整体表现，而非个股的短期波动。我们通过因子混合、模型回测和严格的风险控制来保证策略的长期有效性。
在指数增强策略中，我们主要关注Alpha因子的持续有效性，并通过算法交易来优化交易效率和降低交易成本。红利增强策略则更侧重于对上市公司分红可持续性的建模和预测。
选择指数增强型基金时，应重点关注产品的长期超额收益有效性以及基金公司的量化投资实力。量化团队的成功取决于团队成员的经验、团队合作和高效稳定的交易系统。
量化投资并非简单的黑箱操作，它需要严谨的逻辑、持续的学习和改进。我们需要不断地探索新的因子和模型，并对现有策略进行优化，以适应市场变化。
Deep Dive
为什么量化基金经理在解释量化策略时感到困难？
量化策略复杂，难以用简单语言解释清楚，且量化人员多为理工科背景，不擅长表达。
A股量化投资的历史有多长？
A股量化投资大约有20年历史，始于2004年光大保德信基金的量化核心公募基金。
量化投资方法经历了哪些主要阶段？
经历了三个阶段：1.0基于规则的基本面量化选股，2.0系统化投资，3.0算法交易和机器学习。
什么是量化投资中的‘因子’？
因子是具体的投资逻辑，需要用历史数据检验其有效性，如低估值股票可能带来超额收益。
公募量化基金为何有高频交易的限制？
公募基金交易系统必须通过O32联合风控系统，限制了高频交易的使用。
量化基金经理如何看待阿尔法和贝塔的关系？
量化基金经理主要关注阿尔法（超额收益），认为阿尔法等于能力乘以宽度的平方根。
红利增强策略的核心思路是什么？
红利增强策略重视上市公司分红金额的可持续性，通过量化方法对分红可持续性建模。
如何选择指数增强型基金？
选择时应考虑超额收益的长期有效性和基金公司的量化布局，以及团队的经验和业绩。
量化基金经理典型的一天是如何度过的？
典型的一天包括晨会、查看产品表现、策略研发、交易执行和客户交流。
本节回顾了A股量化投资的三个阶段，并分析了不同阶段的量化方法、超额收益以及市场环境的变化。
- A股量化投资经历了基于规则的偏基本面量化选股、系统化投资和算法交易与机器学习三个阶段。
- 15-16年量化私募崛起，高频数据和交易系统成为优势。
- 2021年是量化投资的高峰，之后超额收益整体下降，但宽基指数增强仍有明显超额。
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