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在近期的基金经理调研中，越来越多的主动基金经理开始强调量化手段在其筛选股票时的作用。我们之前介绍过的一个常见的“定量 定性”的方法如下图所示：
还有一些主动基金经理开始邀请量化基金经理或研究员（程序员）加入其团队，以产品为形态直接输出“主动 量化”的选股池。对于这种模式，最为典型的是鹏华基金的梁浩团队，他本身是一个久经考验的主动基金经理，但是主动邀请量化基金经理包兵华加入，帮助其从纯主动投资产品，向主动量化产品转型。
主动基金经理为什么要这么做？我们今天来说透主动量化基金是个怎样的存在。
注：本文创作基于和鹏华基金包兵华老师的调研沟通
一、啥是主动量化基金？
量化这个词儿在基金行业可以有很多种含义，我们一个一个讲：
最早的量化投资部，就干一个事，就是做指数基金，尤其是etf。如何在收管理费、有交易成本的情况下，减小跟踪误差，是基金经理的首要任务。
但是你啥时候听说过指数基金经理扬名立万呢，于是每一个量化投资部的小伙伴都有一个梦想：通过挖掘有效因子获得超额收益到来为自己正名。于是乎就有了最早的指数增强基金，除了打新啊、分红啊这种简单的增强方式，如果能够通过多因子挖掘（调整一下成分股权重和行业分布），或者量化套利等方式来获得超越指数的收益率，那就可以在江湖上谋得一把交椅。（套利这种策略在公募基金上应用比较困难）
当然，市场上还有另一群人，他们觉得：市场上有那么多风险偏好低的人不想承担指数风险，而我能做出来持续稳定的超额收益，我干嘛不把指数波动的部分剔除掉（用股指期货或衍生品），只留下超额部分，这样就是一个每年稳定正收益的绝对收益产品了。这就是所谓的量化对冲。
后来有人说，我发现有些因子是长期有效的，比如小市值的公司更牛、波动率低的公司更牛、股息率高的公司更牛，等等等等。那干脆把这些因子固定下来帮我们选股，再编成一个指数，这个指数可以稳定的战胜沪深300或者中证500等行业基准，我们跟踪这个指数就行了，一定非常受指数爱好者和机构的喜欢。于是乎就有了smart beta。也就是常见的300红利，300低波，300红利低波指数基金（两个因子）等。
但是又有人跳出来说：你发现的这些有效的因子，都是过去式，都是静态的。历史每个阶段有效的因子都不同，所以需要人为的介入去做调整，那就不适合做成指数基金。还是我们来主动管理吧，这就出现了量化多头产品，也叫做主动量化产品。
以上，就是你可能在公募基金领域接触到的所有量化投资相关的基金。今天我们说的，就是这种主动量化产品。
二、为啥这几年主动量化很落寞？
其实这种主动量化产品，16年之前曾经火过好一阵子，但是最近几年几乎没什么听说了。为啥？业绩不行了呗。什么大数据、神经网络、人工智能，可没少坑人。
wind大数据指数近年来严重跑输wind全a
那为啥业绩不行了呢？主要原因有两个：
（1）是早期的模型单纯的基于数据挖掘，就会很容易出现过度拟合的现象。说白了就是你可以调节参数，搞出一个超级完美的净值曲线出来，但是这个策略在未来却不一定管用。过去越完美，未来越失败。所谓回测美如画，实盘稀里哗。
（2）是很多模型对外部环境的变化应对不足，导致模型失效。从2016年到2019年，发生了几个重大的环境变化：
监管环境：并购重组趋严，ipo进程改变，资管新规，金融去杠杆；
经济环境：中国供给侧改革，以美国为代表的海外经济复苏；
外部环境：北上资金流入，争夺定价权，中美贸易摩擦。
总而言之，没有投资逻辑支撑的模型是靠不住的，没有对外部环境应对机制的模型是靠不住的。所以呢，各位也不要再去相信什么神奇公式了，它是不存在的。
三、怎样才能解决这些问题？
必须把人的因素加进来。正所谓“no man is better than a machine,no machine is better than a man with a machine”。计算机只是工具，量化只是手段，核心还是在于人的思想，投资逻辑靠不靠谱。
一个好的量化投资建模应基于正确的投资逻辑前提，对于主动管理的投资理念与投资逻辑进行数量化、规则化，模型化的运作有助于克服人性弱点，避免风格的漂移。所以量化和主动应该是一体化的。
也就是说，既然你梁浩团队主动基金管理的那么好，把你的投资逻辑、选股逻辑总结出来，贡献给量化分析师去写程序，挖掘数据，来验证一下这是不是一个可靠的，可复制的投资方法。
而当外部环境发生了变化，基金经理的投资逻辑也会跟着发生变化，这种变化也是要映射到量化模型当中的。换句话说，模型需要根据环境不断的更新迭代。当然，这种迭代不会是很频繁的，有些因素变得快、有些变得很慢。
四、量化手段如何弥补主动基金经理？
一般情况下，牛逼的主动基金经理是看不上量化投资的，在他们眼中投资是门艺术而不是严谨的科学。
但是捏，现在也有越来越多的主动基金经理主动拥抱量化，毕竟多个朋友多条路，多个冤家多道墙。量化是工具，工具是中性的，就看你会不会用。
梁浩虽然自己管产品很不错，但是他也觉得自己有很多人性上的缺点无法克服。比如：
（1）习惯了左侧布局，导致自己不喜欢追右侧，很多标的看到时，也知道它很好，但是就是因为已经底部涨了50%就不愿意再追，过去多年也错过很多非常好的标的；而程序没有情绪，策略执行起来效率更高；
（2）主动基金经理的固有思维和历史经验也会影响他对一个公司的判断，一个公司一开始不喜欢以后就算变好了也不愿意入手，而程序对公司是没有偏见好恶的；
（3）第三，主动基金经理精力有限，覆盖面不够广。如果能把投资方法的应用面扩大，那么可以选出更多好公司，有效的分散持仓，提高夏普率。还能够拓展管理规模的边界
能坦诚面对自己投资上的弱点，主动招揽量化人才为我所用。这里可以为梁浩点一个赞。另一方面，连一流的投资人都难以克服的“人性的弱点”，在普通投资者身上只会放的更大。
五、这么做之后的效果如何？
2019年5月6日成立的鹏华研究智选，将这种模式正式转化为产品，该产品2019年建仓采用累安全垫加仓位方式，控制净值回撤，2019年平均仓位39%，今年以来已取得收益72.50%（截止2020年8月31日）。而且这是在与梁浩深度挖掘的个股几乎没有任何重合度的情况下实现的，且重仓个股高度分散，每个股票买入时均不到2%的仓位。
图片来源：鹏华基金，基金公开定期报告
在今年结构化机会明显的情况下，这个产品行业和个股都极其分散，风格十分均衡，不追风口。但是收益和回撤表现都不亚于今年风格鲜明的牛基。近半年的表现几乎和梁浩的老产品鹏华新兴产业不相伯仲。
六、主动部门做量化的真实用意？
到这里我似乎能够明白梁浩邀请包兵华来协助其做量化投资的用意。因为以前的经典产品鹏华新兴产业规模已经超百亿了（目前限制大额），这么大规模下还想继续保持好业绩，似乎只能集中持仓了。因为纯靠人去主动调研挖掘潜力公司，还要保持分散度几乎不可能。但梁浩又不愿意冒集中持仓的风险，所以才请包兵华来将他和团队的投资思路进行量化处理，寻找到更多“小而美”的公司。
所以我们在鹏华看到了很有趣的现象，在一个主动投资部门，建设了一个量化团队。而在其他公司，做主动量化的基金经理大多是在量化投资部。你觉得哪种模式会更有优势呢？
七、整个投资流程是怎样的？
第一步，基于主动投资逻辑进行量化建模，这一步是定性的，就是来自于梁浩团队的主动投资方法论；
第二步，对方法论中的指标进行处理，在基于全市场选出个股组合；这些指标就可能非常复杂了，宏观行业个股，估值情绪基本面，都包含其中。这一步是定量的，主要由包兵华来操刀；
第三步，研究员过滤一遍争取剔掉基本面有瑕疵的个股比如涉嫌财务造假，这一步又是偏定性的，主要来自于鹏华股票研究部门的支持；
最后，形成投资组合。
所以这是一条定量 定性，科学 艺术，多人参与配合的流水线式的生产线工艺。这种模式创造出来的产品，其实就是“基金经理的另一个我”：持仓分散度更高、重叠度更低、规模边界更大，也不用太担心要不要限售了。
当然，我觉得这里也不是完全没有边界，但从100亿到三五百亿，应该问题还是不大的。
八、黑天鹅来了怎么办？
所有做量化的都需要考虑一个事情：黑天鹅来了怎么办？90年代在量化界天下无敌的ltcm，因为俄罗斯市场的崩盘让其一夜归零；2014年底的蓝筹股暴动，让国内的量化从业者第一次接受到来自市场的毒打；今年的疫情也是一个巨大的黑天鹅，所以主动量化凭啥能逃此一劫？
ltcm一夜清零
说实话，如果天真的塌下来的话，什么量化，什么圣杯，统统都没用。但是基于投资本质逻辑的量化策略，相对韧性会更强一些。
2016年之前其实大家赚的都是小盘股估值溢价的钱，包括外延并购、包括壳价值，这不是一个上市公司成长的可靠逻辑，17年4月并购重组新规出来以后这些钱都赚不到了；ltcm有着天团一样的合伙人（诺奖 前财政部长等），但他们赚的其实是统计概率 高杠杆的钱，没事的时候是印钞机，一旦出事就gg了。
所以，黑天鹅如果来了，该挨的毒打还是逃不掉的，但是就看基金经理对环境的评估是否有重大变化，如果没有那么就继续扛过去，等待投资逻辑的恢复；如果有变化就会相应的调整不同因子的权重，适应新的投资思路。
九、最终目的是赚企业盈利的钱
在这套主动量化的方法论中，目标不是去赚技术分析的钱、不是去赚估值溢价的钱、不是去赚交易套利的钱、不是去赚神秘规律的钱，最终的目的还是去赚企业盈利增长的钱，这个目标和传统的主动投资是一致的，殊途但同归。
从鹏华研究智选2020年的中报可以看到截止今年6月底的全部持仓，有将近100只股票，其中前30只权重股的占比情况、行业、roe、增速情况如下：
数据来源：wind，基金2020年中期报告
从结果上看足够分散、roe不低、增速不低，或许对你的投资也有参考。
最后：由梁浩（9年成长投资名将）、包兵华（量化投资出身）共同管理的鹏华成长智选混合基金(010264)正在发行，主动管理x量化智选，如果你认可这种投资思路，可以多多关注哦。
基金有风险、投资需谨慎
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