九泰基金杨飞：量化模型因子暂以技术面为主，力争稳定超额收益

今年2月份的量化投资的回暖主要是跟去年9月份的行情进行了一个比较。去年9月之后，我们也发现量化投资非常难做。

我们认为主要原因有两个，一是因为国内市场的一个特点，即量化产品的超额收益在市场上行的大环境下会比较好做，在市场下行的情况下，就会变得比较困难。在市场上行的时候，有一些投资者，只片面的追求高收益，那么自然而然会忽略一些本来应该遵守的风险控制原则。因此去年9月份后，市场出现了一波此类投资者的杀跌，对整体收益和交易量产生了相当大的影响。如果大家都去片面的追求高收益，忽略风控和一些必须遵循的原则，必然会导致市场整体雪崩。

另一个方面是因为整个赛道的交易拥挤和拥堵。一个量化投资赛道，它的容量是有限的，当所有人都涌进同一个赛道之后，必然会产生互相踩踏。去年许多同质化的量化策略同时涌入市场，产生了交易拥堵，造成了相当一部分的策略集体失效。

从今年2月份开始，随着之前很多无效的量化策略被踢出市场，市场的略微回暖以及交易量的提升，量化投资又有了转暖迹象。对于我们自身而言，作为一个主动成熟的量化投资策略，处于市场波动震荡时，是可以有效的去运作的。在遇到市场完全单边下跌的极端情况下，我们能做的就是提升自己对于风险的把控，以获得更小的回撤。

在现在的市场状况下，我们有信心力争做到一个比较稳定的超额收益了，且这个趋势未来是具备较强持续性的。

量化策略会对风格，行业因子和alpha都做出预测，其中alpha的稳定性更好。我们对风格预测也很重视，虽然它的难度比较高，但长期稳定的预测可能会对产品带来一定的正收益。我们做法是在基于风格和行业因子基础策略预测之外，通过优化器做一定限制来增强收益风险比，使其综合策略判断更趋于稳定有效。

如之前说的，模型会对行业有预测能力，但要同时结合风险模型来增加收益风险比。虽然从定期报告的结果来看，我们的选股在制造行业的占比比较大，但这个结果实际上是模型根据现有的市场环境做的一种判断。这个组合是从基本面、统计面以及技术面，由量化因子自己选择出来的股票。我们给模型一个思路，然后它会根据思路在市场上选择符合我们预设因子类型的股票，并不是我们特别主观的选择了一个什么样的赛道和行业。

这就是结构性多因子模型，它会选择符合预设逻辑的股票。所以说，我们自己无法判断天奕的持仓具体偏向于哪个行业或者哪个具体市值范围的股票，它是模型自己选择的一个结果，而我们要做的就是忠于这个结果，减少人为误差。

在影响A股市场的所有因素中，宏观因素影响周期会比较长一点，我们会对宏观市场因子进行研究。但是由于我们现在调仓的频率，差不多是10到15天换一轮，因此在我们的模型因子中，宏观因子会相对少一点，主要还是来自于技术面和基本面。

因为我们的因子主要是以技术面为主，所以在日终我们都会去对市场数据进行一个评价分析。比如分析跟量价相关的因子、个股及市场的所有数据情况，然后去做因子权重的一些研究和细微调整。关于基本面，多因子策略模型会去追踪整个上市公司的运营情况及上下游情况，囊括财务数据和外部数据等。这些数据基本上在每个季度都会做监测，然后分析并调整策略权重。其他关于分析师这种数据，我们也会做模型跟踪，作为一个基本面数据进行日线级别调整。

所以说我们的量化投资逻辑主要还是基于技术面和基本面这两方面，这也是我会比较关注的地方。

因为我们的量化投资模型是经历了长时间市场验证有效的，一般来说不发生大的变化，我们都不会去进行重大的逻辑调整。当然比如说有时候会出现一些交易逻辑、交易规则或者交易费用的问题，这时候我们就会去进行调整。

如果没有大的改变，我们的常规模型参数的更新一般而言会每个月做一次。通常，每个月初，我们会将上个月的模型数据回溯一遍。每半年，我们会根据这半年的业绩数据以及回溯结果来对模型做一些因子比重和权重上的调整。当然如果我们有些新的研究成果，我们也会做一下非常小的日级调整。

基本上，除非我们的模型在几个月的效果都非常差，否则我们一般不会对模型本身的结构和比重做任何重大的调整。

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