————基金经理画像：中欧基金曲径
今年量化投资非常火，不过主要是私募量化，咱们散户也参与不了。并且这种投资方法的超额收益也很难稳定，容易受到规模影响。
散户参与量化更多的还是通过公募基金，前几天，有幸了解到中欧量化驱动基金经理曲径关于基本面量化的投资框架，顿时有种发现新大陆的感觉。
我认为这会是非常有效和有前景的量化投资策略，本文与大家一起学习一下。
一、量化投资有什么好处
1、市场股票越来越多
近几年，A股和港股IPO都在放开，上市公司数量剧增，目前沪市有2045家，深市2539家，港股2592家，美股中概股约325家。
一共7500家，这还没统计北交所、新三板那些。这么多上市公司，单靠人工是难以覆盖的。即使覆盖了，也难以保持深度研究和跟踪。
而量化投资是计算机做研究和跟踪，则不受数量限制。甚至股票数量越多，市场变化越快，量化的优势就越明显。
美股的总数是8000只股票左右，每年上市和退市一两百只。在美股，量化选股就比较有效，即使人工选股也会先用量化筛选一遍。
随着A股上市公司数量的增加和港股通的进一步打通，相信量化选股也会越来越有效。
2、选股效率更高，不受情绪影响
曲径把基本面量化选股比喻成是“机器人研究员”：
不会受情绪影响，不会有线性思维；
工作稳定，7*24都在工作，不会嫌累；
工作效率高，事前工作量大，事中工作效率高，动态跟踪，即时反馈；
没有能力圈限制，研究行业覆盖面广，可以关注到很多其他人没有关注到的投资机会。
比如，很多去年没被大家发现的中小盘股今年表现格外优秀，这些“机器人研究员”很容易扫描到，曲径她的基本面量化模型也是先知先觉，在年初就早早布局了小盘股，今年取得了不错的收益。
3、超额收益稳定
主动选股会有以下几种原因造成收益不稳定：
（1）基金经理有自己的投资风格，当他风格与市场不符时，就难有超额收益。
（2）主动投资无法足够分散。基金一般是20-40只股票，基金经理跟踪的基金池也就100只左右。持仓过于集中就会造成组合波动较大。
(3)现在很多基金经理管理规模较大，那些流通市值较小的股票，以及没有长期投资机会的股票，他们就不关注了，这会错过很多投资机会。但是同一时间，市场里可能有几百只股票有投资机会。
量化基金则不存在上述问题，量化对待投资机会是一视同仁的，只要有机会赚钱，都可以配置，股票数量一般都可以达到100-200只，覆盖足够多的投资机会，进而更稳定的跑赢基准。
下图为曲径管理的中欧数据挖掘对比基准中证500，可以看到超额收益非常稳定。
（来源：wind）
因此，这种基金非常适合作为组合底仓，跑赢基准，不容易出现阶段性跑输市场平均的情况。也非常适合新手配置，适合定投。
以中欧量化驱动为例，截止2021年中报，机构持有比例高达86.7%。许多机构配置该基金作为组合底仓，或者自己买入期货构建对冲，获取绝对收益。
4、可以容纳的资金规模大
同样由于上述原因，量化基金可以同时覆盖的行业和股票更多，因此理论上可以容纳的管理规模也会更大。
二、量化投资有哪几种方式
有些人认为市场有效，有些人认为无效。如果从市场有效论到无效论画一条线，其对应的投资品种分别是：
指数基金→smartbeta指数基金→多因子量化投资→基本面量化投资→基本面选股→私募股权投资、天使投资
上面这条线，从左到右也代表了投资的被动性至主动性（艺术性）。
量化投资参与的主要是划线的3段，主要分为以下3种类型。
1、量化交易
依靠计算机操作的赚交易的钱，一般采用日内高频交易、统计套利、期货CTA等，可以理解为割韭菜。
这种方法比较适合民间大神和私募基金，今年交易量暴涨，主要也是这些私募产生的。但是不太适合散户和公募基金做。
2、多因子量化
将每个股票和股价的数据拆解成各种因子，比如质量因子、价格因子、动量因子、市值因子等等，甚至研发投入、股东数、毛利率这些指标都能做成因子数据。
多的话大概能拆解出一两百个因子，然后通过多种因子的交叉组合和动态调整获取超额收益。
这种投资方法是早先几年做量化的基金经理普遍采用的投资方法。
缺点是：因子很容易交易拥挤进而导致失效；
许多因子可以容纳的规模较小；
一个因子难以套用所有的行业，例如pb-roe或许适用于食品饮料行业，但未必适用于汽车行业。
3、基本面量化
曲径采用的就是这种量化投资方法，其结合了基本面投资和量化投资的优点。
方法是：
把主动投资在研究股票时的方法论完整梳理出来，每个细分行业都要做一套；
在计算机中将每个行业的投资逻辑构建成量化模型；
根据该模型的结果指导选股和选时。
对比传统的多因子量化，更加符合投资本质，更能适应市场变化，更能准确的把握买入卖出时点。可以获得更多的超额收益，即赔率更高。
对比主动基本面选股，不依赖基金经理个人因素，更加理性，决策更加纪律化，更加分散，有更多的超额收益来源，即胜率更高。
三、曲径的基本面量化投资框架
1、宏观层面
由于宏观变化例如疫情、中美、原材料上涨等多为偶发变量，难以通过量化来分析，因此不予考虑。不做仓位择时，保持高仓位运作。
以中欧互通精选为例，确实也一直保持了高仓位运作。
（来源：choice）
2、中观（行业）层面
根据不同的细分行业投资逻辑，搭建选股和选时量化模型。这是工作量最大的部分，需要一个一个细分行业去做。
向基金经理、资深行业研究员、行业专家学习，梳理各行业投资逻辑，然后把投资逻辑做成量化系统，输入各种参数，就能判断出买什么、什么时候买和什么时候卖。
比如养猪行业，要看出栏量、存栏量、豆粕价格、玉米价格、育种时长等等，甚至连每头猪要吃多少豆粕多少玉米都要计算进去。就能判断猪周期，进而判断股价变化。
再比如钢铁行业用到高炉开工率等指标，CRO行业会用一级市场医药投资规模等指标，每个行业的逻辑和指标都是不同的。
据曲径介绍，他们依托中欧基金的强大平台，这几年一直在积累，目前已经做了60多个细分行业的量化系统。并且不断的更新迭代各个行业的量化模型。
3、微观（选股）层面
根据量化系统给出的建议挑选个股，与行业研究员沟通，加上现场调研、看季报、研报等，交叉印证相关逻辑。
量化投资天生会有一些换手率，中欧量化驱动2021年上半年换手率为775%。属于量化基金中换手偏低的一类基金，归其收益来源，最主要的超额收益还是来源于个股的选择。
4、组合构建
根据各行业的高频数据，判断中观行业景气度，决定细分行业比例的超配或低配。
2021中报显示，组合持仓较多，持股分散，Q2持仓大概有160多只，前十集中度低于20%。
5、投资目标
力争收益战胜基准，最大回撤和波动小于基准。
四、曲径基本情况
曲径，历任千禧年基金量化基金经理,中信证券另类投资业务线高级副总裁。
2015年4月加入中欧基金,现任量化投资总监，目前管理3只基金，2021Q3规模60亿。
2015-5-18开始管理中欧沪深300增强，现改名中欧互通精选混合，截止2021-11-5，取得收益57.91%。同期，其对标的MSCI中国A股国际通指数同期涨幅为11.73%。
2016-1-13开始管理中欧数据挖掘，截止2021-11-5，取得收益149.88%，同期，其对标的中证500指数同期涨幅为13.94%。
比较有特色的基金是中欧量化驱动，曲径从2018-5-16开始管理，这个基金今年业绩明显跑赢市场平均。2021年来，该基金取得了30.73%的收益，同期偏股基金指数涨幅为3.79%。
对于后市，曲径在三季报中说：经历了集中持股的解体后，分化仍将持续，市场将从大盘成长风格的溢价，转为更关注业绩增速及可持续性业绩稳健的中小型企业，金融地产等低估值行业也值得关注。
提示：基金有风险，投资需谨慎！本文仅为个人研究分析，不作为投资依据，据此操作盈亏自负。文中涉及到的个股仅作为举例，不构成投资建议。
