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　　九坤创始合伙人王琛在节目上表示，九坤的量化投资方法论是自上而下和自下而上相结合的，所谓自下而上就是通过因子研究的是市场错误定价的机会，自上而下是做投资组合的构建，针对量化不同的策略目标构建更优的投资风险比例的投资组合。

　　以下为文字精华：

　　主持人：九坤是国内成立最早的一批量化私募管理人之一，简单介绍一下九坤的投资策略？

　　王琛：九坤成立于2012年，至今已经9年的时间，我本人开始从事国内的量化投资是从2010年底开始的，2010年是中国股指期货上市的第一年，应该说量化投资在中国的时间可能主要是过去五六年的时间，我们在其中应该是从最开始决定在中国开始做量化投资，到现在一直在坚持量化的方法论。

　　量化投资在海外已经超过40年的历史，有非常强的体系积累，扎实的投研框架优势。量化投资最大的特点是基于历史数据的统计检验，而不是经理个人的对于推理的准确性。当然这里我们有提到基本面投资，因为量化也会有基本面，基本面也是量化投资非常重要的研究范畴。

　　对于九坤的量化投资方法论，我的总结是分成自上而下和自下而上相结合的，所谓自下而上就是大家常听到量化管理人所讲的因子研究，通过因子研究的是市场错误定价的机会。另外自上而下就是做投资组合的构建，针对量化不同的策略目标构建更优的投资风险比例的投资组合。

　　首先介绍一下因子研究，投资要想盈利的话都需要从市场的错误定价，这种错误定价主要来自于两类，一类是技术面反映的不足，另外一种是来自基本面的定价错误，比如说上市公司过分的财务数据准确性，包括产业链上下游对上市公司定价的影响，对于上市公司定价的错误。我们量化研究这种因子研究寻找错误定价的机会跟主观不一样，主观主要是通过单次的研究寻找更多的逻辑，而量化更像我们做去医院做身体的检查化验。

　　做这样一个类比，比如说到医院检查感冒症状，你是不是细菌感染，一般情况会做一个血项化验，看你的白血球的数量。然现在化验单上除了白血球数量之外，还可以看到白血球的正常分布范围，这其实就是一个统计上对于正常人和患病的患者白血球范围的统计结果的体现。

　　我们如果把白血球数量当做对于细菌感染有预测能力的因子的话，就反映出量化所谓因子研究是什么东西了，其实量化研究员很大一部分工作就是挖掘有效的因子，比如我们说头发的数量可能也是一个数字，但是这个数字对于我们去判断是否有细菌感染是没有用的，所以如何找到有效的、好的因子，这里面就是量化研究员的主要内容。我们会用到纯数据挖掘的方法，也会用到逻辑推演的方法，类似于定理研究的方法。

　　这些两者相结合，最终通过大量的数据，医院叫病人数据，在量化行业就是市场数据去进行检验，才能够证明它的方法有效性，这也是量化统计检验的威力所在。而且另外一方面就是因子的数量越多，通过因子的叠加也可以大大降低误诊的概率。所以量化，尤其是九坤投研整体的研究核心其实是因子的研究。

　　过去传统的因子研究是基于数据统计的方法，统计检验的方法，随着现在AI技术的发展，很多AI技术也开始大量应用于量化行业，包括也提供给我们更强大的因子研究的工具。另外在基本面研究，基本面大数据的研究，也在不断扩大量化研究的信息边界，这是我们做量化投研研究一直在不断积累和提升的方向。

　　另外从自上而下构建投资组合来说，当我们有很多针对个股的因子之后，我们如何形成一个具体的投资逻辑、投资框架，这步就是我们自上而下的量化方式来进行构建的。比如说我们常见的指数增强策略或者是市场中性策略，它其实就是考虑我如何能够在这些因子之上，通过是否对冲，通过如何分散投资，如何去控制我们的交易换手率，在不同周期或者在不同的风格上面分散，来提升我们最终的组合。

　　当然对于管理规模越大，市场风格变化越剧烈的情况下，这部分自上而下的投资管理对于投资结果的影响也会越大。这种研究对于量化，随着整个量化行业的规模增长，研究的重要性也是在逐步提升的。九坤在投资组合构建方面一直坚持的是分散化、稳健的构建模式和目标，建仓不过分暴露风格或者是暴露行业，我们相信行健当致远，这是我们整个的投资理念。在九坤有不同的策略的矩阵，包括我们的市场中性策略、多空策略、量化指数增强策略等等。九坤能够在每个策略线都取得不错的竞争力，这是完全得益于我们内部统一的自上而下和自下而上相结合的研究框架。我一直相信量化投资是一个系统工程，需要每个环节不停的打磨，不停的去积累经验，所以九坤一直坚持的做法是我们不希望在短期急功近利做决策，我们更希望能够厚积薄发专注于长期量化研究的积累。

　　主持人：您认为中国接下来的量化投资发展的市场前景是怎样的？

　　王琛：我认为量化投资它长期是有助于中国市场的多样性和流动性的，它也能够增加市场投资决策的数据和技术应用的水平，而且量化投资它其实在充分利用它的信息和技术方面的优势，能够给投资者带来回报这个方向有它的优势所在。当然随着中国量化规模的增长，更多的投资人包括监管所关注并且去研究，统计其信息包括对市场的影响，这也是一种趋势。作为投资人来说不需要过度反应，过度担心这件事情。从量化投资方法来说，它本身是在利用公开的市场数据进行统计研究，它本身也通过定量的方法尽可能降低对市场冲击的影响力。

　　所以我认为与中国市场未来开放、公平、透明这样一个大的方向是一致的。当然从管理人来说，规模越大管理人的责任和影响力需要更加慎重，所以也需要管理人更加自律和合规的进行相应的操作和投资行为，包括我们在交易中尽可能做好风控，做好对投资管理、客户管理方面的工作。这不仅仅是对量化，对所有的投资机构都重要的。

　　还有一个方向，因为其实纵观海外的量化发展，海外量化最开始也被定义为另类投资，这种另类投资其实它就不是主流投资，但是经过最近十年左右的发展，海外的量化已经在市场逐步变成了比较主流的投资模式，而且在整个资管市场里面它的占比也会非常高，我相信对中国来说，中国过去十年的量化发展，刚刚进入到快车道，整体来说还是处于方兴未艾的阶段，所以我认为未来中国的量化市场还是大有可为。

　　主持人：九坤从2019年开始就在AI方面有很深的布局，AI到底能够为量化带来什么？

　　王琛：其实在刚开始，在我刚开始从事量化，包括我在2012年创立九坤开始中国进行量化交易的时候，当时的AI技术，像大家现在所熟知的AlphaGo那个时候还没有发明，包括一些深度学习的技术还没有像现在这样广泛应用。但是过去五六年的时间，应该说人工智能技术的发展迎来一个爆发式的增长阶段。我觉得整个对量化来说，量化其实本质在做的事情就是利用数据，利用数据的信息建立算法模型，对市场进行预测的这样一个动作。我们讲AI做量化，其实本质上就是利用AI领域的算法成果，把它的算法模型来替代传统的量化模型，它本身可以发挥AI技术在大数据、非线性传统下的优势，使得它能够帮助量化提高量化模型的收益。应该说人工智能技术现在这些年在传统领域的应用已经是如火如荼了。

　　AI技术在传统领域的应用其实有一些天然的优势，但是它也有它的难点。比如说我举个例子，如果我们把AI技术比喻成一个比较聪明的应届毕业生，它的科班技术非常扎实，它有非常通用的理工科的技能，但是当它进入一个特定行业的时候，它仍然需要有这种行业的专家把它引进门，我觉得这是AI技术在各个垂直领域发挥作用的时候的一个前提。

　　对于九坤来说，我们在2018年主要还是以传统的量化统计的方法来作为我们研究的方法论。从2019年之后，我们在AI技术方向投入了大量的人力和技术，包括我们在人才方面，过去两年的时间我们百分之七八十以上的人才都是AI技术方向的积累，我们也投资数亿来建设我们的AI超算集群，同时我们也在技术方面，在AI的方向让我们的团队能够把AI技术和传统的技术相融合，我们现在的策略团队里面有数据统计专家和AI技术专家相结合的构建方式来搭建我们的策略小组、策略团队，这也是我们过去几年所做的事情，能够在AI技术有成果的基础。

　　从现在的实际经验来看，AI技术已经在当前的九坤80%的策略和环节中，都已经广泛应用了AI技术，确实对我们的投资能力和投资技术的积累有非常好的帮助和提升。我们相信AI技术在未来，随着AI技术本身行业的发展，以及量化行业大数据的场景拓展，AI技术未来在量化行业还是大有可为。

　　主持人：未来在人才体系、投研体系，有何布局思路？

　　王琛：其实九坤的人才配置在过去一直是超配的状态，这跟九坤自己的核心理念有关，我们希望能够做更多对未来有效的事情，我们希望能够有自己长期的系统性的对于公司和整个投研建设的方法论，希望在未来有更多的积累。我们过去一直在人才方面是超过我们的规模所需要的人才，投资未来是非常有价值的。

　　当然从实际的工作需求来说，量化是一个系统工程，随着现在整个量化投研的积累，实际上虽然我们做了很多事情，但是量化的投研研究前沿方向其实也是在不断拓宽的。在这个过程中，像一些基本面大数据的研究，包括一些AI技术的研究，包括一些IT技术、交易技术，以及不同的交易市场的探索，新的市场的探索，包括市场风险的研究等等，每一种研究都需要更加深入细节的研究，包括人才的储备和经验的积累，所以我们现在的人才应该说在各个方向的需求上对未来是非常必要的。

　　从另外一个角度来说，当前大家看到九坤的策略表现，也是过去两三年在人才和技术方向积累的结果，所以面向未来的人才体系也是赢得未来的主要手段。从人才建设的特点来说，我们公司是非常在意，非常注重应届生和自主培养的人才梯队的战略，我们现在80%的核心策略人员都是过去几年经过应届生自主培养起来的，而且我们现在还持续在增强对人才吸引的力度。

　　主持人：我们也注意到九坤现在有许多的策略，实际上是全市场的量化选股，而不是像以往对量化的观察，它是铆定个别的指数来进行选股，所以也有一些投资者朋友，还有一些关注量化的投资者朋友还没有更新到这个思路，为什么现在要全市场来选股，这样选的话会不会暴露更多的风险，它的业绩比较基准到底是怎样的，请王总来为我们解答一下。

　　王琛：其实判断投资管理人的投资能力，大家认为需要有铆定的业绩基准这件事情并不是必然的，因为投资人投资思路的目的本身是为了获取长期的绝对收益，当我们拉长投资观测期的时候，并没有因为没有一个特定的铆定的指数基准就无法进行判断。就像我们做，投资人去买主观的私募基金，他本身也是没有一个特定的基准。当然从过去几年量化来说，量化很多的产品是有指数增强的基准，是有一定的历史原因的，但是这个过程中我们也发现之前很多指数增强的投资人由于他过度关注短期的表现，其实也会影响到他的投资心态，甚至影响到最终购买投资基金的胜率和牺牲一定潜在的收益，这也是我们从2018年之后在产品方面去坚持做这种三年期的基金产品的原因。

　　另外从全市场选股的机会来说，其实大家关注整个A股现在有4000多支股票，而且随着北交所在内注册制的推广，其实市场上的投资机会会越来越多，随着市场的风格变化的频率也会比较高，包括也会出现对某一特定类型、特定风格的投资场景的局面。选择单一的指数、指数标的，其实对于投资人的配置能力要求是非常高的。而且反过来看也会限制管理人对于投资风格、投资机会把控的灵活度。

　　所以其实放开指数特定的限制，对投资人来说是更容易抓住投资机会，而且更有利于长期的投资收益的积累，这是现在整个量化行业逐渐形成的共识。这也是不管是九坤，还是其他的量化同业都在做的事情。

　　主持人：九坤在过去几年有过两次的主动停盘，一次我记得是在2018年的6月底，还有一次在去年的11月份，实际上当时资金包括市场对于量化是非常追捧的状态，而九坤又为什么做出这样的决定？

　　王琛：其实在2018年上半年的时候管理规模大概80多亿，在当时的量化行业里面也是规模比较大的。因为当时我们整个策略体系还是以量价策略为主，在当时的市场环境和自己的策略储备来看，我们认为是需要控制管理规模，让我们的管理容量有比较好的发挥。

　　所以在当时本着对投资人负责的态度，应该说是量化行业第一个暂停投盘的案例，也体现我们对投资人负责的态度，后面也印证了我们的判断，2018年下半年整个市场流动性已经下降到了2000亿的量级，这期间我们也没有原地踏步，在2018年之后两年多的时间一直在持续积累我们的策略和技术，包括我们在基本面和AI技术方面的积累和学习，这个过程中我们也在2019年之后的募集奠定了非常好的技术积累，这也是2019年之后开放募集主要的原因。

　　从公司募集和经营的理念来说，公司的特点一直是由投资逻辑去驱动主导我们的经营逻辑，作为做投资的人来说，我们投资都比较在乎，对市场保持一种敬畏的心态，所以我们的募集一直是匹配和参考我们的管理人，以追求稳定业绩为主要目标，希望未来能够坚持这种风格，在规模上保持自己的节奏，这是我们对于这个方向的基本态度。

文章来源：东方财富网

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