与频频发声的策略分析师相比，基金经理要谨慎的多。

与普通的基金经理相比，量化基金经理则是更加低调。

不过随着投资作为一门“科学”的不断发展，量化的触角已经渗透到投资流程的方方面面，如今可以说是无投资不量化，无量化不投资。

但到底什么是量化投资？以及从量化的视角，如何看待当前中国股票市场的投资前景？

关于这些大问题，雪球借#做多中国#的对话投资大咖系列活动，我们请到了国内主动量化管理规模排名第一(Wind，截至2019年6月末)的基金经理田汉卿来跟我们详述：

中国股票市场的投资前景如何？

到底什么是量化投资？

量化投资体系是怎么样的？

田汉卿女士如今担任华泰柏瑞基金副总经理、是量化投资团队负责人，团队管理的主动量化基金总规模达137亿元（Wind，截至2019年6月末），排名行业第一，并在2018年3月2019年4月连续两年获得了中国证券报评选的量化投资金牛基金公司。

在加入华泰柏瑞基金之前，她曾于2004年任国际量化巨头巴莱克全球投资管理有限公司（BGI）亚洲（除日本）量化团队的主要负责人之一，管理资金规模超过20亿美元。田汉卿女士本科与研究生毕业于清华大学，美国加州伯克利商学院MBA，从业经验超过二十年，是国内量化投资领域的领军人物之一。

未来3-5年，是做多A股市场的绝好时机

雪球：从16年开始，A股已经在3000点附近徘徊了三年多，对于现在A股的投资价值，你是怎么看的？现在是做多中国的好时机吗？

田汉卿：我对于未来A股市场的行情是很乐观的，这个乐观不是指未来的一两个月，而是未来3-5年的窗口，股票是非常好的资产。核心基于以下三点理由。

1. 往前看，A股市场的长期回报好于全球其他指数

过去20年，A股行情看起来是波澜壮阔的。从总回报的角度看，其实并不差，比全球大部分主要指数都要好，好于标普500，甚至是纳斯达克。

备注：图中白色为上证指数，紫色为恒生指数，黄色和绿色分别为纳斯达克指数和标普500。（来源wind，数据截至2019/9/13）

在这样的市场中，只要你长期持有不乱买卖的话，基本长期的回报是很可观的。但是为什么大多数人觉得中国股市赚不了钱？是因为我们的很多散户投资者都是在2007年和2015年两个大牛市的时候才入市的，在那个时候入市，肯定是很难赚钱的。

2. 往后看，过去十年表现落后太多，估值已是全球最低

相比于发达国家过去十年的表现，A股表现落后了很多。美股纳斯达克十年涨了三倍，标普涨了两倍，而上证指数还在原地踏步。

备注：图中白色为上证指数，紫色为恒生指数，黄色和绿色分别为纳斯达克指数和标普500。（来源wind，数据截至2019/9/13）

从现在来看，这不是风险，而是机会。因为从长期来看指数的表现应该是差不多的，这段时间A股表现落后了，说明估值被压抑了，这恰恰说明了现在是一个比较好的进场时机。

现在A股市场的几大指数已经是全球估值最低的水平。从PEG的角度看，这恰恰提供了一个未来可以取得较好回报的机会。

最近与其他投资人交流的时候，大家基本都同意从3-5年的时间窗口来看，现在的股市是一个非常好的投资机会，当前的股票是一个风险收益性价比很高的资产。

而且还有很多人都说不用5年，3年就够了。只要有耐心投资股市三年，赚钱机会较大，而且复合回报率可能不会低。

但是很多人在这个时候不敢入场，只有涨了的时候才买入，越跌越害怕，这是不对的，这样子可能永远赚不到钱。总是在涨了以后买入，收益肯定比别人低。就和定投的道理一样，长期适当的越跌越买，其实是更好的选择。

3. 当前宏观风险可以有效控制，且全球横向对比看，我们并不差

前面提到的股市未来能够获得较好回报的结论，但是这个结论是有基础条件的，就是目前国内的主要风险不会集中爆发。其中最核心的两个风险点一是地产风险，二是信用风险。

目前来看，政府的掌控力是够的，基本上还能控制住这些风险。慢慢用时间换空间，那么这样的话三年以后的股市肯定会起来。

横向对比全球经济来看，虽然我们现在有困难，经济也有下行压力，但总体来看并没有那么悲观。全球大多数国家都有其各自的困难，美国有美国的漏洞，欧洲、日本也都是一堆麻烦，整体来说中国的情况还算是不错的。

过去三十年是我们国家发展顺风顺水的三十年，但不可能一直都这样。就像人一样，你不能天天过吃糖的日子，是不是？吃完糖以后稍微紧巴紧巴也是没问题的。很多人提到像贸易摩擦这样的外部挑战，也是很正常的。以前人家都对你好，但也不可能永远是你的朋友。

我们90年代的时候发展面临着更多的困难，没机器，没技术也没人才，经济从低速启动的时候是非常难的，但我们也起来了。

而我们现在速度已经上来了，现在中国经济本身已经到了世界第二这个体量，经济本身是有动量的。我们一旦启动了，就会像一个机器一样，靠着惯性就非常厉害了，如果在这个速度基础上再加一个百分之四、五的加速度的话就更加厉害了。

从大的环境上来讲，我觉得经过这么多年怎么说也轮到我们中国崛起了。而且我们中国和别的国家还不一样，我们是有第一的基因的，历史上我们在很长一段时间里都是世界第一。而且我们国家的人都足够聪明，也吃苦耐劳。从发展的角度看，任何事物都是盛极必衰的，比如曾经的英国、俄罗斯。美国在2000年左右，各方面都是极盛的，包括政治经济军事……但自那之后我们国家就慢慢崛起了。

从大趋势上来讲，我还是比较乐观的，当然短期的话波折是会有的。短期的一些问题，比方说民营企业的问题还都是在的。但从长期说，这些问题都会得到好的解决方案。

真实的量化投资，没那么高深

聊了做多中国的大问题后，回归到量化投资这个主题，到底什么是量化投资？使用计算机进行算法交易代替人工就是量化投资？还是使用多因子选股代替传统基金经理的分析就是量化投资？

如今，若还将量化投资简单的理解为基于数学模型由计算机程序控制的投资，是太过狭隘的想法。

关于什么是量化，来看看田汉卿的回答。

雪球：在很多投资者心中依然算是一个“高精尖”的领域，究竟什么是量化投资？相比于传统的主动投资，具体有哪些优势呢？

田汉卿：这是一个比较大的问题，分几点来说。

1. 量化和传统主动投资的核心差别在于处理信息的方式

量化和传统的主动投资一个主要差别就是处理的信息不一致，量化是拿已有的各种数据来处理，而传统主动投资的话需要去调研，去研究公司的一些基本面情况。不同的处理方式造成了量化和主动投资获取超额收益的途径就不一样：量化投资依靠的是尽可能多地覆盖更多的股票，主动投资则是依靠更精准地判断个体股票投资价值。

举个例子说，比如一片耕地，做主动投资可能只能做三亩地，然后精耕细作，这样使得亩产量很高，但无法进一步扩大范围。而量化可以一次性耕作一百亩，虽然亩产量可能低一点，但是加起来产量一点都不低。

还有一点，就是量化投资在处理信息的时候核心是要抓住主要矛盾，虽然看起来有点简单粗暴，但这样的效果其实是不差的，把主要矛盾抓住了，其他的都是细节问题了。

举个例子，国外很多农村在打理果树的时候，因为人手的限制，只能在利用机器对大片果园就行统一的裁剪，这样虽然没有人工裁剪的单个效果好，但是总体上来说这是一个更加高效，可行的方案。

通过量化模型来做投资还有一个很大的好处，就是可以很清楚的知道你的风险是多大，暴露在哪，然后自然就更加明确该怎么控制它。而如果通过传统的主动策略去构建一个投资组合的话，我们只能是事后的用风险模型来做个分析，然后才知道你的风险暴露在哪。

2. 量化投资是有很多种类的，不同种类之间千差万别

很多人觉得量化投资难以理解，其实是因为他们把各种不同的量化投资混为一谈了。每一种量化策略之间，是差距很大的。从我的角度看，量化主要分两类:

一是“基于算法”的策略；

二是“基于基本面”的策略。

基于算法的策略主要靠纯粹的数据处理，从数据开始，通过挖掘数据找规律，然后形成各种各样的策略，包括高频交易策略，统计套利策略等等，现在大部分私募在做的一些量化策略大多都是属于这一类。这些策略一般要求交易频率是比较快的，在交易频率高的时候量化比人工有显著的优势。

另一种则是是叫基本面的量化，这一类策略就要看公司的盈利数据，公司的运营数据，然后基于这些数据衍生出来的策略，这也是我们在做的策略。

接下来说说我们的基本面量化策略。

3. 华泰柏瑞的基本面量化逻辑

首先从持有期限上来说我们持有期是比较长的，平均来说是4-6个月。基于这个持有期限我们做的是选股量化，而不是择时量化。

在这个持有期限下我们通过提高覆盖的个股数量，然后获取阿尔法收益。在这个时间长度下再去做择时的话，会显著的降低个股覆盖数量带给我们的阿尔法收益。择时模型还是更适合基于算法的高频的量化交易。

而且我们的量化也基本不做宏观策略配置，因为国内的资产类别数量相对较少，容量太小了。我们核心就做选股，因为A股的股票数量足够多，这样组合起来的话波动性会小一些，收益也不错。

我们做的量化选股和基金经理主动选股有什么区别呢？其实本质上是很类似的，比如说都会看一个公司的成长、估值、盈利质量等等。核心的差别在于两者加工信息的方式是不一样的，量化的打分是通过模型来进行的，标准是相对统一的，而基金经理通过大脑加工的主观打分是会有较大偏差的。

4. 中国市场目前可以通过量化投资的方式取得很好的超额收益。

我们在一开始推出量化产品的时候，受到了很多客户的质疑，觉得量化看不懂。不过在随后我们取得了很好的收益表现之后，越来越多的客户开始意识到我们这个产品是不错的，是可以长久持有下去，甚至是越跌越买的。

从理论上来说，为什么这个事情是靠谱的呢？

在相对成熟的美国，从过去十年来说，获取超越指数的收益是比较困难的。在这个过程中，资金一直在从主动基金赎回流入量化基金和指数基金，在单边的市场上，能取得和市场（指数）一致的收益已经很好了。

而回到我们A股市场，我们当前离成熟市场还有较大差距，市场不够有效。根据海通证券的数据，截至2019年5月，A 股机构投资者持有市值占比13%，美股为57%；而且从换手率看，2018 年全部A股的换手率为448%，远高于美股109%的换手率。

在A股这样相对没那么成熟的市场中，通过合理的量化策略获取超越市场的收益（超额收益）是有很大机会的。

一套行之有效的基本面量化投资策略体系

讲完什么是量化之后，最后再看一看田汉卿在华泰柏瑞从0-1建立起来的量化投资体系是怎么样的？从选股，到买卖，到如何持续不断地精进交易模型，具体应该怎么做？

雪球：在你们的量化选股的模型里，各种因子是如何产生的？核心的选股因子有哪些？

田汉卿：在我们选择选股因子的时候，前提是这些因子本身是具备合理的投资逻辑的，比如盈利持续性好的公司，成长速度快的公司，内部人增持的公司等等。在这个基础上，通过数据回测确定这些因子确实是能够取得超额收益，然后才会采纳进入我们的因子库。最后我们会通过多因子组合的形式组成一个收益更高而且波动更低的量化选股模型。

当前我们的因子数量是比较多的，大概有一百多个。这些因子中以前在用的有八十多个，现在剔除一些我们认为无效的因子之后还有七十多个因子在使用。

关于核心的选股因子，我们主要还是看基本面相关的几个方面，比如公司的成长速度、盈利质量、估值等。关于这些因子，我们更在乎的是那些还没有“price in”的因子，比如成长因子，我们看一个公司的成长不止是看当前增速如何，有没有超预期，因为这些情况都已经反应在公司的价格里，我们还关注公司是否能够持续超预期。

雪球：这里关于成长补充一个问题。不同行业的成长如果单看数据的话它是一样的，但是从正常投资人逻辑来讲，比如说你银行增长20%，和一个食品公司或者是科技公司增长20%应该是会有所区别的，在我们的模型里面会怎么去考虑行业之间的一些差别？

田汉卿：从我们的模型来看，我们是行业中性的，就是说我们的行业配置占比与沪深300保持一致，我们主要做的是行业内选股，所以不会存在这样一个比较的问题。进一步来说，成长因子只是我们众多因子中的一个部分，我们同时还会考虑一些风险因子，比如公司的杠杆率等等，通过这样全面的评估，我们可以综合得出一个股票是否值得我们投资。

雪球：很多人觉得A股市场相对来说运行时间较短，而这二三十年来投资风格变化很快，这样就不利于利用数据挖掘出更多有效的因子，对于这个问题你怎么看？

田汉卿：这个担忧是不存在的，首先我们的模型是通过覆盖股票数量来获取超额收益的，而不是通过长周期的择时来获取超额收益。在这样的背景下，我们觉得有五年的回测结果支持就够了，其实不需要太长的时间。从2007年开始算，我们A股市场也已经有了完整的12年数据，是非常充足的。

而且像美国的话，你要30年50年的数据其实没有意义，因为此前很多东西都变了，经济不一样，投资者结构不一样，所以不需要这么长时间。最多你要总结个周期来说可以，但是即便你能研究出来，事件都完全不一样，回测的结果你敢用吗？比如说像2007年危机与1929年大危机能比吗？不能比对不对？

在这样的情况下，虽然能拿到很长周期的数据，但真正能有效用到我们的投资上面的其实很少。

雪球：在量化策略选股之外，买入和卖出的节点是如何选择的？

田汉卿：关于买入和卖出，我们是通过我们自己的投资平台来进行的，通过优化器来程序化地进行交易执行和投资结果分析。这个优化器是如何运转的呢？核心是利用我们的alpha模型，风险模型和交易成本模型综合得出每一个股票的分值，然后做出相应的买入卖出决策，这个模型目前我们每天都会更新。

在买入和卖出的过程中，我们几乎没有人工干预，主要是提前设定好相应的参数，比如换手的限制等等，交易频率等等，然后让机器自动做出相应的交易决策。举个例子来说，在这个过程中，我们不会因为一个股票涨多了就止盈，或者跌多了止损，而是一直根据其在我们模型中的综合得分来做出相应的买入和卖出决策。

这也是传统主动策略和主动量化的差别，不管选股也好，还是买入卖出都贯彻在其中。

雪球：关于量化，很多投资者认为模型回测的结果只代表过去，根本无法代表未来，对于这个问题你是怎么看的？在实践中，你会如何利用模型的回测结果？

田汉卿：对于这个问题是我觉得从某种意义上来讲是对的，因为你用过去去预测未来，总会有偏差的。如果没有偏差的话，你就神了。那问题是世上有那么神的人吗？有这么神的模型，有这么神的工具吗？没有的。所以你只能算概率，看看回测是否对预测未来有帮助。只要回测能帮助你提高预测的胜率，胜率大于50%就有价值，就能赚钱。

另一个可以补充的点就是，我们做的基本面量化回测，回测的因子都是存在合理的投资逻辑的，长期来讲是有用的，比如说成长好的公司就应该值更多钱，这条逻辑不会变。

又比如低估值，如果公司没有别的瑕疵的话，将来估值是要修复的，这条逻辑也不会变。我们做的基本面因子回测都是基于这些合理的投资逻辑来做的，而不是随便找一组数据来做回测，然后不断地优化，直到最终我们都看不懂它的投资逻辑，那不是我们想要的。

通过合理的回测能让我们的日胜率提升到50%以上，月胜率提升到60%、70%以上，其实就已经是很好的结果了。

雪球：量化模型在每个不同的阶段和市场中都有一定的局限性，如何持续不断地进化？比如说在13-15年回报很好的小市值模型，在近三年就完全不灵了。

田汉卿：对于这个问题，首先有一条很重要，就是你要发现哪些是“真正的”的阿尔法因子，真正的阿尔法因子是可以持续比较稳定地贡献超额收益的，不是受特定市场环境影响的。比如说你提到的市值因子，就不算是一个真正的阿尔法因子，不能说你因为市值小，就更有可能涨的好。

事实上，我们在国外市场做过，我们知道小市值因子不仅不是长期能给你带来超额收益的“真正的”的阿尔法因子，还是一个风险因子，是个非常重要的风险因子。所以我们一定要注意区分好什么是长期真正的阿尔法因子，要能够给组合带来持续的超额收益，一旦看错了，就得摔跟头了。

而长期有效的阿尔法因子也不是每一段时间都有效的，总有某些时期可能要回撤，这个时候就是我们多因子模型发挥作用的时候了。比方说这个月某个因子不工作，会有其他的因子补上，这样来保证模型的整体收益。

那么对于有些因子，我们真看错了或者突然不再有超额收益了怎么办？再怎么好的因子也不可能一直有效，比如用的人多了，它就会变得没那么有效了。

这个时候我们还有一个定期增减因子的一个体系，我们的模型是动态的而不是静态的。一旦发现哪些因子不再有超额收益了，我们会剔除，如果发现新的阿尔法因子，我们会把它加入我们的模型当中。我们会不停地去挖掘新的数据，来完善更新我们的模型。

雪球小结

从田汉卿的这段访谈中我们可以看出，一个量化基金经理的思维逻辑是非常缜密的，且不会回避量化投资存在的一些缺陷。

量化投资之所以在如今能越来越受关注，跟量化体系里自带的“科学”属性是分不开的。放弃量化投资，无异于放弃了现代科学百年来积累形成的行之有效的方法论。

但是量化投资与传统主动投资并不是互相排斥的，而是相互依存的，在未来的资产配置中承担了不一样的作用。传统主动投资赋予基金经理更大的自由，可以去创造弹性更大的超额收益。而量化基金则是在严格的体系限制下，在风险可控的范围内，寻找概率更大的超额收益。

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