2021年即将过去，如果说今年投资领域最热的词是什么？相信很多人会想起“新能源”、“元宇宙”、“专精特新”等等。但无论热词有多少，“量化”绝对是一个不可绕过的热词。
量化进入国内的时间并不算长，但发展的速度令人称奇！不仅私募量化今年频频占领“热搜”，发展时间更久的公募量化也毫不逊色。只不过比起许多私募的中高频量化策略，公募量化集中耕耘的是中低频量化，主要采用传统的多因子模型完成市场中长期机会的捕捉。
本期给大家介绍的“华夏量化优选股票型证券投资基金”（简称“华夏量化优选股票”），是一只将由拥有15年证券从业经验、5年公募基金管理经验的量化基金经理——袁英杰先生负责管理的新发基金，这只基金采用的就是量化投资中比较成熟的多因子模型。
究竟这种模型是如何帮助基金经理挑选股票的？和数量众多的主观公募基金相比，量化基金又有哪些“杀手锏”？看完这篇文章，排排君不允许还有你不知道的事。
“神秘”的量化基金，投资都有哪些门道？
说到基金的投资策略，主要有主动和被动两种。其中，主动投资又分为传统的投资方法和量化的投资方法。
传统投资主要是通过基本面分析、技术面分析来完成的，依赖于基金经理的主观判断做出最终的投资决策。因此，传统的投资方法对基金经理的个人能力比较依赖，不仅是投资的能力，还有心态的调节能力等等。
而量化的策略则不同，它是用量化方法来实现基金经理的投资策略、投资理念。所谓量化的方法，主要是利用计算机技术、构建数量化模型进行投资。
量化投资的优势在于，充分利用了计算机程序快速运算、处理数据的能力，因此在大样本的投资研究方面具有比较优势。同时用数量统计的方法去研究数据与股价的关系，受人的偏好、恐惧影响较小，可由计算机得出相对客观的判断。
可能有的投资者会感到疑惑：都用计算机代替人的思考和判断了，量化基金经理会比其他基金经理更“清闲”吗？
由于计算机技术的深度运用，量化基金经理的工作内容与其他基金经理确实存在一些差异。比如使用量化选股策略的基金经理，他们主要从事的是因子挖掘、模型构建、组合构建、动态跟踪及调整等。
光是挖掘因子和构建模型，就需要基金经理对经济周期、产业周期、市场运行规律有比较深刻的了解，形成一套行之有效的选股方法，并具备能够把选股方法具象化为各项数据指标（即“因子”）的能力，还需要将各种因子用数学公式及计算机程序表达出来，形成量化模型。
挖掘因子只是一个开始，因子是否有效？需要进行检验。一般使用“回测”的方法，即根据数据、规则，严密、严谨地去测试策略在历史上的一个表现，筛选出其中有效的因子，在这一过程中还可根据投资目标对模型不断进行优化调整。
具体而言，量化模型将如何从市场上的众多股票中，筛选出值得投资的股票呢？
我们以一个十分简单的50%PB+50%ROE多因子模型为例，这个模型中只存在PB、ROE两个因子。
首先基金经理需要确定一个股票池，然后利用多因子模型对股票池中每个股票的PB、ROE分别进行打分，再把PB从低到高排名，ROE从高到底排名，把序号分别作为个股的PB、ROE得分。将两个指标得分按50%比50%的权重加总起来，这就是模型的总得分。
然后按得分对股票池股票从低到高排序，根据要求选择排名靠前的股票（比如前100），对每只股票分配一定的权重，就可以构建出一个股票组合。
这还不算完！因为市场数据变化莫测，基金经理还需要定期按照上述步骤，构建新的组合，完成组合调仓。也就是需要对组合进行持续的动态跟踪与调整。
可见，量化基金经理的工作并不比其他基金经理轻松。
“多因子模型”如何优选好股？
弄清楚了量化投资，接下来我们要讲讲华夏量化优选股票采用的“多因子模型”。多因子模型是量化投资领域应用最广泛、最成熟的量化选股模型之一，其结果根据客观的数据和完整的模型得出，具有较强客观性。
从某种程度上来说，基金经理构建了模型，之后化身为模型的“搬运工”，按照模型结果进行投资，但这并不意味着基金经理就是单纯的“工具人”。构建模型的就是基金经理本人，所以在进行量化投资的过程中，其实基金经理是在利用量化模型，帮助自己克服人性的弱点，二者是相辅相成的关系。
具体来看，华夏量化优选股票采用的多因子模型，主要选取的是盈利、估值、分析师推荐、投资者关注度四大因子。
多因子选股的核心思想在于，市场影响因素是多重的并且是动态的，但是总有一些因子在一定的时期内能发挥稳定的作用。
在这一核心思想的指导下，华夏量化优选股票通过多因子模型，对样本股票按各个因子进行排序打分，并根据权重计算总分，选择排名靠前的股票，按等权重构建出股票组合，每月对组合进行再平衡。
华夏量化优选股票的选股模型的特色在于，同时考虑到了股票价值、市场情绪两方面的影响。一方面，股票价值本质上来源于上市公司的盈利能力，估值指标代表股票是否足够“便宜”。另一方面，分析师推荐、投资者关注代表了市场的情绪，表示股价上行的动力是否充足。
机器和模型是“冰冷”的。依据量化模型而不是主观决策进行投资，也就减少了基金经理由于业绩压力、市场情绪影响等主观因素导致的失误。除了有利于克服人性的弱点外，量化策略的运用，也有助于突破人工选股的数量限制。比如人脑很难覆盖全市场超过4000只股票的研究和筛选。而借助计算机的算力，量化策略可扩大选股的范围，较为全面地捕捉市场机会。
今年以来，尤其是下半年以来，市场的风格切换较快，周期股、科技股、消费股交替上涨，这为量化策略提供了相对于部分主观产品的优越运作条件。
拟担任基金经理的袁英杰，是上海交通大学的金融数学硕士，在他总共15年的证券从业经历中，有超过5年的投资管理经验。
投资理念上，袁英杰坚持价值导向的投资逻辑，力争选择相对价值合理的股票，同时以合理的价格买入，在相对价值较低或者高于合理价格时卖出。
从袁英杰过往管理的产品来看，兼具指数基金和指数增强。不仅如此，袁英杰也具备主动型量化基金的管理经验，曾管理申万菱信量化小盘股票。在其管理期间，该基金还获得了“七年期开放式股票型持续优胜金牛基金”奖项。另外，袁英杰在2007年-2012年期间，曾连续六年获得“新财富”金融工程最佳分析师奖项。
投资实绩方面，袁英杰的代表作——申万菱信中证500优选增强A，在由其管理的2017年1月10日至2020年4月21日期间，基金净值由1.0000增至1.3910，而同期中证500指数的涨幅为-16.70%。
由于该基金的业绩比较基准为“中证500指数收益率*95%+银行活期存款利率(税后)*5%”，因此，可以说申万菱信中证500优选增强A在袁英杰负责管理的3年期间，相对基准跑出了十分不错的收益表现。
2020年5月，袁英杰加入华夏基金，近期开始接手基金管理工作。2021年9月27日起“小试牛刀”，和宋洋共同管理了华夏沪深300指数增强，目前袁英杰仍在持续管理这只基金。
随着国内量化力量的增强，投资者可选的量化产品必将更加丰富。采用多因子模型的华夏量化优选股票（A类/C类），已于2021年11月18日开始募集（排排网在售），计划将于12月17日结募，并由袁英杰负责该基金成立后的管理工作。
关于这只比较少见的主动型公募量化基金，排排君就介绍到这里了。你看好华夏量化优选股票后续的走势吗？欢迎大家分享自己的看法。
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风险提示：
本文信息来源于公开资料或对投资经理的访谈，仅代表个人观点。市场有风险，投资需谨慎。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，本文在任何时候均不构成对任何人的投资推荐。投资者应综合考量自身的风险承受能力、投资目的、财务状况以及特定需求等方面因素独立进行判断和投资。
数据来源：申万菱信基金，定期报告，经托管行复核，截至2020.6.30。
（附）袁英杰过往管理基金：
申万菱信中证500优选增强A：袁英杰自2017-01-10开始管理。起始日2017-01-10，累计净值1.0000，截止日期2020-04-21，累计净值1.3910。业绩比较基准：中证500指数收益率*95%+银行活期存款利率(税后)*5%。
申万菱信沪深300增强A：袁英杰自2017-01-03开始管理，其中2017-01-03至2018-03-27与金昉毅共同管理。起始日2017-01-03，累计净值2.7461，截止日期2020-04-21，累计净值3.3024。业绩比较基准：沪深300指数收益率*95%+1.5%(指年收益率,评价时按期间折算)。
申万菱信中证500指数增强A：袁英杰自2017-08-08开始管理，期间与俞诚共同管理。起始日2017-08-08，累计净值1.0398，截止日期2020-04-21，累计净值1.1845。业绩比较基准：中证500指数收益率*95%+银行活期存款利率(税后)*5%。
申万菱信价值优利：袁英杰自2017-09-21开始管理，2017-09-21至2018-03-27期间与金昉毅共同管理，2020-04-15至2020-04-21期间与俞诚共同管理。起始日2017-09-21，累计净值1.0000，截止日期2020-04-21，累计净值1.1749。业绩比较基准：中证500指数收益率*75%+中证综合债指数收益率*25%。
申万菱信价值优先：袁英杰自2017-12-14开始管理，2019-04-18起与刘敦共同管理。起始日2017-12-14，累计净值1.0000，截止日期2020-04-21，累计净值1.1181。业绩比较基准：沪深300指数收益率*75%+中证综合债指数收益率*25%。
申万菱信量化小盘：袁英杰自2018-03-14开始管理，2018-03-14至2019-10-09期间与张少华共同管理，2020-04-15起与俞诚共同管理。起始日2018-03-14，累计净值2.8197，截止日期2020-04-21，累计净值2.7371。业绩比较基准：中证500指数收益率*90%+银行同业存款收益率(税后)*10%。
基金过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对本基金业绩表现的保证。
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