华泰柏瑞盛豪：基于基本面信息构筑量化选股模型

   在“2017年基金服务万里行——建行·中证报‘金牛’基金系列巡讲”洛阳站活动中，华泰柏瑞量化投资部副总监盛豪表示，不同量化团队的投资理念各有差异，最后搭建出来的量化模型也不一样。华泰柏瑞量化团队所采用的是基于基本面信息的“中长”持有期的选股模型。

　　对于投资者所关心的几个量化问题，盛豪表示，人工智能和量化没有太大区别。短期来说，量化投资不可能完全替代非量化投资，这两种投资方式是共生关系。其实资本市场本身千变万化，计算机目前来说尚无法完全跟上市场变化，因此现在的人工智能还需要编程员给机器做一些特别限定，告诉机器去哪里获取数据，进而在数据的基础上开发出模型来。量化投资也是类似的，会由投资团队首先预设数据方向和范围，再由计算机进行处理。因此，不同量化团队的投资理念各有差异，最后搭建出来的量化模型也不一样。

　　盛豪表示，不少投资者认为今年是量化的“小年”，一些量化基金今年以来的业绩为负，但华泰柏瑞的量化模型依然很有效。究其原因，同样是根据历史数据回测找出市场规律，有些投资者错把“结果”当成了“原因”。比如说，2007年至2016年小盘股显著跑赢大盘股，有些人就直接把这个规律当作“原因”，总结得出应该买小盘股。但实际上，这只是2007年至2016年小盘股业绩增速高于大盘股的“结果”。如果回溯更久一段时间，就会发现2001年至2007年小盘股持续跑输大盘股。同样今年以来，大盘股业绩增速和市场表现超过小盘股。因此，华泰柏瑞量化团队设计模型的时候，不会去“赌”大小盘，这是和市场上大部分量化模型不同的地方。

　　对于华泰柏瑞量化投资的归属，盛豪进一步解释说，公司量化模型是基于基本面信息的“中长”持有期的选股模型。目前Alpha模型中有100多个因子，通过众多因子的“合力”，能够增强模型的稳定性，减少回撤，争取在不同市场环境下都能给投资人带来长期稳定的超越市场平均的回报。