由 Maximilian 最近啊，股市的行情就像脫韁的野馬，一路狂奔，看得人心癢癢的。尤其是那個上證指數，簡直像開了外掛一樣，不斷刷新紀錄。朋友圈裡、Line群組裡，大家聊的不是股票就是基金，好像不聊這些就跟時代脫節了一樣。
但各位看官，這股市「牛市」可不是穩賺不賠的保證啊！對於咱們這些普通投資者來說，搞不好比那種震盪劇烈的「猴市」更容易虧錢。想想看，那些所謂的「專家」整天喊多，結果呢？還不是一堆人被套在高高的山頂上，欲哭無淚？
你說有沒有一種產品，既能搭上市場的順風車，又能比較容易地獲得超額收益？而且，最好風格清晰、不隨便變來變去？
嘿，答案是：還真有！
這幾年，有一種叫做「主動量化基金」的玩意兒，越來越多人開始關注。它既不像傳統的主動型基金那樣，完全靠基金經理的「神來一筆」，也不像被動型基金那樣，傻傻地「完全複製」指數。而是把「被動投資」和「主動管理」的優點融合在一起，聽起來是不是有點意思？
當「人腦」遇上「電腦」：量化投資的進化
說到量化投資，這可不是什麼新鮮玩意兒。早在幾十年前，華爾街的那些數學家、物理學家就開始把數學模型應用到股市裡了。但那時候，電腦還沒那麼普及，數據也沒那麼豐富，所以量化投資只能算是小打小鬧。
但現在不一樣了，大數據、人工智能這些高科技都冒出來了，量化投資也跟著水漲船高。現在的量化基金，不再是簡單地靠幾個公式來選股，而是通過複雜的算法，分析海量的數據，試圖找出市場的規律，從而獲得超額收益。
更重要的是，量化投資還能克服人性的弱點。你知道的，人在股市裡，很容易被情緒左右，追漲殺跌是常有的事。但量化投資不一樣，它完全按照模型來操作，不受情緒干擾，該買就買，該賣就賣，簡直就像一個冷冰冰的機器人。
量化投資的雙刃劍：優勢與挑戰並存
當然啦，量化投資也不是萬能的。它最大的優勢，就是能夠快速處理大量數據，並且嚴格執行投資紀律。與依靠基金經理主觀判斷的權益基金不同，主動量化基金以數學模型和海量數據為基礎。它不會因為市場情緒而衝動交易，也不會因為貪婪和恐懼而做出錯誤決策，確保投資紀律的嚴格執行。
但量化模型畢竟是人設計的，如果模型本身有問題，或者市場環境發生了變化，模型就可能失效。而且，量化投資過於依賴數據，如果數據質量不高，或者數據被污染，也會影響投資效果。
更何況，現在越來越多的人開始使用量化策略，這就使得市場上的「噪音」越來越多，量化模型也越來越難以找到真正有效的信號。所以說，量化投資並不是一勞永逸的，需要不斷地調整和優化。
廣發基金的量化布局：三駕馬車並驅
在國內的基金公司裡，廣發基金算是比較早開始布局量化投資的。早在2011年，他們就開始探索量化業務，積累了14年的量化策略研究經驗，並且在近年對「主觀+量化」的投資模式展開探索。如今，在這家公募大廠，有三支團隊採用量化策略管理組合，分別是傳統量化多因子流派的量化投資部、由楊冬帶領的主動量化團隊以及由林英睿領銜的穩健策略部。
主觀與量化的融合：尋找超額收益的密碼
廣發基金的量化團隊，之所以能夠取得不錯的成績，很大程度上得益於團隊成員多元化的背景及高效協作。他們在主觀研究和量化投資方面找到了融合點：主觀研究將主要精力用於識別和尋找大的產業鏈機會；量化成員則負責將主動發現的可靠經驗轉化為可量化、可提取的因子，以此將團隊的「能力圈」外延，為投資者爭取更穩健的長期超額收益。
三梁共築：打造量化投資的穩固基石
量化投資可不是隨隨便便就能搞起來的，它是一套龐大而複雜的策略體系。人才是關鍵，策略的深度結合更是核心，背後需要一支高效協作的團隊來支撐體系的穩定運轉。廣發基金的量化業務並非依賴於某個單一的團隊或策略，而是構建了「多資產、多策略、多團隊」的體系。三支量化團隊如同支撐架構的三根核心「橫梁」，各有側重又緊密銜接，在策略研發、產品管理與風險控制中相互補位，共同承載量化業務的發展重任。具體分工與特色如下：
量化投資部門：純粹量化的堅守者
首先是成立最早的量化投資部，由趙杰領銜，匯聚數學、計算機、金融工程等專業背景的投研人員，核心成員包括趙杰、易嶶、胡驍、李育鑌4位基金經理及1位研究員，是「三梁」中聚焦純量化策略的核心支柱。量化投資部以「量化多策略投資體系」為核心理念，通過持續挖掘多因子與機器學習策略獲取穩定超額回報。目前因子庫中涵蓋約600個有效因子，基本面與交易面因子各佔50%，為策略研發提供堅實數據支撐。通過模型定量制定投資決策、算法執行交易，最大程度減少主觀影響與人工干預，確保策略落地的精準性與一致性。
主動量化團隊：人機協作的領航者
接下來是主動量化團隊。該團隊由從業近二十年的老將、廣發基金總經理助理楊冬率領，團隊包含1位基金經理、3位研究員，是「三梁」中銜接主觀與量化的關鍵紐帶，核心理念是「量化賦能主動投資」。主動量化團隊採用人機協作模式，形成獨特的協作閉環：楊冬負責自上而下宏觀研判、確定配置方向，量化成員提煉A股長期有效因子構建量化子策略，在不同風格與行業中捕捉個股Alpha。
穩健策略部：風險控制與價值挖掘的守護者
第三支隊伍是穩健策略部，由深度價值派基金經理林英睿領銜，團隊共7名成員（4位基金經理、3位投資經理及3位研究員），是「三梁」中側重風險控制與價值挖掘的穩健支柱，核心特色是「主動基本面研究+科學量化框架」的深度融合。團隊以系統化投資為核心，構建覆蓋大類資產、風格與行業的配置框架：針對每類資產，從長短期勝率與賠率角度切入，鎖定影響價格的核心變量，基於數據形成投資決策；同時用量化手段拓寬主觀研究能力圈，在海量的上市公司中尋找被市場忽略的價值股，既堅守價值投資理念，又能捕捉傳統方式難以發現的分散超額收益。
量化工具箱：精細化增強，應對複雜市場
在今年結構分化、熱點越來越細化的市場中，投資者對於細分的風格或者行業增強的配置需求增加。順應這種細分的配置需求，廣發基金從市值、風格、行業等維度出發，推出一系列主動量化產品，滿足不同偏好投資者差異化的配置需求。
風格增強：精準捕捉市場脈動
小微盤是量化基金的天然主戰場。廣發基金的風格增強產品系列中，排在第一位的是小盤增強。李育鑌、易嶶管理的廣發量化多因子(005225)對標國證2000指數，從小盤股中捕捉超額收益，近一年回報達99.98%，最大回撤僅12.82%，體現出良好的風險收益比。此外，李育鑌管理的廣發智選啟航(023761)，採用中小盤增強策略，自2023年5月18日成立以來，也取得了超越業績比較基準的表現。
重點關注小盤機會的還有廣發百發大數據策略成長(001734)，該基金由葉帥管理，其核心投資框架融合了主觀和量化所長，精選那些關注度低、估值合理、公司治理良好且有成長預期的潛力股。
其二是成長風格增強。廣發東財大數據精選(002802)專注於成長Smart Beta增強策略，結合互聯網大數據挖掘，全方位捕捉成長阿爾法。
其三是價值/紅利風格增強。對於偏愛低波動、高分紅資產的投資者來說，廣發穩健策略(006780)、廣發高股息優享(008704)值得關注，二者均可同時投資於A股和港股。
其中，楊冬管理的廣發穩健策略(006780)是「主觀多頭+主動量化」，主觀層面，重點捕捉港股的高股息資產；量化層面，則在A股挖掘紅利機會。最近3年，這隻基金的回報達到35.97%，相較基準的超額超13個百分點，區間最大回撤僅8.65%。
胡驍管理的廣發高股息優享(008704)則以高分紅、低估值、盈利質量較好的股票為核心策略，兼顧未來盈利能力能夠有效提升、分紅計劃可能實現的股票為衛星策略。其超額一方面源於對銀行的超配和對煤炭、鋼鐵的低配，另一方面源於對港股配置的重視。
曾質樸、葉帥管理的廣發估值優勢(006136)強調捕捉低估值修復機會，今年以來收益已超25%。從上半年的持倉看，該產品在金融、家用電器、傳媒、有色金屬、醫藥生物等行業均有所涉獵，前十大重倉股合計佔比為19.09%，持倉較為分散。
行業增強：掘金細分領域
對於偏好行業主題增強的投資者，廣發基金也在今年新佈局了「智選」系列，包括廣發製造智選(023524)、廣發科技智選(023647)以及廣發資源智選(023834)三隻基金，均採用「主觀+主動量化+AI增強」的策略。
所謂「智選」，就是在Beta的基礎上進行Smart優化，比如通過不同的策略因子篩選個股，或對成份股權重進行優化配置，以謀求超額回報。
此外，由林英睿、陳宇蘅管理的廣發消費品精選(270041)，是以基本面量化的方式捕捉消費行業的超額收益，主要對標申萬消費品指數。
通過分析這些主動量化產品可以發現，廣發基金的主動量化產品體系涵蓋了大小盤、成長、價值、紅利、行業主題等多種風格。一方面，這種多元化的策略體系，能更有效地適應A股市場的風格輪動，為不同配置偏好的投資者提供適配選項。另一方面，量化風格產品，與基金經理主觀的風格增強還是有所不同，其持倉會更加分散。
主動量化基金：複雜市場下的優選方案
近些年，主動量化基金在市場持續大放異彩，這些產品的亮眼表現，既有量化策略與市場環境的契合，也離不開基金管理人及其投研團隊在量化策略方面的迭代與優化。
就如廣發基金量化投資部，以經典的多因子模型起步，加入量化基本面模型和機器學習模型，基於大量數理統計之上捕捉更有科學性的底層邏輯；近幾年探索基本面量化的楊冬團隊和林英睿帶領的穩健策略部，他們將量化作為主觀投資的重要補充，在主動管理大平台構建了「可解釋、可複製、可積累」的多策略投資體系，以系統化投資為持有人提供更穩健的超額收益。
實戰結果表明，做得好的主動量化基金，其背後絕非簡單的技術堆砌，而是能夠將基金經理對市場的深刻洞察與機器的精準計算緊密結合。由此，主動量化基金也通過投資模式的持續進化，從曾經的「小眾選擇」，逐漸成為越來越多投資者應對複雜市場的「優選方案」。
量化策略的演進：從簡單疊加到深度融合
早期的量化基金，往往只是簡單地把幾種不同的策略疊加在一起，比如把價值投資、成長投資、技術分析等等，都放到一個籃子裡。但這種做法，往往效果並不理想，因為不同的策略之間，可能會互相衝突，甚至互相抵消。
現在的量化基金，更加注重策略之間的融合。比如，把基本面分析和技術分析結合起來，或者把機器學習和傳統的統計模型結合起來。通過這種深度融合，可以更好地捕捉市場的複雜規律，從而獲得更穩定的超額收益。
主動量化基金的未來：升級配置，應對市場變局
我們相信，未來的主動量化投資，將不再是資產管理領域的補充選項，而是適配市場複雜趨勢的升級配置。它就像一艘配備了「人類智慧導航+機器精準操控」的巨輪，既能敏銳感知市場海域的風向變化，又能憑藉精密系統規避暗礁險灘，在複雜多變的投資環境中，為投資者努力開闢出一條更穩健、更具確定性的長期航道。