2023年A股市場(chǎng)呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)化行情，板塊和個(gè)股表現(xiàn)分化程度加劇，行業(yè)輪動(dòng)加快，公募量化基金憑借其出色的業(yè)績(jī)表現(xiàn)脫穎而出。在公募基金圈，多只主動(dòng)量化基金的份額在2023年實(shí)現(xiàn)了大幅增長(zhǎng)，震蕩市下量化基金優(yōu)勢(shì)凸顯。
截至2023年12月31日，全市場(chǎng)共計(jì)有411只主動(dòng)量化基金。其中，滬深300、中證500、中證800和中證1000量化選股產(chǎn)品數(shù)量分別錄得135只、97只、55只和20只，合計(jì)達(dá)307只，以上四類主動(dòng)量化基金合計(jì)占比超過七成，達(dá)74.70%，為市場(chǎng)主流產(chǎn)品。
量化產(chǎn)品因其天然具有分散性、投資紀(jì)律性強(qiáng)等特征，往往在市場(chǎng)回調(diào)時(shí)能表現(xiàn)出更強(qiáng)的防御性。其中，以中證500指數(shù)為業(yè)績(jī)基準(zhǔn)的量化選股類產(chǎn)品自2010年以來表現(xiàn)出相對(duì)較好的超額收益，超額收益曲線相對(duì)比較平穩(wěn)。Wind統(tǒng)計(jì)顯示，截至2023年12月31日，在97只中證500量化選股產(chǎn)品中，多達(dá)73只較基金自成立以來較同期業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)錄得超額收益，占比超過七成，達(dá)75.26%。
如泓德量化精選自2019年9月6日成立以來至2023年12月31日，基金累計(jì)單位凈值增長(zhǎng)率達(dá)34.07%，同期基金業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)（中證500指數(shù)收益率*80%+中國(guó)債券綜合全價(jià)指數(shù)收益率*20%）累計(jì)收益率為6.91%。二者比較的話，前者累計(jì)實(shí)現(xiàn)超額收益27.16%。截至2023年12月31日，若按2023年內(nèi)凈值回報(bào)排名來看，泓德量化精選較主動(dòng)量化基金平均收益率亦實(shí)現(xiàn)超額收益，基金最近一年業(yè)績(jī)排名419/3504，位居同類產(chǎn)品前12%。
在行業(yè)快速發(fā)展的大背景下，發(fā)力量化產(chǎn)品也成為了部分中小基金公司進(jìn)行差異化競(jìng)爭(zhēng)的一個(gè)突破口，部分量化新銳表現(xiàn)搶眼。其中，泓德基金旗下量化團(tuán)隊(duì)就采取了團(tuán)隊(duì)合力的集團(tuán)軍作戰(zhàn)模式，團(tuán)隊(duì)由一群具有豐富的中國(guó)本土量化投資實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和海外知名金融機(jī)構(gòu)投研經(jīng)驗(yàn)的成員組成，可實(shí)現(xiàn)本土智慧和國(guó)際視野有機(jī)結(jié)合。除了作為量化團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人的蘇昌景之外，還有李子昂、張?zhí)煅蠛吞K澤宇等，都是復(fù)合背景專業(yè)人才。
經(jīng)過多年的數(shù)據(jù)和模型積累，泓德基金已經(jīng)形成了一套完整的數(shù)量化投資研究體系。在共用平臺(tái)的基礎(chǔ)上，量化團(tuán)隊(duì)成員依據(jù)自身所需調(diào)用因子，各有所長(zhǎng)、通力協(xié)作。團(tuán)隊(duì)在堅(jiān)持量化的大框架下，堅(jiān)定圍繞股價(jià)波動(dòng)的因素做深入研究和分析；其次，每個(gè)人再結(jié)合自身的背景和能力，選擇最適合自己的策略。
此外，自2020年以來，泓德基金一直專注于新一代量化投資平臺(tái)的研發(fā)與升級(jí)，是業(yè)內(nèi)較早將AI策略引入量化產(chǎn)品的公司之一。泓德基金的AI智享平臺(tái)，是在傳統(tǒng)量化模型的基礎(chǔ)上，拓寬了數(shù)據(jù)來源的廣度與深度，提高了信息顆粒細(xì)度，來發(fā)掘交易投資機(jī)會(huì)。除數(shù)據(jù)來源外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)的進(jìn)化迭代也是AI策略的核心特征。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助產(chǎn)品以非線性方式構(gòu)建投資模型和策略，較傳統(tǒng)量化策略而言，增強(qiáng)了信息特征感知的敏銳度，能更好地提取市場(chǎng)隱藏規(guī)律。深度學(xué)習(xí)方式可在多維度完成對(duì)復(fù)雜交易信息的處理，加快處理效率，幫助訓(xùn)練更為強(qiáng)大的策略模型。目前，該策略經(jīng)過實(shí)盤數(shù)據(jù)檢驗(yàn)后，開始應(yīng)用于泓德量化相關(guān)產(chǎn)品，并取得了比較不錯(cuò)的效果。
高頻數(shù)據(jù)、人工智能、另類數(shù)據(jù)、基本面量化已成為當(dāng)前量化領(lǐng)域?qū)ふ彝黄频闹攸c(diǎn)方向，憑借獨(dú)特的業(yè)績(jī)優(yōu)勢(shì)，量化基金這匹黑馬的價(jià)值愈來愈被市場(chǎng)所認(rèn)同。
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