资管一线 | 路博迈基金谈量化投资：从“拼速度”走向“比深度”

新华财经上海10月12日电（记者 魏雨田）在人工智能重塑资管行业的背景下，量化投资的研究范式正在发生深刻变化，从依靠人工总结规则，转向让机器学习规律，AI正成为量化研究的重要变量。

近日，路博迈基金联席投资总监兼公募量化投资部总经理赵大年、公募量化投资部基金经理韩羽辰接受新华财经采访时表示，团队依托的“量化3.5”因子模型，把深度学习的模式识别能力延伸到资金容量更大的中低频投资，目标是让模型“看得更深”，也让识别出的规律更具持久的投资价值。技术的价值终须经样本外检验和真实投资来验证，只有经得起这两重检验，技术才能真正转化为投资能力。

从“人定规则”到“机器学习规律”

当被问及如何理解量化投资的基本理念时，赵大年引述统计学家C.R.拉奥的一段话：“在终极的分析中，一切知识都是历史；在抽象的意义下，一切科学都是数学；在理性的世界里，所有的判断都是统计学。”在他看来，投资研究本质上都包含着对资本市场运行规律的识别，量化投资的价值，恰恰在于把这种识别过程系统化，让判断可以被验证、比较和持续改进。

基于这样的认知，赵大年梳理了量化投资在路博迈的技术演进脉络：早期单策略选股属于“1.0”，专家型多因子模型是“2.0”，机器学习在高频量化中的应用代表“3.0”。而目前路博迈基金对“量化3.5”的探索是把深度学习的模式识别能力延伸到资金容量更大的中低频投资。这一路径的转折点在于：传统因子受制于预先定义的规则，难以刻画复杂情境与因素间的相互作用；而以深度神经网络为代表的现代AI，则能从大量、多维的数据中学习非线性关系，识别难以人工概括的价格模式。

但技术路线的升级，并不意味着模型无所不能。赵大年表示，识别出复杂的统计关系，只是研究的第一步。这些关系是否可靠、能否通过样本外检验、能否适应市场变化、扣减交易成本后是否仍有价值，才决定技术进步能否转化为投资能力。

韩羽辰把公募量化策略大致分为“传统手工型”与“AI智能型”两类：前者像经验丰富的老股民，靠观察与实证总结规律。但2022年以后，传统量化遇到两个难题，市场越来越“聪明”，因情绪造成的错误定价很快被纠正；海量的信息又超出人力处理范围。AI的优势，正在于远超人类的搜索范围，以及通过非线性方式识别因素与结果之间潜在关系的能力。

让模型“看得更深”

量化行业正在“换赛道”，行业正从“拼速度”转向“比深度”，策略研发重心向中低频迁移已成为主要趋势。韩羽辰认为，中低频意味着资金容量更大，但也意味着不能只靠价量规律吃饭，必须向更深层的模式识别要收益，这是所有想做大规模的量化团队绕不开的课题。

路博迈基金的选择，正是要正面回答这一课题。赵大年用一句话概括“量化3.5”的目标：让模型看得更深，也让识别出的规律具有更持久的投资价值。落到操作层面，信息源从传统的价格、成交量、财务数据，扩展到高频交易数据、产业链数据，以及新闻舆情和分析师报告中的文本信息。这一点行业方向趋同，差别在于谁能真正把数据“吃进去”。

至于如何“吃进去”，关键在模型架构。路博迈基金“量化3.5”分两步：先学习基础特征，再动态组合这些特征。基础特征沿时间序列与截面两个方向展开，同时借鉴大语言模型的注意力机制，识别更值得关注的信息，并学习不同公司之间的关联；此后由机器学习模型对因子动态加权，约每月更新一次，回应市场在风格与行业之间的切换。

这一架构的设计思路，也离不开路博迈集团全球资源的支持。如路博迈集团海外量化团队在交流时，建议借鉴大语言模型中的注意力机制。路博迈基金引入这一机制后，模型既能处理更长的序列，又能稳定收敛，效果提升明显。

管理规模增长的同时，新的课题也随之而来。韩羽辰表示，管理规模从几亿上升到几十亿甚至上百亿时，交易摩擦会从次要矛盾上升为主要矛盾。“过去比的是选股alpha的强弱，到这一阶段，胜负手变成如何把纸面上的收益无损地装进口袋。”

路博迈基金目前应对的做法有四条：一是把交易约束前置化而非后置化，涨跌停、停牌直接纳入优化约束，涨停股自动进入“不可买入”集合；二是从单期优化走向多期滚动优化，决策当期仓位时一并计算换手的冲击成本与上期头寸处理；三是把策略容量变成动态惩罚项，不只看组合层面的换手率，而是深入到个股层面；四是用仿真连接回测与实盘，在回测环境里完整嵌入冲击成本、延时模型以及涨跌停与停牌逻辑。

保持模型“定力”是风控关键

对于近期部分量化产品业绩不佳、被投资者称作“指增变指减”的现象，韩羽辰坦言，其本质是量化模型的学习滞后性与市场快速变化性之间的矛盾。应对靠两条：一是严格限制在单一行业、单一风格上的过度暴露，不让一个方向承载过重的筹码；二是让模型滚动学习、自我迭代，并借助AI自适应技术在感知市场进入异常状态时自动调整策略权重，缩短“不适期”。

在他看来，抵御这类波动的功夫更在平时。韩羽辰介绍，路博迈基金风险模型会在极端波动时适当降低交易频率、收紧风险敞口。但最关键的是保持模型的“定力”，即不因短期的极端行情推翻核心框架。黑天鹅冲击往往短暂，等恐慌情绪消退，市场终将回归长期规律，而量化模型学的正是这种长期规律。

对投资体系的重要性，赵大年表示，战略配置、战术调整、量化因子增强、风险预算与持续复盘协同运作，才能在市场上涨、追逐收益的冲动增强时审视风险，在市场下跌、情绪放大时保持秩序；长期保持较高的夏普比率，比短期高收益更难得，也更能体现投资体系的价值。

编辑：葛佳明

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