作者｜刘国辉
头图｜视觉中国
今年以来市场虽然有所上涨，但热点转换快，多数板块行情持续性不够强，市场没有明确主线。反映到基金业绩上，比较拔尖的主要就是一些重仓了计算机的基金。除此之外，量化基金也在今年整体表现出色。
截至3月3日，2023年开年以来取得正收益的公募量化产品占比达到了95%以上，有12.3%的产品录得了10%以上的正收益，过半数的量化产品收益在5%-10%区间，负收益仅占4.3%。
公募量化产品主要有三种，一种是主动量化基金，在全市场量化选股；另一种是指数增强基金，另外市场上还有少量量化对冲产品。招商证券数据显示，截至2022年底，公募量化产品总计434只 ，其中主动量化产品219只，指数增强产品191只，对冲型产品24只。
在上篇文章中我们解析了指数增强基金，本篇文章中我们主要来看一下主动量化基金。
数据显示，今年以来，主动量化基金业绩表现整体上好于主动权益类基金，九成实现正收益。其中，华商计算机行业量化、招商量化精选、景顺长城专精特新量化优选、华夏智胜先锋等产品的收益率都超过了10%。
今年以来业绩较好的部分主动量化基金
不同于业绩好的主动权益基金主要靠押注赛道重仓信创的风格，这些主动量化基金大多行业配置分散，且持股集中度很低，很多主动量化的前十大重仓股持仓占比在20%以下，能取得出色业绩还是挺难得的。
实际上不仅是今年，从2021年开始，大部分主动量化就逐步走出此前的业绩低谷，有了相对较好的回报。相比于结构性行情驱动的牛市，主动量化在震荡、调整市中更容易有出色的业绩排名。在今年的缺乏主线、板块轮动频繁的行情中，主动量化更显如鱼得水。
在本篇文章中，我们一起来看一下，主动量化为什么会有这样的业绩表现，下一步的配置价值如何？哪些主动量化基金经理值得重点关注？
量化基金为何会在今年以来实现整体业绩爆发？
开年以来主动量化基金略显风光，不过公募主动量化在国内发展其实经历了很大波折。
2014-2015年牛市中，主动量化规模增长迅速到700亿元左右，之后在市场大幅下跌之中，规模出现下滑，不过又在2017年的牛市中获得了迅速恢复，2017年底达到顶峰的900亿元左右。
此后进入了低谷，2018年的熊市中规模大幅下跌，2019-2020年的大牛市中也没有起色。
2021年开始才有缓慢的恢复，去年底规模为685.89亿元，远低于指数增强产品的1636.79亿元，在公募基金中是一个较小的品类。市场上大多数主动量化基金规模都较低，大部分基金规模都在5亿元以下。即使是主动量化中的明星选手，管理的基金也多有1亿元以下的。
主动量化基金规模与数量变化情况（资料来源：开源证券）
规模变化的根源在于业绩。下面是2019-2022年的数据，沪深300衡量大盘表现；主动量化基金直接竞品是主动权益基金，用偏股混合型基金指数来衡量主动权益基金整体表现。主动量化基金平均收益相比之下表现如何？
可以发现，2019-2020年的牛市中，主动量化基金平均收益较偏股混合基金收益有一定差距，甚至在2019年没有跑赢沪深300，业绩上差强人意。2021-2022年的调整行情中，跑赢了沪深300，并以微弱优势跑赢了偏股混合基金平均收益。这使得其规模略有增长。今年以来，震荡行情依然延续，主动量化收益相对不错。
主动量化为什么会有这样的业绩特征？这要从主动量化的特点来讲起。
同样是量化模型来指导投资活动，相比于指数增强产品，主动量化产品在基金合同中的约定更为灵活，指数增强往往要在跟踪指数上约定一定的跟踪误差，以确保跟踪指数大趋势不变，选股上八成股票要来自于指数成分股。
而主动量化产品虽然也会以指数为业绩基准，但和主动权益基金一样没有跟踪指数的约束，给基金经理更大的空间，也使得主动量化基金的弹性比指数增强更大。
而与我们常见的主动权益基金相比，主动量化基金在选股、择时、行业配置等方面都主要是用量化模型的方式进行。通常来讲量化模型是由大量影响股市走势的因子和权重来构成的，其中因子主要有基本面和技术面因素构成。基本面因子通过挖掘盈利增长趋势来挣上市公司盈利增长的钱，而技术面的价量因子主要盈利来自均值回归，挣的是散户和市场情绪的钱。
公募量化因为有监管层面的限制，不能像量化私募那样做大量的高频交易，因此因子主要是围绕基本面展开，技术面动量因素相对较少。
基本面因素的因子围绕企业的财务指标与增长性（营收、净利润、现金流、股息率等等），行业层面的规模、空间、增长率等，宏观层面的经济增长、物价水平、结构变化等。
另外也有估值因子与市值因子、市场预期因子，衡量估值水平，以及评估大盘与中小盘风格的切换，市场预期水平，从而引导组合配置的调整。此外也会有风险控制模块，设置一些指标来降低操作风险。
思路跟非量化的主动投资其实是一样的，只不过量化是将基金经理的思路模型化，用数据和模型来主导，对各种因子的衡量都更加客观，而非基金经理的主观洞察来主导。
量化模型的具体构成，包括具体有哪些因子，在不同阶段对于因子的权重是多少，对每家基金公司来说都是机密。基金经理一般都是数理金融、金融工程背景出身，研究员阶段不是研究某几个行业，而是研究金融工程、量化模型，管理基金后，主要的工作是不断发掘新的因子，检验原有因子的有效性，增减因子，为不同因子调整权重。
因子的数量往往非常庞大，如招商基金资料显示，其构建的量化多因子研究体系，覆盖多个维度的超400个因子。
一般认为，主动量化的优势在于选股的宽度，可以覆盖到更多的公司，通过数据的变化来挖掘更多的个股机会，主动量化基金非常明显的特点就是持有不同股票的数量非常多，一个季度可能持有几百只甚至更多的股票。按照中欧基金量化总监曲径的说法，量化投资就是通过多行业覆盖的‘雷达扫描’般的投资方式，在更多的板块和个股上，挖掘到投资机会。
同时量化持股集中度非常低，开源证券数据显示，量化主动基金持股集中度均值为25.5%，远低于主动权益基金普遍五六成的持股集中度。像张坤、刘彦春这类持股集中度高的主动权益基金经理，前十大重仓股占比都在七成以上，上涨行情涨的多，下跌行情中跌得惨。
国金量化多因子去年底前十大重仓占比（资料来源：天天基金）
创金合信量化发现混合去年底前十大重仓占比（资料来源：天天基金）
另外优势在于交易的敏捷度，虽然不能像私募量化那样进行高频交易、日内交易，但公募主动量化基于模型不断发现卖点和买点，交易频率相对于主动权益基金还是高很多的，主动权益基金年换手率大多在2-5倍，主动量化基金则大多有10倍以上的年换手率。
而主动量化的劣势在于深度，主动量化需要了解多个行业的基本逻辑，从而为模型来确定因子。但在研究深度上不及主动权益基金经理。主动量化强在通过一套数据模型来量化挖掘各行业可能的机会，比如优秀的模型可以挖掘到煤炭行业这种低估值的传统价值板块出现盈利拐点，也可以在新能源、计算机这些成长板块发现边际变化，但因为财务等方面数据的滞后性，发现的机会往往是偏右侧的；
而主动权益基金经理往往是在自己的能力圈里有深入研究，比如优秀的价值风格基金经理可能会在新能源热潮中发现煤炭等传统能源资本开支的不足，进而提前发掘传统能源价格上涨的机会，但这类基金经理往往不能同时发掘计算机信创这种完全不同风格的资产的机会，二者的产业逻辑完全不同。也就是说主动权益基金经理有深度但难以确保宽度。
反映到基金业绩上，在若干强势赛道带来的结构性上涨且持续性较强的牛市行情中，主动权益基金经理基于能力圈内的研究深度可以在强势板块中挖掘更有上涨潜力的股票，持仓集中度也达到五六成甚至七成以上，平均收益率也就更高。
2019-2020年牛市中跃升顶流的张坤、刘彦春等都是如此，业绩出色的新能源基金也是如此，整体特色是组合配置中的赛道属性非常明显。而在震荡以及下跌行情中，这些基金经理大多稳守自己的策略和能力圈基本盘，因此下跌幅度也会较大。
主动量化基金则在结构性行情带来的牛市中因为研究深度的不足，挖掘机会和把握机会均差于主动权益基金，行业配置和持股集中度也非常分散，因此收益率表现上会非常平淡。而在震荡市中，上涨持续性差，轮动频繁，主动量化一方面可以通过量化模型更快地捕捉到行情，也可以更快速地调仓，另一方面因为持股分散，板块配置更加均衡，抗跌性也更强，业绩就相对更出色一些。
这可以解释2019-2020年为什么主动量化业绩不如主动权益。而在2021年，依然是结构性行情驱动，为什么主动量化平均收益开始好于主动权益？因为2021年是非常极致的结构性行情，只有新能源火热，其他赛道如消费、医药均能熄火，如果剔除新能源，整个市场是比较平均的表现。反映在业绩上，只有新能源基金业绩出色，其他主动权益表现一般。这使得主动量化的收益相对排名获得改善。
此外市值风格的变化也影响着量化基金的业绩。大盘蓝筹股驱动的行情中，主动权益基金收益会好于主动量化。主动量化因为持股分散，不太能吃到大盘蓝筹股集体上攻的行情，在小盘股行情更能发挥自身优势。
2017年就是大盘蓝筹股占优的局面，上证50、沪深300指数分别上涨25.1%和21.8%，量化基金平均收益仅为2.92%。而在中小盘行情中，主动量化优势更明显。2021年主动量化平均收益开始变好，也是因为中小盘兴起的缘故。
今年开年以来的行就是如此，不同于前些年白酒、新能源等强势板块带动的结构性行情，今年不同板块间景气度差异较小，没有哪个板块能够主导、引领行情，不同板块之间的轮动非常频繁，主线不太明显，而且中小盘股相对表现更佳，量化基金因为模型管理的优势，更能在大量中小盘股票中挖掘机会，管理组合，因此量化基金在把握机会和控制回撤上相对更有优势，也就形成了主动量化业绩整体好于主动权益的局面。
因此判断量化基金是否能有所表现，主要看两方面：是否是结构性行情、中小盘行情。
主动量化业绩是否还能持续，配置价值如何？
接下来主动量化的优秀业绩能否持续，主要还是看接下来行情如何，一方面看市场是否持续出现结构性行情带来的单边上涨，在这种行情中主动量化虽然也会跟着涨，但相对排名不及主动权益中的明星基金，因此主动量化的热度难以维持；另一方面看大盘股与中小盘谁更占优，如果是中小盘股继续占优，主动量化的优势会得以持续发挥。
市场下一步走势的分期比较大，有观点认为两会以后随着经济复苏，成长板块会形成持续性机会，带领大盘继续上攻，也有观点认为经济会是弱复苏，行情震荡、缺乏主线依然是主旋律。
目前来看适合主动量化基金表现的行情仍未结束。不同板块间景气差异没有拉开，计算机与通讯涨幅较大，但偏主题投资，在未看到业绩落地之前，市场仍是偏谨慎一些；新能源板块不像前两年那样有超然的景气度，目前的汽车降价潮更是打击了市场信心；其他板块如消费、医药也在之前的边际变化被市场充分消化之后，还未看到新的驱动因素。不同板块之间的轮番交替表现可能会继续维持。
就市值风格来说，虽然央企估值修复带动大盘股有一定表现，但中小盘依然有业绩改善和主题投资的大量机会。这样，主动量化接来下还有表现的机会。
从更长期的角度看，主动量化的配置价值如何？应该说在结构性行情、抱团行情还没有出现之前，配置价值在提升。投资者应该意识到的一点是，2019-2020年结构性行情带来的主动权益超高收益率并非常态，可遇不可求。隔个两三年就出现这种大行情的概率是极低的。从这个角度看，主动量化有一定配置价值。
但主动量化本身的问题也依然待解，影响主动量化的配置价值：
●整体上业绩表现分化比较大，并非大部分产品都有配置价值。招商证券数据显示，主动量化型基金2022年平均收益为-20.14%，收益的中位数为-20.22%。收益最高为12.23%，收益最低为-43.98%。分化还是比较明显的，需要优中选优。
●因为主动量化选手会选取大量的中小盘股票，策略容量不够大，当规模变大时，对业绩会有较明显影响。
●在市场流动性变得不再充裕时，也会面临业绩瓶颈，因为这种情况下买入的大量中小盘个股都面临卖出难的问题，估值也难以维持。
●跟主动权益基金会受到市场风格影响出现业绩波动相同，主动量化也会在市场变化中出现因子失效，如这段时间影响市场的主要是盈利因子（也就是市场在炒业绩），下一步市场可能迁移到估值因子或者市值因子（比如大量资金去追逐低估值或者中小盘），因子的权重就需要发生变化，主动量化不一定能完成这种切换，因此也会有一定波动，只是因为持仓分散，波动性会比很多主动权益基金小一些。
●因为因子与权重是机密，所以量化基金的策略框架对于投资者而言往往是黑箱，市场往往不清楚具体一只量化基金更看重哪些因子，这不像主权权益基金经理会将自己的投资框架解释得非常清楚。对量化基金经理的筛选难度较大。
这都影响了主动量化基金的长期配置价值。虽然这两年业绩还算不错，但综合以上因素，主动量化未来仍难有规模上的爆发。
主动量化基金经理该怎么选？
国内业绩比较出色的量化基金经理，整体特征是2019-2020年的蓝筹行情中业绩相对一般，多在30%-50%之间，并不是差，而是相比于主权权益基金高收益，投资者难以提起兴趣。在2021-2022年的调整中，业绩普遍相对比较出色，2021年多个量化基金业绩落在20%-30%之间，2022年多个量化基金跌幅较少，也印证了量化基金确实更适合在震荡市、调整市中配置。
部分主动量化基金经理业绩表现
在主动量化领域，景顺长城黎海威、华泰柏瑞田汉卿、长信基金左金保、万家基金乔亮都是比较资深的选手，在量化领域的从业经历大多超过10年，招商基金王平、中欧基金曲径、西部利得盛丰衍、博道基金杨梦、嘉实基金刘斌等是业绩较为出色的中生代。
另外量化领域有一些新锐，如信诚基金江峰，代表作为信诚多策略；广发基金叶帅，代表作为广发百发大数据策略成长；华安基金张序，代表作为华安事件驱动量化策略；华夏基金孙蒙，代表作华夏智胜价值。这几位都是在近一两年里有不错业绩的选手。马芳是较为特殊的一位，做证券IT软件系统出身，2016年开始转做量化投资，2020年开始管理量化基金，因为管理的国金量化多因子去年业绩出色而被广泛认可。
在量化基金经理的筛选中，首先应对历史业绩进行回测，历史业绩不代表未来，但能在一定程度上体现了模型的有效性以及对于模型的优化迭代能力。在业绩较好的基金经理中，可以看其风格和产品特点做进一步筛选。基金经理可能管了多只量化基金，不同产品的基准是不一样的，有的产品基准是沪深300，产品风格就会偏大盘，基准是中证500或中证1000，就会偏中小盘。可以根据不同的市值风格特点在具体行情中做选择。另外配置风格也会有影响。深度价值风格的量化基金明显会在2022年的行情中有优势，成长风格的基金会在2020年的成长行情中有发挥空间。
在量化基金经理中，也有成长风格、价值风格、深度价值、均衡风格等不同风格流派，虽然都是通过量化模型来选股和管理组合，但基金经理看重的投资机会、对竞争力景气度估值等不同因素的重视程度都是不同的，这些不同会反映在模型里，通过模型来输出自己的投资理念，在持仓、交易、收益上形成不同风格。
招商基金王平是深度价值风格的量化选手，多因子平台选股以基本面为主，以技术面为辅，基本面主要采用PB-ROE模型，并辅以其他指标进行筛选。PB-ROE框架的内涵在于寻找估值较低、盈利能力较强的公司配置。板块配置来看，去年底在可选消费与工业制造方面配置比例达到七成左右。收益特征来看，跟深度价值的主动权益选手相似，牛市中涨幅不算大，在去年的熊市中则跌幅很窄，代表作去年收益为-1%，排名非常高。王平的换手率在量化选手中也属于比较低的，整体上是比较明显的价值风格。市值风格来看，代表作在中小市值上配置较多。
西部利得盛丰衍则是比较明显的成长风格，在他看来，公司生命周期中有初创期、成长期、成熟期、衰退期四个阶段。初创期公司的成败是非标的，没有这么多的历史规律可以借鉴。衰退期公司的需求不会猛烈增长，供给侧一旦政策有变化，可能有非常剧烈的波动，政策不太好量化，所以也不适合。成长期和成熟期处于1到100的阶段，这一阶段企业成功是遵循一定规律的，可以通过基本面进行量化。
盛丰衍选股因子主要指向高质量和高成长，持仓上主要以中小盘成长股为主，去年底在可选消费、信息技术、原材料等行业配置较多。收益特征上，也是成长风格比较显著，2020年成长股大涨的行情中实现了72%的收益，2022年的熊市则有比较大的回撤，全年收益-18%。
盛丰衍的另一大特色是七分量化三分主管，量化为舟，主观为舵，用30%主观判断弥补量化不足。他认为在纯量化的基础上再加入一定的主观，在特定的时候把一把方向盘，投资效果会更好。
长信基金左金保在风格上偏均衡，在他看来，均衡配置具有长期赚钱能力和长期超额收益预期的因素，包括估值，业绩增长，盈利质量，盈利能力，都是很重要的维度，另外一致预期，即卖方分析师对个股未来盈利能力的预测，也是比较重要的一点。同时，要观察当前市场环境下，哪些因素对市场收益的解释力和预测力更强，进行动态调整。
黎海威也是偏均衡的选手，他非常认可量化基金优势在于宽度，行业配置上比较均衡，有一定的轮动特点。
去年开始爆火的马芳，风格特点上更偏向趋势交易，马芳在策略上是通过机器学习手段构建多个子模型，分别打分，并汇总多个子模型的得分做综合排名，根据输出结果来选股和管理组合。
在行业选择上没有明显偏好，依据模型判断的结果来进行行业配置，大盘股与中小盘股选择上也是以趋势判断为主，如去年二三季度持有股票以中小盘为主，到了四季度切换到大盘风格，而四季度正好是消费龙头、地产等大盘股表现的时刻。因此取得了较好业绩。趋势交易的策略之下，年换手率保持在10倍以上的水平。
中欧基金曲径也是类似特色，开源证券研究显示，曲径管理的中欧量化驱动在不同市场阶段的投资风格有一定变化，反映出基金对于市场的适应和调整。
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