A股市場輪動頻繁主動量化產品爭取超額收益或將突出重圍

今年來，A股市場一波三折，市場熱點輪動頻繁，選股難度增大，基于紀律選股的量化投資表現較優。這類基金借助量化投資模型，能夠對市場實現全覆蓋，追求安全邊際基礎上，獲取較高收益表現，量化投資漸入佳境，值得投資者關注。據了解，中歐基金已經布局了多元化的主動量化產品線，覆蓋不同風格，其中中歐港股數字經濟聚焦港股科技領域，采用中歐基本面量化框架，為投資者挖掘相對A股稀缺的資產機會。

去年四季度，港股跌出2015年以來最低點，之后進入底部震蕩。數據顯示，自去年11月16日到今年5月末，恒生科技指數整體下跌4.91%，同期中歐港股數字經濟跌幅僅0.71%，表現優于指數，并較業績基準產生2.63%超額收益。據了解，目前，行業內已有多家基金公司布局主動量化投資，以主動投資為專長的中歐基金，在量化投資方面也有造詣。公司旗下具有相對完整的主動量化投資“貨架”，覆蓋了小盤成長、中盤成長、大盤價值、均衡配置、周期主題和港股科技等不同風格，為投資者提供不同的量化配置工具，提高投資者持有體驗。以中歐港股數字經濟為例，該基金關注恒生科技指數中優質機會，尤其是一些互聯網、半導體、醫療健康行業的翹楚公司。除上述抗跌期間的超額優異表現外，基金一季報數據同時顯示，該基金自2022年10月28日成立至2023年3月31日獲得13.23%的收益。

多年的量化投資中，中歐主動量化團隊形成了一套相對成熟的基本面量化框架，并將其付諸于產品的投資實戰中。基本面量化是介于傳統基本面投資和因子投資之間的一種投資方式，與傳統基本面投資相比，基本面量化配置更分散、模型更加理性，力爭提升投資勝率。在行業和個股選擇上，據中歐基金量化投資總監、中歐港股數字經濟基金經理曲徑介紹，基本面量化模型會先根據行業的預期勝率和預期超額收益，進行行業間比較；在配置上，模型會自動根據勝率、賠率指標進行高低配行業，更高低配的具體比例，可以通過優化模型來得到。

確定投資行業后，再通過個股選擇模型在行業中選出“進攻性”較好的公司。雖然每個行業的選股模型具體指標不同，但都會用到行業內個股的專有數據，在個股選擇模型中，會通過優化個股權重來給出最終配置。

在今年結構分化行情下，市場熱點分散，也使得部分投資者追漲殺跌錯失長期投資機會。但量化投資一般具備規則化和分散化的特征，較大限度理性投資，如使用大量歷史和實時數據，利用復雜的算法和模型進行投資決策，這些算法可以分析市場趨勢、價格波動、公司財務數據等各種因素，以找到潛在的投資機會。相比傳統的基于主觀判斷的投資方法，量化投資更加客觀和科學。隨著今年來大數據、人工智能、云計算等科技的快速發展，量化投資的能力邊界快速擴展，為投資者捕捉更大范圍的投資機會。

基金有風險，投資需謹慎。