來源：證券日報 ? ? ?王明山
在今年以來A股市場先強后弱、系統性做多機會相對缺失的背景下，量化基金優勢凸顯。記者根據Wind資訊數據統計，截至4月13日，近3年來主動量化型基金的平均收益率為33.77%，而同期偏股混合型基金的平均收益率為26.41%，同期滬深300指數的漲幅僅為14.23%。
進入2018年以來，上證綜指累計下跌4.48%，震蕩15.85%。震蕩型市場，正是量化基金大顯身手之時。針對今年多變化的市場，量化基金該怎樣布局，又該怎樣處理與之而來的市場風險？近日，《證券日報》基金新聞部記者帶著這些問題，專訪了國金基金量化投資總監林健武。
林健武表示，國金基金目前已經建立了互聯網量化的平臺，通過與8家平臺的合作，收集了上萬條策略；對因子的篩選和因子權重的確定，則是由雙層機器學習模型去確定，即先根據市場的變化選擇機器學習模型，再由挑選出的機器學習模型搭建出具體的選股模型。
以行為金融學為基礎構建因子
模型調整周期為三個月
除了在國金基金擔任基金經理、量化投資總監，林健武還有一重身份——清華大學深圳研究生院客座教授、量化投資研究中心主任。他將行為金融學看做是量化投資的基礎，林健武也把行為金融學作為構建量化模型因子的基礎。
在公募基金市場上，關于量化模型因子權重的確定，大多是由機器學習模型自主確定。在這樣的背景下也有一些弊端，因為每個機器學習模型都有其特點和側重點，在特定的市場環境下可能會發揮其優勢，但在多變化的市場下就可能失靈。對此，林健武在國金量化多策略靈活配置基金上應用了“二層機器學習模型”，即根據市場上的變化情況和部分因子表現，先選擇更適合當下市場的機器學習的模型，再由該機器學習模型搭建出具體的選股模型。
對量化模型的動態調整，也就意味著要對市場風格和倉位上的選擇做擇時。據林健武介紹，他在國金量化多策略靈活配置基金上會做較長期的擇時，時間大致是三個月一次。“一般來說，我們會對之后兩個月到三個月的市場做一個判斷，據此調整資產的配制比例，盡量控制回撤，來捕捉市場上比較好的機會?！彼f道。
談及國金基金在量化投資上的優勢，林健武充滿自信。首先，數據是量化模型最基本的元素，國金基金在數據上已經有了自己的壁壘；另外，國金基金已經建立了大量的、形式多樣的機器學習模型，這樣后面的策略師就可以擺脫從底層做起來的過程，“我們希望他們是建筑師，而不是磚瓦匠。”林健武說道。
以多策略量化選股模型
應對今年多變化市場
國金基金的量化模型有多少因子？林健武給出了一個驚人的數量——2000多個。他對記者解釋道：“構建這么多因子，主要是因為市場的變化越來越快，近十年A股市場的發展速度越來越快，股票數量越來越多，風格的變化也會更多，用更多因子來解釋便也十分必要”。林健武舉例，很多基金可能出現比較長期的業績跑輸市場，最重要的一個因素是其選股池中沒有最具賺錢能力的因子，或是該因子的權重處于很低的水平。他表示：“所以我們準備了更多的因子，通過對市場的動態分析和評估，不斷調整量化模型的因子和因子權重”。
林健武所運用的多策略選股模型，除了準備了海量的選股因子進行動態切換外，還運用多策略增強所管基金的絕對收益：加入了CTA策略控制策略的Gamma風險，加入套利策略控制策略的波動性風險；加入商品期貨CTA和債券策略控制市場相關性風險。
在全市場進行選股，林健武運用IF（套期保值）進行組合對沖，充分屏蔽市場風險。具體來看，根據震蕩程度不同，他把市場分為5種：激進市場、震蕩向上市場、平行震蕩市場、震蕩向下市場和平穩市場，在不同的市場中調整倉位比例和對沖套保比例。越傾向于激進市場，倉位比例越高，相應的對沖套保比例越低。
數據與人工智能相輔相成
呈“雙螺旋”式發展
量化模型的發展是以數據的發展為基礎，而數據的發展和人工智能的發展相輔相成。林健武表示，人工智能為復雜的數據提供了處理方式，高質量的、更多量的數據便也對人工智能的發展提出了更高的要求。他說道：“我覺得量化投資發展到現在，有點像計算機的發展，是個‘雙螺旋’發展的過程——計算機硬件發展到一定水平，軟件就發展到相應的水平”。
對于中國的量化市場，林健武認為還有非常大的空間：在融資融券方面的發展相當有限；在衍生品方面的發展，還處在比較初級階段；海外人才的回歸也使得國內市場有了一定的儲備，只是國家金融的發展是一個漸進的過程。在這個過程中，林健武認為量化投資大有可為。
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