【摘要】 德邦基金李荣兴：量化投资像“剥橘子” 剥除风险追求阿尔法收益
在普通投资者看来，数据、模型和其他词缠绕的定量投资是神秘而复杂的。但在德邦基金定量投资部总经理李荣兴看来，定量投资的过程就像剥橘子：剥去各种风险的皮肤，留下阿尔法的果肉。
当然，这个专业的橙子也必须由专业人士剥皮。基于数据和信息的定量投资不仅是实时信息的收集者和市场状况的描述者，也是对市场信息进行全面分析的能力。在这些方面，人工智能正是时候。人工智能不是投资中的‘无人机’，而是‘战斗机’，是需要定量投资经理以坚实的投资研究基础控制的投资武器。李荣兴说。
剥去有风险的皮
数据显示，截至2021年12月31日，共有379款公开发行量化产品，总规模达到2679.67亿元。其中，积极量化产品221款，指数增强产品133款，对冲产品25款。与2020年相比，规模和数量显著增加。
如果延长时间维度，从2004年中国第一只量化基金，到2009年量化基金快速发展，到2016年沉默，2018年再次爆发，可以看到A股市场量化投资引进、吸收、消化变化，李荣一过程的见证人和参与者。
李荣兴在定量投资领域与定量基金同步。2011年，李荣兴加入国信证券金融工程团队，成为团队的核心成员。此后，李荣兴先后在光大证券和太平资产管理定量产品。2022年3月，李荣兴加入德邦基金，成为德邦基金定量团队的领导者。
我们看到了行业机构引进的多因素模型在风险控制方面的突出表现，也看到了它与a股市场生态之间不可忽视的距离。后来，公开发行的定量投资很快接近a股的现实，但也遇到了过度放宽标准后的挫折。近年来，定量投资逐渐分为野外，向基本面定量疾驰，向人工智能进化。然而，定量投资的变化是剥橘子，剥去风险的皮肤，留下阿尔法收入的果肉。李荣兴说。
与人工智能相遇的量化投资。
李荣兴站在量化产业发展的分岔点，选择了人工智能+量化投资的进化方向。
选择的背后是逻辑。李荣兴作为中国第一批接触人工智能的定量投资专家，十多年来积累了丰富的经验，形成了自己完善的定量投资框架。
定量投资是基于数据和信息的方法论。我的投资框架有三个核心点：数据的实时性、信息的全面性和信息处理能力的全面性。这实际上是三个问题：模型使用的数据是否反映了实时信息；从数据中提取的信息是否反映了市场的所有状态；该模型是否有能力全面分析市场。李荣兴表示，引入人工智能的定量投资在这三个方面具有显著的优势，特别是在解决整体问题方面。
目前，a股上市公司已超过4000家。这4000多只股票产生的数据量较大。主动投资受人力限制，许多股票研究覆盖面较弱。量化投资利用算法处理大量信息，可以快速判断市场交易机会，找到市场上可以挖掘的金矿。李荣兴认为，量化策略在量价分析中的实时性最强。随着数据产业的发展，分析师的预期、舆论、行业高频数据和一些替代数据在解决基本数据的实时性问题中发挥了越来越重要的作用。
在李荣兴看来，机器学习为传统的多因素系统提供了一个强大的算法工具箱，定量行业的工作流从数据、因素、简单回归到数据、特征、因素、大量算法，显著提高了表达和提取投资信息的能力。从单因素到定量模型，再到‘人工智能+定量投资’，就像从冷武器时代的刀、枪、斧、战斧到现代战争的飞机大炮一样。定量投资可以在数据的实时性和全面性方面独立，而人工智能算法进一步加强了模型对市场的全面分析能力。然而，人工智能的认知基础是定量投资基金经理的投资框架、筛选特征和因素的投资逻辑以及定量模型的转化能力。因此，基金经理本身对投资的深刻理解是人工智能帮助定量投资消除风险，追求阿尔法道路的源动力。李荣兴说。
打造优质产品。
谈到投资者选择定量投资产品的专业门槛，李荣兴表示，虽然定量投资模式不能完全向投资者开放，但一些关键信息可以公开。首先是定量基金的投资框架，判断投资框架是否符合其认知逻辑；其次是投资策略，从多个角度评估风险控制性能和收益获取能力，即是否以可控波动换取预期收益。这些维度可以帮助投资者筛选出合适的定量产品。
凭借对定量投资的深刻理解，李荣兴和德邦基金定量投资团队希望为投资者提供什么样的投资武器？据李荣兴介绍，德邦基金的定量投资模型采用了大量先进的人工智能算法。目前，公司的硬件和IT支持处于行业前沿，为模型的开发迭代提供了强大的基础设施。
对于量化投资团队，李荣兴注重两点：一是团队永不停止探索；二是团队要实现1+1>2
近日，李荣兴正式宣布担任德邦量化首选股票（LOF）和德邦量化对冲混合基金经理。李荣兴对未来为这些产品赢得更多阿尔法收益表示信心。
量化领域的风险控制手段已经非常成熟，我们更关注的是在波动和回报之间找到最佳的平衡。李荣兴团队除了基于定量基本特征的退出控制能力外，还采用了二级行业中性战略来控制定量基金的行业风险，可以有效避免行业风险传递，确保定量模型在可控的合理波动范围内追求更高的风险回报率。