转载来源：中国基金报
记者： 应尤佳
财通基金的量化投资二部负责人苏俊杰有着和业内其他基金经理不太相似的学业经历。他是芝加哥大学人工智能方面的“科班生”，差一点成为硅谷科学家。如今这位当年的学霸，一头扎进量化投资领域，他现在正在研究用人工智能来寻找量化投资的新突破点。
财通基金量化投资二部负责人
苏俊杰
用阿尔法来增强收益
近日，苏俊杰正要发行一只对标中证500指数的量化增强策略基金——财通量化核心优选混合型基金。他向记者介绍，在他的量化模型中，主要分为三大模块：阿尔法模型、风险模型和交易成本模型，阿尔法模型来更多地实现模型的阿尔法收益率，通过风险模型和交易成本模型来控制风险和交易成本。另外，他会通过优化器来完善这些模型。“对于一个模型来说，衡量的标准最终还是归结于收益率、风险匹配度以及交易成本这三方面。”他介绍，每个模型的阿尔法的侧重点又各有不同。
“我们会更侧重于用基本面信息挖掘来寻找阿尔法。”苏俊杰认为，其实每家模型的阿尔法各有不同，而要获取超额收益，大多得强调主动选股的能力。但是一旦涉及到主动管理就难以归因也难以持久了。“在国外，对于一只基金业绩的判断大多基于较长期的业绩。他们会关心十年期的业绩该如何归因，这些阿尔法因子每年能够贡献多少，而如果涉及到主动管理难以归因，那就意味着其业绩的持续性和稳定性上有风险。因此，对于我们而言，我们每个月都要做归因分析，确保阿尔法都有明确的归因。”
因此他要做的产品是阿尔法和贝塔分离型的产品，在获取指数贝塔收益的同时再加上一部分指数增强的收益。“这样的话，投资者就不需要为基金投资风格的转变而担心。”
引入人工智能辅助投资
苏俊杰是位学霸级人物，读书时代保送清华，主修自动化专业，之后到美国又攻读了人工智能方向。苏俊杰告诉记者，那个时候国内人工智能方向的研究几乎还没有起步，出于对量化投资的看好和未来趋势的判断，他“跨界”做起量化投资研究。他在华泰柏瑞的量化投资团队中历练多年，去年来到财通基金组建了量化投资二部。在他的眼里，作为投资者，要常怀敬畏之心，既要敬畏这个市场，也要敬畏投资人。
在过去几年间，记者多次与苏俊杰交流，从交流中经常会感受到苏俊杰在量化投资领域中的专业性。他对于量化投资的研究很深入，从因子模型到海外最新科学成果，他都如数家珍；更重要的是，他对于量化投资收益与风险之间的平衡度理解得很通透。在过去几年间，他没有因为成长股牛市而高看小市值因子的价值，也没有因为价值股牛市就随意高看价值因子，他一直试图寻找一种更长期的视角，以期尽可能保持模型长期收益的稳定性。
“我们一直在关注海外的前沿科技，尤其是人工智能和大数据领域。”他表示，他们正在尝试用人工智能和大数据技术来完善量化模型。“人工智能能够提供传统量化无法提供的非线性结论，这对提升量化模型的有效性帮助是非常大的。”他表示，但是这些尝试还处于初步的阶段。“量化基金本身非常强调归因的透明，因此在应用相关先进技术的时候也会特别重视新技术结果的归因研究工作。”
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基金投资需谨慎。量化投资需关注策略模型失效风险。
文中观点不对股票市场未来走势构成任何保证。
点
直通量化核心
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