2021 年的 A 股市场，让许多基民体会到了 「满仓踏空」 的苦。
看着许多基金动辄 10% 乃至 20% 的收益，看着偏股基金指数今年迄今 (截至 2021-11-04) 还有将近 3% 的收益，自己手中的去年明星基金却可能还是亏着 5% 乃至更多，的确是一件痛苦的事情。
于是，许多基民对于押注周期股或者新能源股的基金大感兴趣，转身就追。
但问题在于，将行业的 Beta 当作基金经理的 Alpha 是一件危险的事情，如果明年没能押注大热的行业，是否还能有超额收益？
在笔者看来，有一类基金是值得高度关注甚至作为基金底仓的，就是那种近乎行业中性不大偏离却依然超额收益可观的基金，他们代表着可观的选股超额收益，这在不同行情下才更具持久性。
如果你有留意我的 「Earl 不抱团」 组合，就会发现近期我将中欧量化驱动 (001980) 纳入了组合，其实就是对这一策略的执行——而这背后的魔法就是量化投资中的基本面量化。
基本面量化：量化基金发展新趋势
先来一张中欧量化驱动今年前九个月的超额收益走势图看看，是不是觉得颇为惊艳呢？
而这净值曲线的背后，正是基本面量化投资的功劳。
EarlETF 的老读者应该知道，我一直对各种量化策略情有独钟，在基金选择上，对于 SmartBeta、指数增强基金也介绍过许多，这些其实都属于量化基金的范畴。
如果你对中国的量化公募基金发展有兴趣，想找到未来更有潜力的产品，那么就要知晓量化基金内在逻辑的演变。
「多因子模型」，如果你平日多少有关注过量化投资，对于这个词汇应该不陌生。
2013 年拿到诺贝尔经济学奖的尤金 法玛正是以三因子模型而闻名，而笔者多次提及的华尔街对冲基金巨头 AQR，正是尤金 法玛的学生阿斯内斯将所学的因子投资在金融市场实践的结果。
所谓因子投资，其实就是基于股票的财务报表或者股价表现，抽象出某个特质，并认为这个特质强的股票比这个特质弱的股票会有更好的长期表现。
比如最基本的价值 / 成长因子，经典的就是以市净率 (PB) 或者市盈率 (PE) 作为指标，低的就是偏价值因子；高的偏成长因子。而历史数据显示，价值因子长期有超额收益。
下表来自于脍炙人口的杰瑞米. 西格尔的《股市长线法宝 (Stock for the long run)》，显示了低市盈率股的长期超额收益。
因子投资好用，所以华尔街大行其道，并引发了因子大战，学界联手华尔街不断发掘因子，比如除了三因子模型中的规模因子之外，后续还有了我常提及的动量因子、质量因子、流动性因子等，从不同方面刻画一只股票的特质，如今学界数得上的因子，怕是已经过百了。
但在因子大战的同时，也有一篇量化研究者选择了另一条道路——基本面量化。
在因子投资的框架下，所有的股票都是一样的，比如价值因子，无论你是银行股还是生物制药股，一概用市净率去判断。
但了解这两个行业的都知道，银行是重资产，生物制药是高科技，用同样的市净率去衡量，显然过于武断了——不过由于因子投资更多依赖计算机进行数据挖掘，所以在美国依然大行其道。
基本面量化则不同，这条道路首先承认行业之间的差异性，所以会采用分行业建模的思路，针对每一个细分行业会有一套独特的量化模型(比如中欧量化驱动针对60多个行业进行了建模)。
在这点上，其实基本面量化的思路，与主观行业研究员很相似，都必须从行业逻辑出发，将个股表现归因于所处行业的逻辑，而非普适的财务指标。
只不过相比主观行业研究员依赖经验、直观判断，基本面量化会将整个分析逻辑和使用的分析数据建模，并用历史数据去回测，看看这样的分析框架是不是真正可行靠谱——这样的量化回测是一般的行业研究员所无法比拟的。
也正是基于行业的差异性，所以基本面量化关注的数据不再局限于统一的财务报表项和价格数据，而是会针对行业因地制宜加入特定的行业数据指标——中欧量化驱动的基金经理曲径曾经对此举过一些例子，比如生猪养殖行业，就要关注生猪存栏数、出栏数、自繁殖利润等指标；又比如汽车行业，就要关注乘用车销量甚至更前置的数据。
正是这些每个行业独特的观察数据，使得基本面量化的思路可以引入远比因子投资更多的信息输入量，从而获得更细致更准确的超额收益来源。
曲径通幽有超额
量化投资的思路变迁，最终是要体现在投资业绩上的。
在这点上，中欧量化驱动的基金经理曲径，为投资者连年交上了满意的答卷。
曲径是中欧基金量化投资总监，曾经在华尔街知名量化头部基金公司千禧年基金呆过，2015 年加盟中欧基金。
她以基本面量化方式管理最久的是中欧数据挖掘混合 A(001990)，成立于 2016 年 1 月 13 日。
这只基金的业绩基准是中证 500 指数收益率 95%+ 中债综合指数收益率 5%，而过去数年中欧数据挖掘混合 A 持续相较中证 500 指数产生极为可观的超额收益。
下表是同花顺对中欧数据挖掘和中证 500 指数指数的对比 (截至 2021 年 11 月 4 日)：可以看到过去五年间中欧数据挖掘混合 A 的年化收益是 17.92%，而同期中证 500 指数年化收益率仅为 1.82%，超额收益可见一斑。
更难得的是，根据招商证券任瞳团队此前对中欧数据挖掘多因子做的归因分析，收益主要来源于主动选股，这证明其将分析师的选股逻辑基本面量化成定量模型之后，的确在不断的发挥着产生超额收益的作用。
曲径另一只量化基本面基金中欧互通精选混合 A(166007) 则是基于 MSCI 中国 A 股国际通指数来进行增强，对于普通基民也可以近似认为是对沪深 300 指数的增强。
当然，真正让曲径在 2021 年大放光彩的，是笔者之前所言将其纳入我的 「不抱团」 组合的中欧量化驱动(001980)。
不抱团大放光彩
中欧量化驱动诞生于 2018 年 5 月 16 日，这只基金 2021 年以来业绩涨幅超过 30%，可谓大放光彩。（来源 wind，截至 2021/11/4）
如上文那个曲线图，这只基金今年以来把偏股混合基金指数远远甩在身后。
这也是中欧量化驱动最大的价值所在，提供了一种近乎相对偏股基金总体行业中性前提下通过基本面量化持续跑赢偏股基金表现的可能。
2021 年买基金，很多基民看来必须押对行业，比如重仓煤炭钢铁或者新能源才能赚大钱。
而曲径则是用中欧量化驱动证明了，只要能选好股，不押宝行业，一样有可能超额收益。
从招商证券对于中欧量化驱动 (001980) 半年报的行业分布分析就可以看到，这只基金虽然也有对不同行业的超配低配，但是绝大多行业都局限在 1-3 个百分点 (曲径团队在根据 Wind 偏股混合型基金指数进行行业配置时，会剔除行业基金和部分「爆款」 基金，以此减小其对全市场偏股混合型基金整体行业配置情况的影响。
因此，直接与 Wind 偏股混合型基金指数的成分基金穿透行业配置情况相比，部分行业的配置比例偏离度可能超过 5%)——至于 2021 年大热的新能源、煤炭、钢铁等，并未过于重配。
但即使如此，中欧量化驱动依然获得了可观的超额收益，今年迄今 (截至 2021 年 11 月 4 日) 收益更达到 32.34%——在不重仓特定行业的前提下，这个收益的含金量是不低的。
2021 年临近尾声，2022 年靠什么赚钱？
赚规模的钱？在经历了中证 500 指数大幅跑赢沪深 300 指数之后，2022 年能否继续不得而知；
赚行业的钱？周期和新能源都那么猛了，想想去年末的大消费，我总有点害怕；
面对这样的不确定性，像中欧量化驱动这类基本面量化的基金，提供主要来自选股的超额收益就显得格外可贵，不用去考虑大小盘轮动，不用去考虑行业冷暖，只要相信基本面量化建模后对行业的洞察，就能期待不一样的超额收益，无论是从组合的收益归因分散还是从作为组合核心 + 卫星底仓而言，这显然都是更好的选择。
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