背离与融合，主动与量化如何结合？

No man is better than a machine；and no machine is better than a man with a machine。

没有人能战胜机器，也没有机器能战胜人+机器的组合。

这是对主动量化基金最生动的一句阐释。

什么是主动量化？

量化投资相信大家并不陌生，那主动量化又是什么？

主动量化，是将主观研究与量化筛选相结合，既利用量化投资的优点，比如纪律性、时效性、数据处理速度快、覆盖面广等优点，同时又摒弃单纯数据挖掘的局限，在模型刻画中加入基本面研究逻辑，深度挖掘多种资产的配置机会，让量化更“聪明”，追求更稳定持续的收益。

在美国，量化基金发展已超过五十年，量化基金如Bridgewater、AQR Capital Management、Two Sigma等规模超五百亿，整体发展进入了相对成熟的阶段。近十年，更是有主动量化、宏观对冲等新量化策略成为投资选择。

在国内，主动量化也在稳步发展。2021年新发公募量化产品主要集中在指数增强和主动量化，主动量化新增规模达162.12亿元。统计 2021年的收益情况（如下图），主动权益产品的收益中枢为8.32%，同期主动量化产品的收益中枢为9.29%，整体表现较优。在风险控制方面，主动量化整体的波动率水平低于主动权益的 21.34%，夏普比率达到0.49，相较于主动权益的收益表现更为稳健。

主动与量化如何结合？

量化投资大师詹姆斯•西蒙斯曾言“有一些价格走势不完全是随机的，也就是说有可能通过一定的方式来预测”。

量化策略就是去寻找这些方式，从历史数据中不断挖掘有效的因子并加以利用。

基于大数据的统计效应，量化模型可以在短时间内进行全市场海量数据的覆盖、分析，有效避免个人投资情绪的影响。但也正因为数据是对历史情境的回测，如果数据粗糙、流程简陋、系统不完善，或者市场环境发生重大变化，那么模型就可能面临失效。

Man+Machine，人加机器，量化和主动应该是一体化的。量化是人使用的工具，更重要的还是背后的“人脑”——知道数据在哪里、哪些数据是有效的，并且能够看透数据的本质和背后隐藏的规律。

一个好的量化投资建模，往往基于完善的数据库、科学的数据处理方式，以正确的投资逻辑为前提，将主动管理的投资理念与投资逻辑，纳入数量化、规则化的模型当中。这样，一方面让量化变得更聪明，另一方面让主动管理的视野变得更开阔；并且这个过程不是一次成型、一锤定音，需要保持进化与迭代，才能更有效地适应变换的市场。

财通资管正在首发的首只多资产基金——「稳兴增益」，就是以主动与量化相结合进行“智能+”的产品。

首先，在量化模型的应用上，自主搭建两套模型：（1）头部机构模型，筛选优秀资金共同青睐公司；（2）行业轮动模型，利用不同行业景气度、强势时间的错位特征和周期轮动特征，运用行业短期和中期轮动模型，双重印证，跟踪行业景气度，偏向右侧参与。

其次，通过量化模型识别到短、中、长周期的行业、个股阿尔法，在此基础上加入主动方法进一步“降噪”，提高选股胜率。这样的考虑在于——（1）提高精度：基于对个股基本面、所在行业研究的深度研究，进一步考量胜率和赔率，提升选股胜率；（2）去伪存真：剔除短期噪音、扰动，避免不必要的交易，赚长期盈利而不是短期博弈的钱；（3）通过对主动方法的运用，不断迭代优化模型，帮助量化策略更加聪明、有效、智能。

该基金拟由公司总经理助理、多资产领军人物魏越锋担任基金经理，他从事行业研究和二级市场主动投资管理多年，在传统权益、新股、定增、基本面对冲、可转债、FOF/MOM、资产配置等方面都有丰富经验，且有约10人组成的量化团队提供助力，使得产品的投资可以兼具主动研究的深度与量化投资的广度。

风险提示：本资料为宣传资料，不作为任何法律文件。本基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证本基金一定盈利，也不保证最低收益。本基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对本基金业绩表现的保证。财通资管提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。以上信息仅供参考，如需购买相关基金产品，请您关注投资者适当性管理相关规定，提前做好风险测评，并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。本材料中提及的策略为当前环境下的投资策略及其举例阐述，本基金将根据宏观环境和市场情况，适时进行投资策略的调整。在最短持有期内，您将面临因不能赎回或卖出基金份额而出现的流动性约束。