Q1、请您为投资者们普及一下，什么是量化因子？
先说什么是因子，因子通俗来说就是选股条件——人们抽象出来的各种特征或看待事物的角度。这些特征和角度往往基于经验的总结。比如让我们从一群人中挑选出可能跑得快的人，基于经验，多数人会挑选“腿长”、“健壮”的人，所谓的“腿长”和“健壮”就是两个因子。
在股市里，我们同样会抽象出各种因子。因子从大类上来分的话分为两大类，一类是市场面因子，也有人称为技术面因子，信奉技术分析的投资者可以通过K线形态、成交量、换手率等归纳出一些因子。
另一类因子是基本面因子，也是我们这边策略用的比较多的一类因子。比如我们分析企业的财务状况、股权结构时，提取出很多财报指标作因子。再比如我们通过横向和纵向比较股票的市盈率、市净率和市销率，抽象出股票的估值因子。任何一个因子都反映了股票的一个特征，像我们对估值因子的使用，在逻辑上反映了你能以相对较划算的价格买到相对盈利能力更好的企业。我们对成长因子的使用，圈定一些业绩表现稳健且增长较快的企业。另外，我们用的比较多的基本面因子包括总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）、主营业务收入变动、销售毛利率、资产负债率、分析师预期、净利润增速、PB、PE、PS等等。
每个因子都是市场的一个方向，都能提供一个不同的角度观察市场，但是很显然，大多数时候一个因子是不够的，市场是错综复杂的，需要尽可能多的从不同维度来对股票刻画才行，因此，我们需要更多的因子，这就是市面上的因子分析通常所考虑的模型——多因子模型。这有点像我们做菜，光放盐味道就显得单一一些，有经验的厨师会根据不同的食材通过不同比例的盐、糖、醋、料酒、辣椒、鸡精等来烹饪一道美味可口的菜肴。
多因子投资体系是国内外目前比较成熟的一种业内公认的成体系的一套投资框架。我们运用多因子的模型就是针对每一只股票，模型通过很多因子及这些因子不同的权重配比对这只股票进行定量的评估，通过对每只股票的评估，我们选出评估相关较高的股票形成了我们的投资组合。这个就是对多因子模型的一个简单通俗的说明。当然，我们在实际运用中远没有这么简单，有很多很细节的东西、很复杂的数据处理过程我们都要通过既定的程序去完成。
Q2、您的因子分布均衡，底层因子超1000个以上，这样设计的优势是什么？有哪些有特点的因子可以为我们介绍一下。
我们采用的因子比较全面，刚才也介绍过了，包含基本面因子和量价类因子等，并且数据背后的逻辑性是比较强的。基本面因子包括一些常见的财务因子，如成长、估值、盈利质量和财务质量等，这些因子偏低频。我们主要通过人工挖掘手段对财报数据进行清理构造，以建立这些基本面因子。除此之外，量价类因子也非常重要，包括一些行情交易的数据，特别是高频量价数据。这些数据的标准化程度很高，数量也很大。
Q3、今年看好哪些指数表现？
目前来看，我们分析认为未来中证500指数、中证1000和国证2000都有很大的投资价值。原因有以下四个方面：
首先，估值更便宜了。过去两年多，中证500指数整体呈下跌态势，经过调整后的估值更加便宜。自该指数发布以来，不论是PB还是PE，它的估值分位数都属于20%以下的价值投资区间，更具备价值投资的特点。
其次，从内在逻辑来看，我们认为像中证500指数这样的中小市值指数依然具有较大的投资机会。主要原因是中国A股上市公司的利润正处于一个重要的盈利拐点。我们可以看到中证500成分股甚至是全A股剔除金融和地产后的净利润和收入增速都具有较强的周期性变化规律，大约围绕着8至9个季度的一个变化周期。最近一波上市公司利润的下滑是从2021年一季度开始，当时中证500成分股的收入和净利润增速都达到了相对较高的水平，收入增速达到了40%，净利润增速甚至接近100%。但是从2021年第一季度开始逐季下滑，并持续了七到八个季度，特别是去年2022年下滑幅度很大，我们可以看到很多行业上市公司的利润同比增速已经跌到负增长区间，包括中证500指数的成本股去年整个同比增速都是负的。但是我们判断底部已经到来，今年中报后整个上市公司包括中证500指数成分股，不论是收入还是净利润同比增速可能出现一个比较好的拐点。同时，像一些中小市值的板块，由于其业绩弹性较大，在未来的上涨行情中可能具有更大的投资机会。
第三点原因是前面提到的中证500指数的重仓行业，如电子、医药生物和电力设备等均符合当前国内产业发展方向且具有较大的成长空间。
最后一个原因是大小盘轮动存在周期性规律。从2017年至2020年，长期趋势是大盘龙头股占优的格局。但从去年开始，特别是今年一季度，中小盘股开始出现反转，我们认为中小盘股未来可能会迎来相对占优的格局，使得中证500指数的投资价值相较之前是更加充分。
Q4、量化策略如何做风险控制？
风险控制方面，量化策略在行业和主要风险因子方面进行控制，以较好的控制与指数的超额收益回撤风险。
我们团队进行投资时将风险控制的优先级放于收益率之上。我们的风险控制包括三方面。首先是均衡行业配置，我们虽然有行业轮动的模型，但在行业偏离度上严格限制在1%-1.5%内。其次是丰富股票数量，根据我们东兴兴晟、东兴宸祥中报和年报，大家可以发现我们持股都很分散，这有助于避免非系统性风险。即使我们持仓的某只股票出现黑天鹅事件，对整个基金的净值影响都非常小。最后是均衡风格，我们不会特别偏向于某一类特定风格，把它做得极致，而是在各类风格之间平衡。
根据WIND的相关数据，截至2023年3月31日，我们的东兴兴晟、东兴宸祥的beta都处于0.7~0.8的较低值，同时alpha较高。在这种情况下，市场出现调整时，较低的beta使得基金的跌幅较小，同时优秀的alpha还能部分抵消beta的下行。总体来看，我们从行业、股票数量、风格三个角度实现了组合优化，控制beta，使得我们的回撤控制的比较好。
$东兴宸祥量化混合C(OTCFUND|013167)$ $东兴宸祥量化混合A(OTCFUND|013166)$
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