华泰柏瑞基于中长期的基本面量化模型，一直是市场上非常有特色的存在，追求细水长流的超额稳定性。
在全市场名称中含有量化的混合型基金中，近4年（2019-2022）每年超越业绩基准的只有7只（样本数72），其中5只都在华泰柏瑞。如果拉长时间到近8年（2015-2022），每年超越业绩基准的仅有2只（样本数13），全都在华泰柏瑞。（数据来源：定期报告；基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。具体业绩见备注）
自管理第一只量化基金以来，华泰柏瑞量化团队已拥有十年以上的A股实盘投资经验。时光向前，模型也在迭代升级。
在不断精进中长期（Mid-Long Horizon）基本面量化模型基础上，华泰柏瑞量化团队自2018年开始了对短期量价模型的开发，借助机器学习等前沿技术工具，搭建了专属的自然语言处理系统(NLP)，从结构化数据拓展到大量另类数据处理，大大拓展了数据处理边界能力。
在经历了近两年公司自有资金的实盘检验后，华泰柏瑞短期量价模型即将首次应用在旗下公募产品——华泰柏瑞中证1000指数增强基金（A类代码019240、C类代码019241）的日常管理运作中。华泰柏瑞量化投资团队会根据市场环境，以不同的方式结合使用短期和中长期两种模型，力争达到更好的增强效果。
本期，就让我们对话华泰柏瑞量化团队，一同探寻这个全新模型背后的故事。
1“策略空白期的钱是相对比较好赚的”
2012年到2014年，国内量化处于发展的萌芽阶段。那时只要放大对小盘的暴露，就能赚很多钱，因此同期，许多主打小市值因子的产品取得了非常亮眼的表现。直到2015年，小盘股发生流动性的危机，采用这一策略的量化产品出现了较大的波动，逐渐淡出市场。
2015年至2017年，市场沉寂已久的大盘股报复性上涨，基于基本面的量化投资策略表现较为亮眼。当时这块策略处于较为空白的时期，赛道非常不拥挤，因此超额收益的获取相对容易。但超额收益和规模永远都是相对的，随着参与者不断入局，同质化策略的增加，超额收益的情况也有所下滑。
从2017年四季度开始，市场的结构化特征非常极致，只有少数的行业、少数的股票大幅跑赢其他所有股票。对于量化因子，估值、市值等因子的表现就比较不尽如人意，那从基本面量化角度来说，也一直处于被压制的阶段。
去年起，一些专做微盘、小盘的量化又重新火起来了，不过在市场的流动性、策略的容量都存在一定风险。
在近十年的公募量化演变进程中，存在一个永恒的规律，那就是“策略空白期的钱是相对比较好赚的”。紧随其后，永远是更多的参与者，更大的规模，随之策略饱和、超额下降。所以讲到收益永远都要关注策略的市场容量是多少、合理收益区间是多少，只有基于这些背景，谈量化策略才有意义。
2 在有把握的情况下逐步拓展能力圈
从量化投资的过往就不难发现，在不同市场风格下，很难有单一策略能够一直占优。我们团队一直在坚持自己的投资理念和投资风格的同时，拓宽自己的能力圈，做长期正确的事。
比如，在2012年小盘风格占优时，我们始终潜心研究、细心打磨自己的基本面模型，不去追热点。在大盘风格回归时，一举填补了市场策略的空白。同时，我们也时刻在进化我们的策略和模型，为未来的市场做好准备。
在2018年，哪怕我们的模型已经跑出来市场领先的位置，我们仍然花费大量的人力物力去投入短期模型的研究开发工作中。从项目立项、到搭建模型、再到模拟运作，时间和市场一同考验。经过团队的不断努力，我们终于要将打磨完善的短期量价模型运用到新发公募产品中。
回顾华泰柏瑞量化这十年，我们清晰地设定每个产品的市场定位，包括跟踪基准和目标跟踪误差，严格控制风险。产品的定位和风格不漂移，不拿不该拿的风险暴露，不追逐短期收益和排名，努力让投资者更清楚我们在做什么样的“量化”。
长期来看，我们的策略都取得了不错的投资效果。同时在大语言模型上，我们也搭建了自己的自然语言处理系统(NLP)，数据处理上从简单的结构化数据、逐步拓展到另类数据，并同时运用机器学习的方法构建模型。值得一提的是，除了量化团队，我们也会集合主动投研的力量，来辅助量化交易。
3“不那么拥挤”的短期量价模型
当我们提任何策略的时候，也绕不开投资周期，因为这是你所处在的赛道。一个普遍的规律就是，通常来说，持仓周期越短、交易频率越高的策略越需要技术面的信息，越偏中长期低频就越需要基本面的信息。
过去我们团队主攻的是中长期基本面模型，那这个策略定位就在一个中长期的投资周期，同样，落在中长期这个赛道。不过随着市场的发展、模型的迭代，大家也都在努力地为投资者创造更多收益上下足了功夫。2018年开始，量化的技术面策略开始逐渐受到更多的关注。
那对于我们团队来说，除了要发挥了已有的优势，还要寻求好自身的定位，并且与同种策略区分开，做出自己的特色。
经过深入分析，我们最后把短期策略定位在了周度。周度的维度，不同于高换手，也不同于我们已有的中长期模型，它恰恰在高频和中低频之间，那在这个中间点的时候，更多的就需要的是技术面和基本面相融合的能力——以技术面为主导，以基本面信息为辅。基本面上，华泰柏瑞量化沉淀已久，技术面上我们也有经过两三年的积累。在这个赛道，我们可以把这两个信息做一个很好的结合，模型添加了短期基本面因子，周度频率换手，相较于做日内的量价策略，它相对来说不会那么拥挤，又能发挥出我们的这个特色。
具体来看这个短期量价模型，它涵盖了多种因子，以技术面因子为主，同时叠加了短期基本面因子和事件驱动因子。通过对这些因子的有效组合，寻求相对较优的换手率，来力争提高超额的稳定性和持续性。其中，基本面信息给予了很好的辅助，使得我们的信息来源更丰富、更全面，能更好地追求整体业绩的稳定性及回撤的把控。同时，相对于换手率更高的量价策略，我们的短期投资策略拥挤度低，容量可以更大。
4 为何此时发售中证1000指数增强？
如果是买一个指数增强基金，通常要关注指数增强就是一个贝塔的配置价值，还有一个管理人获取超额Alpha的能力。那么讲完了我们的投资能力，接下来就分析一下1000的配置价值。
第一风格优势
A股市场中，大小盘轮动是一个长期比较显著的规律。经过13、14年小盘占优，17、18年大盘回归，直到21年春季以来，资金开始流入中小盘，其实小盘风格已经回归一段时间了。但在经济基本面企稳复苏和宏观流动性边际改善的共同作用下，小盘或仍具有业绩弹性更强的优势。
第二估值优势
今年以来市场各大宽基指数悉数回调，中证1000 指数历史估值分位较低，更具投资安全边际，未来估值提升空间较大。相对估值角度，中证1000相对于沪深300PE估值从历史高点的44倍下降到目前1.95倍的历史低位。（wind，230811）
第三 行业优势
中证1000指数成分股中聚集了更多的“专精特新”中小企业，具备业绩弹性高、成长空间大的特点。未来，国家对于科技型中小企业发展的支持政策可能将更大程度利好中证1000指数成分股，有助于提升指数的投资价值。
第四 量化角度来看
对于市值落在中位数区间的指数，更有利于争取超额收益。中证1000指数个股基本面差异较大、主观研究覆盖度较低，非常适合量化策略发挥数据处理的优势。
$中证1000(SH000852)$$中证1000指数ETF(SH516300)$$中马传动(SH603767)$
#A股底部信号明显#
备注：连续8年每年超越业绩基准的有2只，华泰柏瑞量化先行A、华泰柏瑞量化优选。华泰柏瑞量化先行A成立于20100622，自2018年1月27日起业绩比较基准由原“沪深300指数×80%＋上证国债指数×20%”变更为“中证500指数收益率×95%＋银行活期存款利率×5%”， 2015-2022年每年收益依次为69.15%、-0.71%、19.22%、-25.57%、31.03%、27.29%、18.82%、-14.70%。同期业绩比较基准收益依次为6.98%、-8.16%、17.32%、-29.45%、25.09%、19.94%、14.83%、-19.30%。华泰柏瑞量化先行C设立于20200928，2021年、2022年收益依次为17.59%、-15.33%，业绩比较基准收益同A类。历任基金经理：田汉卿（20150318至今）、盛豪（20210917至今）。华泰柏瑞量化优选成立于20141217，2015-2022年每年收益依次为34.94%、2.65%、24.37%、-22.28%、36.20%、29.58%、3.57%、-16.25%。业绩比较基准为：95%*沪深300指数收益率+5%*银行活期存款利率(税后)，同期收益依次为5.70%、-10.63%、20.63%、-24.12%、34.14%、25.86%、-4.85%、-20.58%。历任基金经理：田汉卿（20141217-20200713）、盛豪（20151013至今）、雷文渊（20220805至今）。连续4年每年超越业绩基准的有5只，华泰柏瑞量化先行A、华泰柏瑞量化优选、华泰柏瑞驱动A、华泰柏瑞量化智慧A、华泰柏瑞量化创优。华泰柏瑞量化创优成立于20170512，2018-2022年每年收益依次为-24.87%、48.84%、72.35%、15.85%、-25.48%。业绩比较基准为：90%*创业板指数收益率+10%*银行活期存款利率(税后)，同期收益依次为-25.92%、39.12%、57.64%、11.16%、-26.59%。历任基金经理：田汉卿（20170512至今）、笪篁（20200511至今）。以上数据摘自基金定期报告。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。
风险提示：本基金属于股票型基金，其预期收益及预期风险水平理论上高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。本基金为跟踪中证1000指数的增强策略基金，基金管理人将根据市场情况，基于对个股的基本面研究和投资经验，对投资组合进行优化，可能存在策略失效，无法战胜指数收益的风险。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。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金投资需注意投资风险，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和产品资料概要等法律文件，了解基金的具体情况。指数由中证指数有限公司（“中证”）编制和计算，其所有权归属中证。中证将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。
本文作者可以追加内容哦 !
