近期市场行情比较震荡，还在场内坚持的投资者也会面临很多压力，黎明前的黑暗总是漫长，如何保持乐观的心态度过难熬的时光？可能不同投资者的应对方式也不太一样。
在我的职业生涯中，也经历过不少轮市场的起起落落，我自己管理的量化策略，超额也会有起伏，压力之下，能帮助我们熬过去的，还是底层的信仰和步履不停的迭代进化，用一句老话，就是仰望星光，脚踏实地。以我的经验来说，在超额起伏时，我反而会更关注我的投资策略而不是市场波动，因为我认可量化投资这套方法，对量化模型与底层因子的有效性有信心，市场波动也给我们的模型提供了珍贵样本，我选择不断修炼“内功”，关注模型是否有优化空间，加大因子挖掘力度，做更多前瞻研究。也正是这个过程中，通过不断获取有效信息，不断加强了我们应对市场的能力，化压力为信心，也就能够更好的应对市场。
在市场波动的过程中，我们也希望及时跟大家沟通，当然，我相信最终能够让大家有信心、支撑大家耐心持有的下去的，还是了解和信任。所以我近期也准备和各位投资人，特别是博道量化产品的持有人，再介绍一下我们量化策略的特点，希望可以增加大家的信心。
关于博道量化模型，“双均衡”是我们的一大特点。
我们博道量化整个产品体系，都是依赖于相对统一的运作模型体系来去运作的，总结下来有两个特点，一个是方法论的均衡，一个是因子配权的均衡。
（1）方法论的均衡
在目前的公募量化或者指数增强系列的产品中，主要应用的都是多因子模型，大家这些年听说很多的AI，我们也很早就应用在实盘里面，近几年又有进一步的迭代升级。前面说到的两个均衡，第一个均衡就是方法论的均衡。
第一个方法论是传统框架下的多因子模型。对于做收益预测，大部分人都是在传统框架的多因子模型基础上开展的，是基于一个比较线性，可理解的框架下，通过人工挖因子，之后再去组合的方式。这套方法在公私募量化中，都是相对比较主流的框架，这也是我们在23年四季度之前主要的框架，现在这个框架大概占了50%的权重。
第二个方法论是AI全流程框架下的多因子模型。这个方法论是我们23年在研究AI量价的基础之上，做的一个大的升级迭代，把做AI量价的整套框架，扩展到基本面相关的数据，形成了AI全流程的多因子模型。这套框架与传统框架最大的区别在于，这套模型是通过各种各样机器学习的算法，直接面对真实世界的所有信息。过去人工挖因子的时候能够获得的各类信息，比如财报、分析师预期、上市公司公告等，再结合上下游一些另类的数据，全部加工成相关的特征工程，然后去适配相应的网格组合在一起，形成最后的一个预测。
在我们的体系中，这两套框架大概是一半一半，这是第一个均衡，这套体系目前也应用在我们博道指数+系列绝对大部分产品上。
（2）因子配权的均衡
第二个均衡就涉及到因子配权问题，因为不论是传统框架，还是AI框架的多因子模型，最后的目标都是预测股价收益率，所以我们秉持第二个均衡的原则，也是我自己的观点，就是任何时刻想要预测股价，从基本面的维度和从估值波动的维度都不可或缺。就算因子之间有效性会有涨跌，比如说某一两年基本面类因子表现比较好，而某一两年是量价和低估值类型的因子比较好，但个人认为，就算存在有效性波动，但如果最终需要去预测股价的话，一定不能偏向某一类因子，否则一定会带来波动。
所以从预测收益率的角度，我们采取的方式是直接在模型层面限制，我希望最后做出来的收益率预测，始终有一半考虑基本面趋势，一半从量价和估值的角度去考虑可能的估值波动，这是第二个均衡。
均衡因子配权的“均衡”，在传统框架多因子模型与AI全流程框架模型下，我们都是做同样的控制，因为AI全流程框架下，我们也可以从数据来源和信息来源的角度去做同样程度的控制，所以从模型的这个角度，前面提到的“双均衡”，是我们模型比较大的特色。
至于我们为何会选择“双均衡”，下一篇文章再和大家聊聊我们的看法。
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