近几年国内量化投资逐步发展壮大，尤其在结构性行情下，量化私募管理人展现出了较为优秀的超额收益，由此备受关注。作为头部量化私募，明汯投资深耕多年，不断进化，一路披荆斩棘，始终走在国内量化发展最前沿。
作为国内首批管理规模突破500亿的量化私募，明汯投资共获得百余项重磅奖项，这也是业界对其在较大管理规模下保持超额的稳定性及优良的长期业绩回报的认可。排排网财富数据显示，明汯投资于2017年-2021年连续五个完整年度均取得了正收益，位于全市场量化同类前10%。
一路走来需要管理人做哪些战略性思考和前瞻性布局？明汯投资又如何理解量化投资的本质及行业未来发力方向？主推全市场选股产品线有哪些考虑？排排网财富有幸邀请到明汯投资为我们分享公司独具一格的投资策略，以飨读者。
不断自我迭代，全周期、多策略、多品种等全面布局
排排网财富：首先我想请您对明汯投资的投资理念和策略做一个大致的介绍。作为一家头部量化私募，明汯投资与市面上的其他量化私募有哪些不同？
明汯投资：基于我们的理解，我们倾向于把量化投资定义为“把最前沿的科学技术与市场的深刻理解做到有效结合”。
一般而言，量化投资可粗略分为6个环节：收集数据、数据清洗、特征提取、建模调参、组合优化、交易执行。在收集数据这一环节，目前主流量化私募均不遗余力地加大投入，在数据来源方面很难做到独有或特别的差异化，而后面的5个环节，则几乎千差万别，背后考验的恰是管理人对市场理解的程度。
作为国内最早一批采用全周期、多策略、多品种的量化私募管理人，在我们看来，单一策略难以分散风险及抵御周期，提升底层策略丰富度及科学组合，有助于提升产品收益风险比和客户持有体验。
一直以来明汯围绕软硬件保持高投入，始终保持业内顶级配置。除基础设施等硬件本身的资金投入外，还要努力营造有利于高效产出的投研环境、提供更突出的福利待遇，招揽更为优秀的顶尖人才，不断提升自身的硬实力和软环境。
排排网财富：量化的模型和策略不是一成不变的，从明汯投资的发展历程来看，明汯的交易模型和策略经历了哪些变革？是如何发展为现在的形态的？
明汯投资：公司于2014年在上海虹口对冲基金产业园成立，可以从策略、技术、人才三个维度展开，以回顾明汯投资的发展历程：
关于策略：明汯投资是国内最早一批采用全周期、多品种、多策略的量化私募管理人，超额收益来源广泛，目前已经覆盖全市场、多品种，如股票、期货、期权、可转债等，在短、中、长全周期及基本面因子等均有较为深厚的积累。
关于技术：明汯既具备对金融市场有深刻理解、对传统的金融理论也比较熟悉的人才，同时也有一大批对机器学习、深度学习有高超造诣的人才。作为国内最早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的量化私募管理人，明汯打造了AI量化投研一体化平台。
关于人才：公司刚创立时，虽然也有诸多挑战，但彼时已就产品线和策略研发等进行提前布局。现在国内是我们的大本营，有着得天独厚的优势，明汯的综合实力吸引了大量优秀的人才。2020年，明汯建立北美投研中心，吸收海外顶级量化机构投研人才，为A股选股模型提供世界最前沿的技术支持，同时加入深度学习和其他前沿技术。目前我们在上海、纽约、香港、北京均设有办公室。
排排网财富：您如何看待量化投资与主观投资之间的差异？可否结合明汯产品线谈谈。
明汯投资：一般而言，量化投资以捕捉中短周期（月度及周度）的市场价格信息见长，擅长纠正短期的价格偏离，而主观投资在中长周期更为有优势。
作为一种投资方法，量化投资和主观投资一样，本质上都属于价格发现，捕捉市场错误定价、更好降低信息不对称、防范价格扭曲。两者殊途同归，并非完全对立，在不同周期、不同层面上挖掘市场的有效价格，只是采用不同的实现方式而已——前者侧重公开的结构化数据，后者侧重基本面深度调研。两类投资方法都是成熟市场上重要的参与者，都是不可或缺的部分。
明汯产品线布局比较丰富，呈现为“3+1”布局。如2015年2月发行首只自主管理产品明汯稳健增长1期，也是国内存续时间最长的量化多头产品之一。在海外多以中性为主流产品线，但在公司成立之初，就前瞻性地认识到应当结合A股的特色，一直把量化多头产品线作为公司战略重点来布局。
2021年明汯还推出全市场选股产品线“明汯股票精选系列”，即不受基准约束、不做风格和行业的约束，仅对个股占比和个股流动性进行一些软约束，按照个股alpha（基于全市场选股）及个股流动性（权重配比）灵活构建组合，持仓更为分散和均衡，以追求更好的长期收益表现。也是希望像主观多头一样去追求长期投资回报，而不是对标某个指数。
明汯多策略对冲产品线底层包括量化选股（包括对冲和多头）、CTA、事件驱动等大类策略，每一个大类策略里面又有丰富的子策略，各大策略均有较长的运行时间，经历多次极端行情考验。我们还有中风险的均衡系列及精选CTA系列。
全市场选股，可最大程度发挥量化选股模型的α收益
排排网财富：继指增产品线后，推出全市场选股产品线有哪些考虑？
明汯投资：近两年，已有多家量化私募陆续推出“全市场选股”产品线，主要出于以下两点考虑：
一是全市场选股可以最大程度发挥量化选股模型的α收益。
2021年量化私募管理规模突破万亿，投资者对量化投资方法论的接受和认可逐步提升，市场竞争也更为激烈；而随着A股机构化加深，市场有效性提升，获取超额收益的难度也随之提升，这也是市场竞争的必然结果。
以目前市场上最为主流的中证500指增产品为例，为了降低跟踪误差，需要选取较高比例的中证500指数成分股，而中证500指数成分股的交易量占整体A股比例低于20%。随着量化私募管理规模的扩大，中证500指数成分股中量化私募的交易占比，不断提升并逐渐高于其他股票。这使得中证500指数成分股α有效性的下降相比其他股票更为明显，从而也较大影响了中证500指增产品的超额收益表现。
而“全市场选股”选股更灵活，仅考虑个股α及个股流动性构建组合，如果某一类股票的α下降较多，排序会相对靠后，模型则会低配这些股票，从而整体提升长期收益表现。
明汯从2019年1月开始发行“全市场选股”相关专户产品，从实盘数据来看，明汯的全市场选股要比500指增产品线的长期年化超额表现更为突出。
二是放开约束后，产品净值波动并无显著提升。
从我们的实践和观察来看，指数增强产品的超额夏普率表现相对更好，全市场选股产品的超额波动相对有所加大（以全A指数作为基准），投资者对此感知也并不明显，因为并没有显著增加产品的整体风险和波动——净值波动影响因素除了超额还有贝塔——从历史数据上看，股票市场的年化波动率在20%-25%左右，而即使放开约束，全市场选股模型超额最大波动率仅8%左右。在A股股票多头产品最大回撤发生时，同期市场大多也较为震荡，净值波动受市场本身跌幅的影响更大（如2018年和2022年）。
目前明汯量化多头（包括指数增强、全市场选股）、量化对冲等产品线底层的模型框架是相通的，在同一套“量化选股”模型基础上做不同的选股限制及是否采取对冲等构建差异化产品线，以满足不同投资者的风险偏好。
紧跟科技前沿，自有高性能计算集群居世界超算TOP200
排排网财富：评价一家量化私募时，我们通常会把技术实力放在一个很重要的位置，您如何评价明汯的技术实力？在投资中运用了哪些比较前沿的科技？
明汯投资：明汯于2014年4月成立，2014-2016年是公司的起步阶段，以传统的线性模型为主。在2017、2018年，开始系统性地加入机器学习和深度学习技术，成为国内最早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的量化私募管理人之一。2019年进一步加大投入，开始大规模建设高性能计算集群，目前仍处在指数增长阶段。随之带来一些成果，比如2019年年底，明汯投资管理规模率先突破300亿；到2020年中，明汯成为国内首批管理规模突破500亿的量化私募管理人，明汯的成长历程也是人工智能在量化领域的一次成功探索。
在算力方面：明汯一直紧跟科技发展最前沿，持续加大对交易系统、算法以及硬件设备的投入，过去几年在机房建设、GPU、服务器、数据库等硬件设备上投入了大量资金，始终保持硬件设备在市场中处于顶配水平。
目前我们自有的高性能计算集群已经位居世界超算排名TOP200榜单。预计到今年底，我们的计算集群将拥有1500张GPU卡，3万CPU核、1Pb内存以及5Pb磁盘存储，在金融数据的应用场景下AI算力达到400P Flops。
在智力方面：目前明汯国内和海外招聘都是同步推进，注重吸引全球顶尖人才。2020年，设立北美投研中心，从中国走向世界，持续吸收全球顶级投研人才，为明汯提供世界最前沿的技术支持。
在海外团队建设方面，明汯较早布局并逐渐搭建起明汯海外人才库，目前纽约办公室也有近20人的投研团队：多为极其资深的量化从业者，最长在海外量化行业有20多年的工作经验，也有来自其他大投行、大对冲基金工作经验丰富的人才；有直接从海外常青藤名校、国内北大/清华/复旦/交大招来的刚毕业的博士等等。除数学、计算机、物理等“标准量化人才”外，明汯的团队中还有化学、计量经济学、金融等学科的“非传统量化人才”。
国内量化投资，当前仍处于早中期的发展阶段
排排网财富：量化交易是一种“舶来品”，进入国内后发展得非常迅速，您认为目前是处于一个怎样的发展阶段？如何看待国内量化发展及其应用？
明汯投资：国内量化目前还处于早中期的发展阶段，行业一路走来呈现“曲折中前进、螺旋式上升”：
自2010年股指期货推出后，期货量化就已经成为市场上较为重要的参与力量；从2013年开始，股票量化逐步发展壮大，到2015年时，量化私募的管理规模在2000亿左右。不过当时的2000亿包含杠杆，且主要以对冲产品为主，基础并不太牢靠。
如果把2015年的2000亿当作一个参考指标，到目前万亿规模，量化在近8年时间里也仅扩张五倍左右，与主观私募同一时期内管理规模扩增倍数相当。
受到2015年下半年股指期货受限、2017年上半年“一九行情”等客观原因的影响，量化私募行业在2016、2017、2018三年在投研、策略、超额收益、募资等方面都受到不小的挑战，整体规模不增反降。但这并非意味着量化私募行业停滞不前，主流量化私募都在默默积蓄能量，通过搭建团队、迭代模型等举措使公司综合实力得到了大幅提升。
目前专业机构投资者占据A股约20万亿，量化私募万亿规模仅占市场的5%左右，这并不算一个非常高的比例，整体还是小于国际平均，所以我们认为，当前量化投资在国内仍处于早中期的发展阶段。
明汯非常看好量化投资在A股的应用和发展，主要有以下几个原因：
第一，随着中国资本市场全面深化改革，尤其近几年全面实行股票发行注册制向纵深推进，A股市场交易品种不断扩容，对冲工具日益丰富，成交量逐步提升，我们预估未来日平均成交量万亿或将成为常态，这样的市场环境对量化投资获取超额提供了良好的基础，比较有利于量化策略的发挥。
第二，数学、计算机、人工智能等领域的尖端人才持续积累，最前沿技术不断突破。
第三，资管新规大背景下，量化基金产品成为居民财富管理重要方式之一，其产品规模能够获得较快发展。有了一定的规模后，量化私募在招聘人才，硬件技术等投入就可以更加充足。
排排网财富：明汯投资对于未来发展有着什么样的规划？
明汯投资：未来我们将从以下几个维度持续发力：
首先，结合自身对市场的深刻理解，往“全周期、多策略、多品种”持续发力。
a、量化产品多周期覆盖包含高频、短周期、中周期和长周期等不同预测周期。在当前的量化规模下，中周期占比较高；
b、储备更丰富的底层因子：覆盖微观结构、价量因子、基本面因子、事件驱动因子等。当前，基本面因子虽占比不高，但容量更大，未来有望贡献更高的超额收益，仍需持续深入研究；
c、积极推进产品布局和创新：搭建低中高不同风险等级的产品线，以满足不同风险偏好的客户需求。
其次，持续对智力和算力的高投入，始终保持业内一流配置。科技是量化投资的源动力。明汯投资也因此一直非常重视基础设施、投研框架、交易系统等软硬件上的投入。
最后，持续提升投研流程系统化和精细化。国内量化行业即将进入高质量发展的新阶段，更加考验量化机构全方位的能力，在投资流程、运营服务、品牌建设等各个环节要求更为系统化和精细化。
风险揭示
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