（来源：建榕量化研究）

会议：开源证券2025年春季策略会

议程：量化投资与资产配置论坛|多元投资圆桌

日期：2025年2月13日

地点：上海浦东香格里拉酒店

主办：开源证券金融工程魏建榕团队

特邀主持：朱昂，点拾投资创始人

特邀嘉宾：(排名不分先后)

王乐乐，富国基金ETF投资总监

胡洁，华宝基金指数投资总监、指数研发投资部总经理

张学明，中欧基金多资产及解决方案投资部基金经理

王炫，上海宽渡资产合伙人、投资总监

房明，星阔投资首席产品官、市场合伙人

发言实录：

朱昂:近期DeepSeek无疑是最热门的话题，相关讨论热度持续攀升，影响力也在各个行业不断延展。在投资领域，新科技的变革往往意味着新机遇。乐乐总您觉得DeepSeek的推出，最有可能在哪些行业引发创新性突破和变革？

王乐乐：讲这个问题之前，我想对自己在2024年使用AI大模型的情况做简短回顾。对于量化投资者而言，我们应用AI模型在投资工作的应用，可以归结为两个主要方面：第一个方面是利用AI技术来协助编写代码，即将最基础、最繁琐的工作交给AI处理。第二个方面是，我在2024年使用自然语言大模型对市场中的大量研报进行了汇总，形成ETF的客观观点、便于投资者对ETF理解。

2024年使用自然语言推理的AI模型应用于投资应用的人并不多，然而随着DeepSeek的出现，自然语言推理模型立刻在各行各业开始大量使用。DeepSeek与2024年的自然语言推理大模型相比，究竟有何不同？从个人感受来看，DeepSeek的出现大幅提升了技术的成本效益和便捷度。2024年，因为硬件资源无法支撑，很多应用场景都收到限制和并发数等都受到限制，但今年不同，成本的大幅降低使得大模型应用场景得到了广泛普及。

这一现象与2013年左右的“互联网+”有很多相似之处。当时互联网的崛起带来了边际成本的显著压缩，催生了许多新的商业模式，比如：O2O模式、各种购物app、互联网金融等。如今，DeepSeek的普及将使得许多传统工作通过大模型的技术得以高效完成，像证券、医药、汽车等等行业。春节后，多个行业开始广泛应用AI技术，AI技术正带来类似“互联网+”式的变革。

关于技术路线能持续多久，我暂时不敢断言，但其核心突破在于打开了低成本AI应用的闸门，催生商业场景真正落地。从资本市场的视角看，今年围绕DeepSeek+的机会很可能层出不穷，其中存在一个关键制约变量——这个变量与2013-2014年移动互联网爆发期的约束条件高度相似，这个变量就是应用场景的落地能力。

最近资本市场的表现已经给出信号：“天神之眼”的强势推出可能是来源于智能驾驶产业化的实质推进，苹果与某头部企业的合作带来的估值重构同样印证了这一点。这些案例揭示的真机会可能不在技术概念本身，而在AI技术对实体产业的改造和应用。

此外，我想简短地提及一个重要因素，那就是预期差。去年市场的预期较低，但今年市场出现了V型反转，这通常意味着市场将进入空头回补，资金会重新调仓，板块可能发生变化。今年，随着风险偏好和政策环境的叠加，市场可能会出现较为明显的趋势变化。

朱昂:

2025年开年以来，红利行情表现有些萎靡，在主流指数中相对落后。但回顾过去三年，红利整体呈现上涨趋势，不管机构还是个人投资者对红利的关注度大幅提高。胡总您是怎么看待最近红利的表现？市场结构是否发生变化？红利策略仍然具备投资价值吗？

胡洁：今年市场表现出一些较为割裂的现象，虽然成交量不低，但从估值角度来看，与前两年相比，市场整体估值处于中等水平。此外，在今年大科技产业背景下，红利板块出现了一定的回调现象。我认为不论是红利板块还是大科技板块，后续仍有机会。接下来，我先从红利板块谈起。

第一个维度是资金流。从2024年到2025年，ETF板块依旧是净流入的较大板块，资金增量还是在宽基和红利等方向。市场上目前可能有两股主要的资金力量：一是中长期配置型资金，包括机构等长期持有的资金，这使得宽基和红利类资产依然保持净流入的状态。一个值得关注的现象是，尽管红利类资产在回调，但其净流入仍然相对稳定。这说明，当该板块出现回调时，长线配置资金往往会逐步加仓。二是交易型资金，在大科技板块，我们可观察到负向效应，即在股价下跌时，ETF资金反而流入，整体资金量有所上升；而当股价上涨时，市场表现出卖出的现象。由此可见当前市场中存在两股主要的资金力量：一方面是长线资金，主要集中在红利和宽基指数等板块；另一方面是短期交易资金，尤其关注大科技板块的波动性和短期机会。

从上市公司行为来看，我们主要观测IPO、定增等一级市场行为，以及股东增减持、分红回购等二级市场行为。无论是一级市场还是二级市场，均呈现出“抽水”减弱，流入增强的特点，其中上市公司的流入行为主要集中在加大分红回购力度上，对高分红高质量公司有良好支撑。

第二个维度是从投资的性价比来看。我们可以关注股息率这一指标。根据我们的统计，自2013年以来，当股息率大于5%时，投资红利指数的未来收益率的胜率高达96.6%。当前市场环境下，红利资产的股息率依然维持在6%以上，这使得红利板块仍然值得配置。

第三个维度是指数动态调整机制。关于是否存在红利板块的估值泡沫，很多投资者有所担忧。红利资产的策略是动态调整的，该策略会筛选出估值相对较低、盈利改善且股息较高的公司。即便股市高涨，估值上升，股息可能下降，但通过半年度调仓等机制，这类估值过高的公司会被自动剔除，而盈利较好的低估值高股息公司会被纳入。因此，红利板块的估值泡沫问题可以通过动态策略进行规避。红利策略的换手率较高，基本在30%到40%之间。例如，我们管理的标普A股红利ETF产品，每半年调整一次，最近一次调整时换手率为35%。从换入的标的来看，部分机械板块与传媒板块的公司和消费类公司调入红利组合，而过去的传统高股息行业如煤炭、化工和公用事业类公司部分被调出。

总体而言，从市场整体资金流入情况、投资性价比、以及动态调整机制来看，红利板块依然具备吸引力。此外，市场对高股息企业的认知、估值和盈利能力的改善都在变化，因此，在当前市场环境下，红利投资仍然是一个值得长期关注的方向。

朱昂:

我们继续接着红利的话题，想请问房总是怎么看待最近的红利？另外请您从量化的角度，红利风格适不适合做指数增强？

房明：感谢朱总的介绍，我是这里唯一在量化私募从业的投资人。通常，量化私募并不涉及宏观分析，因为我们更多关注的是数据和策略的实施。我今天主要从我们量化私募的实践角度，和大家分享一些思考。

近年来中国的量化投资在收益上取得了不错的成绩。从21到24年，我们的策略都取得了盈利。即使是2021年高点的指数增强产品，到现在也仍然是盈利的。然而，投资者对私募量化的指数增强并不完全满意，问题的关键是Beta的稳定性过差。过去量化行业认为：只要Alpha足够强，Beta的选择就无关紧要。当Alpha超额收益达到每年30%或25%时，Beta的选择并不重要，因为长期收益是显而易见的。但是，随着行业的逐渐拥挤，Alpha的强度不可能持续在二三十个百分点之间，这时Beta的稳定性就显得尤为重要。如果我们没有找到一个合适的Beta，当Alpha降至十几个百分点时，如何维持客户的满意度，如何让客户留下来，就成了私募量化行业需要思考的问题。客户不能容忍过大的波动，即便最终盈利，他们也可能在过程中退出。为了避免这种情况，我们需要找一个合适的Beta基准，保证即便Alpha下行，Beta依然能够提供稳定的回报。

从数据角度来看，从2019年到2024年，红利板块的收益率与波动率的比值是最高的。从传统金融学角度，所有的波动应与收益成正比。如果市场上存在一些波动大但长期收益较低的资产，那就不应存在。反之，如果资产波动小但收益高，表明这些资产具有更高的投资价值。事实上，过去五年中，红利板块的收益率在其波动性较低的情况下，表现优于其他板块，且其收益率超越了沪深300指数，这表明红利是一个相对较优的Beta。

从宏观的角度来看，量化投资的对手长期以来一直是价值投资，尤其是自2018年以来，这一讨论一直存在。尽管价值投资的理念被广泛提倡，但大部分价值投资标的并没有表现出长期持有的优势。相比之下，红利板块是少数能够长期吸引机构资金的标的之一。虽然短期内红利的表现可能难以预测，但从中长期来看，红利板块在中国当前的经济环境下，依然具备较强的吸引力。

在量化投资实践中，做红利指数增强并非易事，红利板块本身波动性较低，尤其是中证红利指数。如果要对其进行量化增强，就需要突破传统的量化风控规则，因此存在较高的不确定性。为了应对这一挑战，我们选择了红利低波100作为基准，这个指数的市值和行业分布更为均衡，既包含大市值公司，也包含中小市值公司。通过量化增强，我们能够在不突破风控规则的情况下，实现红利板块的超额收益。

朱昂:

2025年以来，黄金多头发力上攻，国内外金价均屡创历史新高。您认为黄金不断创新高背后的驱动因素是什么？后续黄金行情的持续性又该如何看待呢？

王炫：资产配置是一个自上而下的投资体系，重要变量包括单个资产的波动率、资产之间的相关性。然而在大类资产配置中，最关键的变量是每个资产的预期收益，这也是最值得关注且最难判断和预测的变量。从量化角度，大家通常会为每类资产建立宏观因子解释模型，再外推模型来判断某个大类资产的预期收益。

作为一名20年宏观策略从业者，我深刻感受到资本市场是一个动态演化的生态系统，而非固定的静态环境。这也意味着某个大类资产的宏观解释模型也在不断的演化当中。比如2008年全球金融危机后，大类资产的宏观解释模型发生了显著变化。08年之前，最常用的可能是经济周期理论，就是所谓的美林时钟，通过通胀、经济增长、就业等关键指标预测资产周期和预期收益。但08年以后，流动性成为驱动大类资产周期波动最关键、最直接的变量。流动性的背后不主要是经济周期驱动，而是各个国家，特别是一些主要经济大国的货币政策和财政政策驱动了全球的流动性，然后流动性再驱动各类资产变化。2015年川普上台以后，随着中美政治和经济矛盾的进一步激化，地缘政治也成为一个重要的变量。

回到黄金，22年以前用美元指数和美债利率的解释拟合度是非常高的，但是从22年初以后，我们发现这个模型失效了。近两年美元指数、美利率都在涨，照以往的历史黄金应该是下跌的，但是我们看到背离还在进一步加强，黄金已经连创新高了。我们认为22年以后地缘政治的影响因素在凸显，俄乌战争中美国限制了俄罗斯在国际金融体系中的储备资产，在此之后很多国家央行开始把黄金作为一个重要的储备资产。这恰恰反映了近年来全球政治多极化导致了一些国家央行储备的多元化，成为了推动黄金上升的结构性力量。

此外流动性也是一个重要的影响因素。08年以后全球的流动性进入历史极端的膨胀期，其背后的因素是主要的储备货币国家财政政策、货币政策的加速扩张，导致了流动性的急速膨胀。在这一环境下，大家对以美元为核心的纸币信用体系产生了动摇。因此大家的资金自然去寻求一个更加稳健的实物锚，比如黄金。

从08年到15年以后，黄金的宏观因子解释变量已经发生很大的变化。我们要预期未来黄金进一步的走势，一定要看这些宏观的趋势是不是进一步在发挥影响。我觉得目前的趋势还是难以改变的。如习主席所言，目前正处在百年变局，很多资产处在一个中长期结构性变化中。所以从这个角度去理解黄金、预期走势，我觉得只要全球政治经济格局没有进入新的稳定结构，黄金的一个长期上升趋势难以停止。

朱昂:

去年看到中欧多资产团队发行了四个Smart Beta 的产品，整个多资产团队开始往策略化投资方向发展，什么是策略化投资以及为什么要做这个？

张学明：什么叫策略化投资？红利是一个非常典型的Beta，是资产内部的收益来源。股票有红利有价值，商品里有趋势跟踪，外汇里的Carry其实就是资产的收益来源。我们做策略化投资最大的初衷叫做可预期。就算红利今年跑输了，但是我相信大家对持有它能赚钱这件事情应该没有太大疑问，都比较坚定。为什么坚定？就是因为可预期。我相信它能赚钱，我们可以从数据层面验证。从逻辑上来说，红利这类股票是企业生命周期到了这个阶段的产物，它的经营相对稳定，也相对容易预期，用过去三年平均股息率就能获取比较好的结果。所以红利的可解释性很好，很简单清晰，全球有效，非常多的样本让我们有很高的自信度。同时它可复制，大家都能编一个指数、做一个产品，而且比较接近，可复制性又强。

不管以前是在私募还是资管，我都是做配置做策略出身，我的组合里面，我需要配进去后未来可预期。可预期是我们的追求目标，但是满足可预期的东西并不多。比如今天AI科技涨那么多，还能涨吗？我相信会场里的朋友一起投票，那票型很难说一面倒的看好AI。但是说红利能不能赚钱，那我相信这个票型应该比较漂亮。这是因为AI比较复杂，可解释性和可复制性比较差。过去几年有些科技选手做的还挺不错，有些科技选手做的可能也不太行，可解释和可复制之间差异很大，那在做配置的阶段就非常难。

那么怎么解决这个问题呢？比如你可以换一个角度找到AI更可解释的东西，就算AI应用各个方面非常混沌，但是它本质就是技术变革。历史上很多次技术变革比如新能源、移动互联，带来很多公司高速增长，带来一个长期稳定的回报，这是可解释、可复制的。当然我们还可以找到价值，中国的样本不够，可以到全球，全球样本不够，我们找更长时间的周期，比如海外写价值动量100年有效的论文非常多。所以我们做Smart Beta要解决的问题是可解释，要足够多的样本、符合资产底层的逻辑支撑，那么它的可解释性就更强。

可解释要变成可复制，我们中欧整个团队是一个偏工业化生产的团队，既有做主观的也有做量化的，整个过程是系统化投资。解决可解释、可复制之后，相对来说可预期会更强一些。

不是所有东西都有那么强的可预期性，因为投资的投机随机性太强了。我的初衷是希望配置里都是可预期的，所以我要更强的可解释性。我不是所有钱都要赚，也许像主题投资这种钱我是赚不到的，但是我可以赚一些可解释、可复制，未来更加可预期的钱，使投资组合产生更加持续的长期回报。

朱昂:今年以来港股行情十分亮眼，尤其是科技及互联网板块，更是涨势如虹。请问乐乐总，为何今年以来港股互联网的行情如此火爆？您如何看待当前港股互联网的发展态势？

王乐乐：港股主要因为预期差，互联网板块最大的点在于预期差的变化，这是资本市场里面我认为投资方法论里面比较重要的一种方法。

前几年由于政策对于互联网行业的规范，港股通互联网板块出现了历史最大跌幅，甚至超过了2008年。虽然中国经济比较平稳，但港股通互联网的回调不亚于历史上任何一次从最繁荣到最萧条的股价跌幅。这个板块经理了政策规范、业绩下滑、估值下杀等多重影响。

去年开始发生变化，鼓励互联网企业参与国际化竞争，希望能在国际化舞台中呈现我国力量，使得互联网板块从政策角度出现了V字的反转。去年有些互联网公司开始回购股票，其中很重要的点，一是预期差，二是自然语言推理大模型推动各个互联网公司加大投入以及产品化。这就推动互联网板块往回修复了。这个修复，在今年，才开始获得了广大的关注，今年港股通互联网板块涨幅在港股中居于前列。

走到今天，未来互联网行业是否还有机会在于两点。第一点，香港也好，互联网板块也好，它的第一个驱动因素是中国的经济面、中国老百姓的消费数据，背后对应的企业盈利有没有出现明显改善。把香港的恒生指数、恒生国企指数、或者港股通互联网指数的收盘价和中国PPI做一个双轴图，能看到明显驱动关系。现在中国PPI仍为负，中国企业利润还是负增长，刚走平还没有回升。第一波互联网的发酵，香港的发酵，更多的是预期差的修正，是从过度悲观往回修的过程。第二个阶段才是基本面定价的充分发酵，再往后再说热不热的问题。所以走到今天，核心的环节在于经济面的因素，会成为往后驱动点。

第二点，互联网板块的上涨，是背后的创新技术变化使得互联网公司开始出现新的商业模式。无论是阿里巴巴和苹果的合作，还是一些公司的商业化尝试，目前都是通过成本相对更低的推理性AI技术，带来商业梦想的可能性，这也是推动整个互联板块开始往上走的点。可能会出现大浪淘沙，最后剩下真的能走出来的公司，使得互联网板块在后面也会产生一定的分化。

经济面和两个共振使得整个产业景气度边际呈现回升，但是个别公司可不可能由于技术跟不上，未来被边缘化？这个我不敢下结论。但是互联网板块作为整个人工智能技术便宜使用场景领域的公司，可能在二级之后也会存在明显的一个催化剂。走到今天我认为虽然互联网涨了不少，不排除后面出现回调，但是整个大的节奏可能并没有走完。对整个互联网板块来讲，预期差的变化可能是一个比较大的催化剂。

朱昂:站在今天这个时点，大模型、人工智能、AI算力等热点带来了科技板块的投资热情，从指数产品出发，如何看待他们的投资价值？

胡洁：DeepSeek在今年春节爆火出圈，具有两大显著优势。一方面，其商业化开源特性降低了国产软件公司的商业化成本；另一方面，即使使用的芯片较为落后，但其在训练后仍然可以实现全球一流的技能，为国产芯片公司带来产品放量机遇。在此助力下，国产软硬件公司有望以较低成本实现AI收入大幅增长。当然，目前这些企业的业绩还不会在一两个月内便出现翻天覆地的变化，仍处于早期的提估值阶段，具体哪家AI软硬件公司能真正“跑出来”，仍需我们持续跟踪。

在指数产品布局上，我们也在前几年也布局了港股互联网ETF，也非常看好DeepSeek对阿里、腾讯等互联网厂商产生的助力作用。可以看见，在这波热点下，无论是港股还是A股，科技相关板块都表现优异，但我们还是想着重强调下A股，因为我们觉得DeepSeek对A股人工智能产业链的边际利好更为显著。这里重点聊下我们新布局的两个A股人工智能产品：一个是注重算力和应用的创业板人工智能ETF，另一个是注重自主可控的科创板人工智能ETF。基于DeepSeek相关的情绪刺激，在两个板块的人工智能弹性都较大，从1月13日的低点以来（截至2025/2/7），这两个指数分别实现了20.51%和19.25%的涨幅。

那两个板块的人工智能有什么区别呢？行业分布有所不同。从中信二级行业来看，创业板人工智能指数行业分布为28.85%应用软件、24.93%光模块、20.61%通信设备、13.73%传媒应用、11.39%半导体；如果按照AI的上中下游产业链区分，相当于60%在基础设施，40%在垂类应用。创业板人工智能ETF成分股与国产光模块龙头相关，更多映射海外AI产业趋势，与之共振。科创板人工智能ETF接近50%为半导体，26%为软件和云服务，多为国产软件和芯片类龙头公司，具有较强的国产化替代特点，深度反映国产AI产业趋势，与创业板人工智能ETF背后逻辑有所不同，且两者成分股无重合度。

对于人工智能产业的发展节点来看，2025年预将是全球AI软件商业化落地元年，中下游软硬件公司都具有一定的估值和业绩扩张潜力。此外，2025年国产人工智能产业在算力芯片购买、大模型迭代等方面的投入力度都超越全球平均水平，呈现出了后来居上的态势。3月17日英伟达的GTC大会，高端服务器GB300的发布和机器人、PC等AI终端产品的迭代，可能是人工智能投资的下一个关键时间点，值得关注。需要注意的是，这两个指数的TTM市盈率分别为80.28和177.96，均处于100%分位数，整体估值已处于相对高位，需关注其波动性。对于偏好成长风格且风险偏好较高的投资者，该产品仍具有较强锐度；对于追求安全性和稳定回报的投资者，适宜等待指数盘整后的布局点。

朱昂:2024年量化私募行业波动剧烈，不管公募还是私募量化产品的超额回撤较为明显。规模下降比较大。与此同时，监管部门打出“组合拳”，沪深交易所推出一系列量化交易监管举措。在这样的大背景下，想请教您，如何看待当前量化私募行业的发展态势？

房明：从行业认知变化来看，从2015年至今，量化行业经历起伏，总体上来讲，算是给投资人交出相对满意的答卷。2024年对量化的声讨存在非理性之处，将量化视为A股表现不佳的导火索缺乏科学依据。不过从整体行业的发展来讲，量化和任何比较火的新兴行业一样，容易出现思想上的混乱。而在经历诋毁后，大家不再像2021年时将其神化，市场对量化的接受度更高，心态更平和。

从监管方面来看，监管部门专业力量强，懂量化，对量化行业较为呵护。2024年量化监管主要打击偏自营和高频交易，这对大容量资管策略影响不大，因为这类纯粹利用交易收割的行为，大容量资管策略也是受害者，所以监管对资管方向的从业者影响不大，对量化主流发展影响也不大。同时，在合规方面，量化私募企业增多，促使企业重视承担社会责任，如聘请专业律师负责法务工作。

从行业发展来看，从DeepSeek的母公司可以看出，量化行业技术已成熟，业绩差异将不再取决于在技术的突破，而是更多体现在风控上。过去部分高收益量化策略存在风控漏洞，如今行业对风控更加重视，无论是资方尽调还是企业内控合规，都更加严格，行业正变得更健康、更平和。

从对未来的发展预期来看，2025年可能是量化相对大年。一方面，量化行业中量价策略、基本面策略最挣钱，而行业发展依赖交易量，若交易量较高，量化行业整体表现会较好；另一方面，量化最怕样本外事件，量化是基于历史的数据分析规律指导未来投资。2024年发生较多历史未出现事件影响量化投资，而2025年预计不太像频发样本外事件的年份，所以预计2025年行业平均超额收益可能比去年高3-4个百分点，去年500的超额收益在10%左右，今年可能接近15%。

朱昂:近年来大类资产配置的重要性不言而喻，挑战难度也越来越高。过去大类资产走势基本遵循一定的范式，然而近年来美债和黄金齐涨等现象似乎打破了常规。请问王总，您认为当前应该如何把握大类资产配置？

王炫：投资如同物理科学发展，可从微观和宏观两个极端视角寻找机会。做高频投资是从微观角度，如从日K线细化到分时、分笔交易找机会，这是一个极致的微观视角；而大类资产配置则从宏观宏大视角出发，比如说在时间维度上在某一个资产的上下100年期间，或者横跨各洲、各个国家的大类资产去比较，这样能更清晰地把握资产配置方向。经常是跳出单一资产或地区的局限，从大类资产横向比较，对一些投资方向反而更有把握。

比如自2018年中美经济脱钩趋势明显后，经济政策和周期有明显的分化趋势，可将全球大类资产分为中国经济圈和美国经济圈，每个经济圈再分为固定收益类和股票类等，共四大类资产，此外加入黄金、比特币等第三属性的金融资产，大类资产配置主要在这一框架中进行。

流动性是当前大类资产配置的关键变量。在流动性上升期，整体金融资产呈上升趋势，机会无非是在不同区域和不同资产类别之间流动。流动性上升为大类资产配置提供了很好的环境。而大类资产配置最担心的是流动性收缩周期。如2022年美联储加息、缩表，以及过去三年中国地方融资平台和房地产行业的去杠杆、化债，对金融资产产生了压力。因此，把握好流动性周期的上升和下降期，在上升期积极寻找机会，在下降期规避风险，是大类资产配置的关键。

对于当前的投资格局与配置建议，扩大视野来看，很多大类的资产格局是比较清晰的。从中西方对比来看，今年中国流动性可能优于西方，风险偏好也在回升，资产配置正从过去两年的债优股劣转向平衡甚至股优债劣；而美国资产经过长期牛市股价处于高位，美债因通胀回落不顺利、经济未实现软着陆，利率中枢维持高位，处于震荡区间。基于此，全球资金配置可能向中国转移，中国资产今年业绩表现可能更优。

此外黄金也是当前大类资产配置中不可或缺的部分，目前黄金处于过去100年中结构性因素驱动的第三波快速上升周期，而且与股债都有较低的相关性，是很好的配置品种。

朱昂:我们了解到您在量化投资领域履历十分丰富，有过在券商资管、量化私募的工作经历。您在公募基金这边，整体投资策略有没有比较大的调整和变化呢？能否以景气投资为例，展开讲讲？

张学明：多年以来，尽管在券商资管、量化私募、公募基金等不同机构任职，但我始终坚守做带风险管理的绝对收益投资这一核心方向。

量化投资从业者通常更擅长数据处理、工程化操作以及数据驱动的投资维度，而在逻辑推论方面相对薄弱。在公募机构工作时，最大的变化在于量化仅负责投资流程中的生产环节，类似于工业化流程中的零件生产车间，专注于提供基础数据和模型支持；而投资决策的可解释部分则依赖于对底层资产有深入研究的人员。例如，团队中配备资深基金经理负责逻辑推导，为量化策略提供设计思路和方向指引。

在景气投资领域，过去大量运用成长因子、分析师因子等景气因子，然而这些因子在市场发展过程中经历了波折，部分Alpha因子逐渐转变为偏Beta因子。那么怎么看待景气或者成长类因子的变化呢？我认为可以从一个更底层的逻辑，即因子为什么赚钱这个角度来看。景气因子赚钱的解释可能来自于中国产业链。在中国，景气的概念与成长概念有所不同，中国企业的ROE向上的持续以季度为衡量周期，高速增长大多维持在季度级别，中国产业多以制造业、周期股为主，市场竞争激烈，例如新能源材料行业，尽管曾经处于高增长阶段，但增速未能长期维持，如今已可能成为增速较低的行业之一。

因此进行此类投资需要紧密结合中国产业链的特点，将偏主观、具有可解释性的逻辑推论转化为具体的量化投资策略。通过设计有效的分析工具，力争对景气增速较高的行业和企业进行精准预测。在投资策略转变后，对于量化投资的结果，能够借助主观研究团队的力量，深入挖掘更底层的与资产本身、国家产业链相关的因素，使投资决策更具可解释性和合理性。即便可能导致超额收益稍有降低，但能够更好地把握投资收益，在进行投资配置时更加得心应手，对投资决策更具信心。

（全文结束）

（纪要整理：肖宇欣、赵乐乐、高艺嘉）

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