华夏基金孙蒙：寻找可持续的alpha

公募量化在中国发展的时间并不算短，可在很长的一段时间里，投资者对于公募量化的关注度始终不高。但近两年，主观超额收益的减少与量化的持续火热，让投资者逐渐将目光放到了公募量化的身上。

在2023年8月28日A股高开低走之后，量化热度直线飙升，市场对量化的态度褒贬不一，其中不乏一些真知灼见，同样也存在着认知偏差。

投资者对于量化的误解主要源于量化的黑箱属性，尤其是高频量化被推向了风口浪尖。但事实上，通过高频量化来获取超额收益的机构本就不多，而公募量化也大多以中低频策略为主。

毕业于加州大学洛杉矶分校电子工程专业的孙蒙早在2014年就于中信建投自营部门开始了量化策略研究工作。三年多的积累让他早早地对国内多因子模型策略有了自己的探索和思考，最终形成基本面量化的投资框架并沿用至今。

也正是在多年的坚持和积累下，孙蒙来到华夏基金之后的业绩也是相当出彩。相关数据显示，截至2023年10月23日，其管理的华夏智胜先锋在经历了过去两年市场的萎靡之后依然获得了6.95%的年化收益率；而另一产品华夏安泰对冲策略3个月定开混合的收益率更是在同类排名中屡屡位列第一。

优秀的业绩也让孙蒙的管理规模在当下的市场中逆势扩张。根据wind相关数据，其管理总规模在2023年Q3达到了169.44亿元，而去年年底仅为62.99亿元，增长幅度高达169%。

但对于孙蒙来说，不论业绩、规模表现如何抑或是市场对于量化的态度发生了怎样的变化，在监管允许的范围内做正统的基本面量化是他职业生涯一直在坚守的方向。

历史重演

2021年以来，以茅台为代表的大市值蓝筹白马抱团的结束，市场风格开始逐渐向中小盘转变。这种趋势在今年更是演绎到了极致，蔓延至微盘股。截至2023年10月18日，Wind微盘股指数今年以来涨幅已经达到了30%以上，而同期沪深300还在水下，微盘股因子成为了量化能够获取市场超额收益的重要来源之一。

当市场都对微盘股趋之若鹜时，孙蒙反而认为这对他来说是一个风险。在他看来，微盘股风格的盛行本质上与20年大市值核心资产风格没有太大的区别，而市值风格的变化并不是孙蒙做量化投资的收益来源，在无法判断市场风格的情况下，他更倾向于将其当作风险去处理。

除了市值风格的判断以外，孙蒙认为行业之间的轮动以及个股仓位的选择上都不是他的强项，因此在量化模型的设计上也会尽可能地不做风险暴露。“2014年底，由于整个市场风格的切换导致我当时的策略产生了比较明显的回撤，自此之后我就会更加关注组合在风格上的暴露情况。”孙蒙说道。这样做虽然会损失一定的进攻性，但同样提升了产品的稳定性。

在严控风险的前提下，孙蒙践行着以套利定价理论作为基础进行统计套利的框架。即去寻找具有相似基本面的标的，超配被低估的个股，低配被高估的个股，最终在优化模型中最大化预期收益。“本质上来讲，就是基于历史的数据去对相似个股进行定价，如果这个价格出现比较大的偏离，就会存在这种投资机会。”

当提及策略是否会涉及到一些主观成分时，孙蒙坦言主观成分是一定存在的，但仅限于模型和策略的设计层面。在基于自身对于市场理解建立好模型之后，一般就不会再去进行干涉了。

譬如今年7月，券商的拉升令投资者对市场风格转向充满遐想。此时孙蒙拒绝了模型的修改，“只有我们回测发现主动的调控是有效的，才会去调整模型。如果没有持续被验证是有效的，我们是不会去修改的。”孙蒙说，“我希望整个模型和策略是基于数据本身，经过历史数据检验的，而不是随机且不可控制的。

数据和信息是孙蒙在量化投资过程当中做出决策的重要依据，而对于如何处理日益增长且复杂的数据，孙蒙给出了他的解决方案：人工智能。

投资副手

2023年年初，ChatGPT让人们看到了AI发展的无限可能性，它的横空出世也被大家誉为第四次工业革命的开端。自此之后，不论是升级后的办公三件套 Microsoft 365 Copilot，以假乱真的在线AI绘画，还是呈现出病毒式传播的AI写真，“如何与AI结合”成为了各行各业都在探索的方向，而公募行业也不例外。

早在2017年， 在AlphaGo引起的人工智能热潮下，华夏基金就关注到这类先进技术能与资管行业相结合，于是与微软亚洲研究院达成了合作，从多个维度探索AI在投资领域应用。

孙蒙回忆起刚加入华夏那段时光：“在和微软亚洲研究院的交流过程当中，我发现多背景下的讨论不会受到金融框架的束缚，因此在思维的广度方面会更有优势，这对于传统框架的优化和迭代具有非常大的帮助。”

而对于目前市场上讨论热烈的AI量化，孙蒙认为现阶段AI对他在量化投资中的帮助更多的是在数据处理方面，而非直接的投资应用。“AI更多的还是作为一个工具来帮助提高工作效率，并非人们所想象的可以自动去寻找模型，寻找因子构建组合。”孙蒙说道。

譬如在传统的策略模型中很难大批量处理市场上众多的新闻和舆情信息并做出反馈，而ChatGPT延伸出的自然语言处理（NLP）模型使其成为了可能。通过大量数据的训练之后，AI就可以帮助投资者对市场上许多的文本信息进行处理和筛选。

当然，目前由于算力和数据等因素的影响，ChatGPT在投资上的应用挖掘仍然不够充分，而AI技术在投资中的作用更像是汽车拉力赛坐在副驾驶的导航员，他是必不可少的辅助，但又无法完全替代基金经理。

量化未来

资本市场对量化的关注达到了一个空前的高度，在市场狂热之下，孙蒙却保持着一份清醒。

在他看来，行业能够被更多投资者看到固然值得欣喜，但这同样也让公募量化的竞争变得更为激烈，如何在众多策略当中脱颖而出并获取超额是亟待思考的问题。

“一个事物如果可以简单的被大家学习到，那它就很难保证持续的竞争力，对于量化来说也同样如此。当越来越多的人去采用类似的简单策略时，规模的扩大会使得收益会呈现出边际递减的趋势，最终导致策略的失效。”孙蒙说道，“目前来看，我们旗下许多产品的超额收益都和同业的相关性较低，差异化的策略使得我们能够在市场上拥有一定的竞争力。”

对他而言，持续不断的模型迭代、搜集更多、更深、更广的信息进行挖掘是在公募量化中维持竞争力必不可少的一环。

当然在迭代的过程当中，平台所给予的能量也是毋庸置疑的。譬如华夏基金拥有专门的AI小组来支持量化产品的研发和运作，同时数据中心等部门也会定期与孙蒙进行技术上的沟通。除此之外，华夏基金还非常关注新技术在传统模型上的应用，从而能够帮助量化团队提升工作效率与模型性能。

而在谈及公募量化的未来时，孙蒙认为公募量化和主观权益不是非此即彼的关系，两者的底层逻辑和收益来源本身就有所不同，因此未来都将成为资产配置重要的组成部分，让投资者在进行权益配置时拥有更多的选择。

编辑：沈晖