稳博投资创始合伙人郑耀在节目上表示，现在的判断就是A股已经处于估值低位，对于很多赛道来说估值都比较低了，目前或许是适合建仓的时间了。

　　以下为文字精华：

　　主持人：虎年开年市场连续性调整，春季行情大家所期待的还有吗，接下来的策略到底该如何做？

　　郑耀：量化投资，其实我们刚刚说首先是选股，这样一个选股我们是以战胜市场作为超额的逻辑，但是如果市场是处于下跌的状态，对于量化如果是以超额逻辑来做，本身的底子是在跌的，大家都会处于一个回撤的状态。

　　当然了会有一些比如说叫量化对冲型的策略，因为本身就对冲掉了β的风险，指数下跌的风险，会比较稳健，甚至这段时间净值处于上涨的情况。

　　但是整体来说，首先我们觉得大家对于指数的β不应该有太多的恐慌，因为首先我们认为A股的定价相比于全球来说是处于比较低的定价，同时我们在历史的走势上来看其实A股的估值在历史上，尤其是在下跌之后，其实在历史上也都是处于比较低的一些分位。过去很多年也看不到这么便宜的估值了，我觉得这时候并不是恐慌的心态。

　　机会是大于风险的，就目前来说。大家说春季行情是不是还会有，我们很难做这样的预判，尤其是春节的时间，过去两年确实也都发生了比较多的事情，有一些疫情的故事，春节后遇到了跌停，在2021年春节后又遇到了像茅指数的杀跌。

　　其实在过去几年如果抛开这两年不看，我们再往前去看，在过去二十年的时间段，春季可能有29年都是上涨的，我们认为还是处于比较乐观，整体来说比较乐观的，但是还是要有一些风险事件的防范。对于大家投资来说，找到合适自己的一些风险，能够承受的范围内去找到自己合适的方向切入，我觉得是更好的。对于指数我们认为是比较乐观的一个状态。

　　主持人：量化投资能战胜人吗？

　　郑耀：量化投资会战胜一些投资人，但是并不是说量化投资就是非常神话的，比所有人都犀利，其实这也是做不到的，总归有一些非常优秀的基金经理在历史上和在未来也都能够有比较优秀的业绩，所以其实并不是说量化投资就一定是OK的，非量化的主观投资就不行。

　　主持人：我们在做量化的时候会结合一些人的智慧吗？

　　郑耀：会的，这肯定是的，量化本身就是人的智慧，一定是人做出来的。第二，我们也会看，比如我们在α选股里面有一个比较大的环节叫分析师预期，专业的分析师对A股或者对每支的股票的判断，对量化来说是非常重要的数据。当然大家可能会更多的分析这个分析师本身自己是不是很专业，如果你很专业，你的权重可能就很正，如果你不那么优秀权重就很低。

　　对于他们的观点和对于市场的研判，尤其是对于个股的研判，未来盈利的一些研判，做成数据，去做这样一个持续分析，这在量化可能今年、去年，这两年用的尤其多。

　　主持人：这位朋友说可不可以讲一下量化投资的框架，他可能是想着如果我要去选择一家机构做量化，我也想了解它的投资流程大概是怎样的过程。

　　郑耀：投资流程其实就像刚刚说的，我们是怎么去选股的，首先这个公司一定会有一个数据的团队，它去采集各种各样的数据，或者购买各种各样的数据。第二，它的因子团队通常是行业内比较专业的人，或者是金融工程背景的，或者是做一些行业很专业的，构建底层交易逻辑，底层因子。

　　现在的量化一般都会有一个叫机器学习的团队，去做最终的组合，就是预测，是把一些从因子逻辑到组合逻辑的构成，另外就是风控这个环节，其实是蛮重要的，因为风控的环节往往是量化的最终稳定性，尤其是对于对冲型的产品，它是一个守住底线的环节。这几个环节是量化投资中最重要的一些环节，当然算法交易依旧是不可避免的，所有的量化最终一定是借助算法的手段交易出来的。

　　主持人：量化有没有失效的情况？

　　郑耀：有，在国内外都有显著失效的情况，它有很多种场景，比如说你的底层因子，就比如说前两年像Two Sigma这样的体系，它用的更多分析师，基于底层分析师的推荐，专家推荐体系，这样一个体系下，通常会导致它的专家在推荐过程中，因为它是最终绩效导向的。比如说我们用分析师预期其实也是一样的，它会更倾向于推一些风险更大的股票。

　　因为很多时候专家推股不成功就是失败，最终有一个绩效考核反向的导向。所以其实对于量化来说如果你不能很好的把它的风险剔除掉，或者说平衡掉，你就容易失败。尤其是在体量比较大的时候，你不得不在一些能够，比如说你体量很大，你只能说这支股票我能买很多，但是其他股票我只能买一点点，就很难做这样的投资分散。在投资分散也被受限的情况下，你非常容易在一段时间内策略是失效的。

　　后面的话题是叫量化择时，大家说量化除了选股还能做什么，其实我们还可以做一些择时。这个择时我们其实投资体系和量化选股是类似的，也会看各种各样的一些数据采集，去做机器学习的一些算法。这里面采集的数据稍微有一些差别，量化择时更多的比如说关注北向、美债、两融这样一些数据，当然价量数据依旧是非常重要的，外盘的相关性，A股和外盘的联动也是需要关注的环节，这块就不再非常详细的给大家讲了，跟前面确实很像，只是使用的数据会有一些差异。

　　第三块，其实还是想给大家做一个投资机会的展望，刚刚主持人问到很多当前的估值是什么样的情况，当然因为这个PPT我们是在去年年底的时候做的，12月底的时候做的，也没有经历过最近三周的下跌。

　　当时我们的判断，A股是处于估值适中的阶段，当然现在的判断就是A股已经处于估值比较低的，特别是对于很多的赛道来说，它的估值已经比较低了，我觉得是比较适合建仓的时间了。

　　大家说今年其实在政策上也是有很多的点，比如说首先稳字当头，大幅的上涨、下跌从政策上确实比较少的空间，另外大家说今年其实有一些非常大的资金面的压力，比如说像大家觉得美国在加息的预期，肯定是落地的，看三次，更多还是更少，会有这样的预期。

　　其实对于A股来说会形成一定的压力，但是大家需要知道中国的货币政策其实是相对来说比较独立的，很有可能会处于美国加息，那么中国还处于降息的。但是因为涉及到外贸出口的，尤其是在疫情这样的情况下，我们是不是还需要保持我们的外贸进出口。

　　如果我们还是有这样一个需求，如果是美国真正的加息次数比较多，或者说有超预期的加息，对于国内来说降息的空间也不大，其实大家在经济手段上能够用。但是中国A股，国内处于进入加息通道，我们觉得还为时尚早，还处于流动性进一步宽松的状态。从经济的基本面来说，和资金流向来说，其实并没有一个非常不利的点。

　　另一方面对于美联储加息，美联储可能在春节前有这样的会议，这块既然大家有这样的预期，其实它预期已经被消化掉了。大家可以看到如果我们去看美债的利率，其实它已经在市场中有这样的反应，股市也有对应的逻辑进行反馈，从机构的角度来看，并不会有进一步的利空，从当前来看。

　　主持人：这两年全球量化巨头都在布局中国，包括像桥水基金等等，为什么他们会这么看好中国的α收益？

　　郑耀：在A股来说，量化投资的占比不高，在这样的基础上，一类投资人如果占比比较少，并且它是比较有优势的，其实代表这个市场是有足够多的红利，它是有空间的。

　　我们觉得在未来两到三年在规模进一步扩大，或者说扩张到像美国那样成熟市场的比例之前，在A股进行量化的投资，这样一个手段和研究方法，其实依旧是具有性价比的。对于外资来看，肯定也是同样的看法。

　　除了A股之外，也有一些其他的国家的股市，也是处于开放的状态，也是量化参与者比较低，但是都没有A股的体量这么大，所以其实它在容量上，A股也对于这些境外、海外的投资人具有比较多的吸引力。

　　另外一方面从经济的基本面来说，还是持续向好的基本面，它的增长空间相比于成熟市场也有更大的空间，所以它并不仅仅是指数α的角度来看，从配置A股的β角度来看，指数本身在配置的性价比上也是比较高的。

　　我们也会看到，为什么大家说2022年年初这一个月指数跌的挺惨的，但是北向买的非常多，这是全球机构的共识，大家觉得确实是处于估值比较低的状态。

　　主持人：这位朋友说对基金进行量化，而不是股票。有朋友帮他解答了，他说是A股对量化不太友好，特别是交易规则这块。

　　郑耀：这是从两个角度来看，交易规则首先T+1的限制对于量化来说，尤其是对于高频的量化来说其实并不是非常的友好，如果是T+0，并且如果没有印花税这样一些非常高的短线交易成本，其实对于高频的交易者来说会更友好。

　　但量化其实并不仅限于高频，量化投资只是研究方向，对于量化投资这样一个研究方法来说，A股其实也还算是比较好的。我们看到如果全球这些体量比较大的一些外资投资公司，他们真正的交易频段其实也不会特别高，真正的高频频段大家都不是拿来做资管的，很少有见到哪家高频公司是一家资管的企业，其实很少。

　　一方面受制于容量不是很大，凡是高频必然容量会很小，另一方面很多的高频投资，它相互之间的竞争是非常激烈的，它已经逐步的形成了一些头部的公司和其他的公司，头部的公司可能在比如说硬件设备，方方面面都占据了显著的优势，其他的公司可能在这方面占不到这样的优势，逐步在市场中也是见不到他们的身影。

　　我们刚刚说指数部分，首先我们对指数部分确实是比较看好的。另一方面，超额我们觉得，当然可能未来还是有进一步下降的可能，相比于之前。因为这个体量的扩张，其实依旧是在量化上的一个方向。即使国内的一些量化投资团队它的规模不扩展，其实海外进来的这样的一些量化投资的基金也好，或者是资金也好，其实它依旧是在持续的去扩张的，我们觉得其实它对于整体的超额会有一定的影响。

　　主持人：量化投资的优势是什么？

　　郑耀：量化投资是这样，首先它能克服人性的弱点，比如说你在真正交易的过程中，大家都有一个看盘的经验，如果你没有持仓时候的观点和有持仓的观点，会有些不同。量化投资就不会，你持没持仓它的观点都是相同的，它会更加客观和公正一些。

　　另外量化有一个好处，它可以把经验更快的积累。比如我们去做一个专业投资人也好，可能我的一些投资经验是需要过去很多年的交易和分析逐步积累出来的，量化投资说我每发现一个新的方向或者新的投资逻辑，我都可以过去十年、二十年的回测，是非常快速的就能完成这样的经验积累的环节，所以它其实在这两个方向上都具有优势。

　　当然我们依旧相信，其实有一些非常专业的投资人，他们在市场上依旧能够做的非常优秀，并不是说量化做的很好就一定能够战胜非常专业的一些投资人，没有这样的一个逻辑。

　　主持人：市场一直会有的规模是业绩的敌人这样一个说法，您怎么看？

　　郑耀：首先规模肯定是业绩的敌人，这个观点是这样的，首先在你的容量承载的范围内，规模的上涨其实对于量化的团队来说，或者说对于所有资管团队来说都是比较肯定你的业绩，或者肯定的行为。但是如果超出你的容量范围，一定会带来你业绩的下滑或者是风险。

　　所以这里面首先第一个环节就是，大家做资管的团队一定要对自己的投资容量的边界要有明确的认知，你到底能够管多少钱，为什么是这么算，其实量化现在的容量算法也是比较简单的。比如说我们每天的换手量大概是什么样的水平，我们换手量的约束比如说只占市场1%或者这支股票1%的成交额，我到底能换出多少规模，在这样换手的约束情况下我是不是还能做出超额。

　　在这样的约束加上了之后，你就会算出来还是能够比较清楚的算出来大概有多少容量，随着A股成交额的上涨，大家的容量也有水涨船高的态势。对于管理人来说首先要知道自己的容量边界，第二在容量边界范围，如果达到或者接近你的容量边界，一定是没有办法继续做这个募集或者是持续去销售的行为。我也看到很多量化团队会进行封盘，或者是暂停募集。

　　大家觉得已经到我测算的容量上限，我历史上都是按照这样的算法测算我的容量，最近居然已经到了，我就没有办法再进一步销售，可能大家会封盘寻找更多的投资逻辑，通过这样一些方式扩大自己的容量，当然这就需要一些时间，不会说我今天刚封盘，明天就有一个新的策略敢上线，其实不太会有，封盘都有一段时间，大家说我策略迭代到不错的水平了，我才尝试募集新的钱。

　　主持人：量化模型在策略上趋同性越来越高，怎么应对这种风格变化导致的趋同性？

　　郑耀：首先说风格的变化，对于量化来说如果这个风格，或者说你的因子被所有人都知道了，或者说被很多人知道了，那么它就不再是一个有效的α因子，在我们量化的解释里面来说，通常会被解释叫做风险因子。所有人知道的因子比起无效的因子，它有更大的杀伤力，它的杀伤力在哪呢？它会带来投资的趋同性，但是带不来超额，或者超额极低。

　　就像我们知道的估值因子，在过去很多年其实都很正向，但是被所有人知道了之后，这个因子就变成了非常大的风险因子。因为大家都会投，所以它的超额一定会很低。投资又有趋同性，它的风险就很大。

　　另外量化的迭代其实也是需要与时俱进的，为了抓住市场的新变化。当然我们看到量化和主动管理有一些差别，主动管理也有一些进化的逻辑，但是更多是人的观点的进化。