刘斌：目前指数增强更受青睐，原因在于它有明确的风险收益特征，满足投资者长期配置需求，例如沪深300或者中证500，在上面叠加一个明显且稳定的超额收益，配置需求很大，特别是社保、保险公司、银行理财子等机构投资者需求很大。

对冲类产品经历过几波规模上的剧烈变化，原因在于中性对冲无法获得长期稳定的回报，且国内对冲工具较少，本身股指期货基差的波动也比较剧烈。从2013年、2014年开始从中性对冲策略到现在转换成多策略绝对收益，对冲产品的规模比之前有更明显的提升。对冲类产品如果长期沿着这个方向发展下去，风险收益特征会优于传统固收+策略，因此也会有配置价值。

主动量化方面，主动量化基金过去这些年最大的问题在于它并没有给客户展示非常明确的风险收益特征，其中不少产品选择去做风格行业大幅轮动，使得产品的风格漂移非常剧烈；其次，它本身还是用传统的量化方法寻找个股，实际上传统量化方法在国内非有效的环境之下，它的超额收益空间也是受限的。

对于主动量化而言，未来发展就是要解决两个问题，第一需要锚定一个明确的基准，需要去解决客户的某一个明确的配置需求；第二要解决的问题是如何持续提升超额收益的空间。我们的嘉实量化精选也被归结到主动量化产品上，但为了解决上述风格策略不清晰的问题，嘉实量化精选将投资策略明确为中证500增强策略，不做风格漂移，逐步获得了投资者的长期支持。

综合来看，增强类的产品和对冲绝对收益型的产品，慢慢都找到了明确的发展路径，有生命力的主动量化产品一定要有明确的基准和稳定的投资方法，这类产品我觉得长期是能够做大的。

刘斌：现在大家所用的传统量化投资方法来源于海外多因子的框架，海外多因子的框架在国内实践了10多年之后，很多人会觉得它并不是特别的成功，存在很多问题。

首先，它存在的问题是在于中国市场本身是个非有效市场，和海外成熟有效的市场存在着天然差异。

第一，大家在获取信息以及信息处理上面是有非常大的差异，我们看到不同层次投资者在信息的覆盖度和获取速度上有非常大的差异，机构在获取信息方面确实是有它显著的优势。

第二，在信息处理方面也有明显的差异，很多信息并没有得到深度的挖掘。传统量化投资所使用的数据主要来自于简单的财务数据、行情数据、一致预期数据，在信息获取方面没有优势，同时对信息的挖掘也不是特别深入。

其次， 2016年开始海外资金、公募基金、量化私募等各类机构的规模有了显著提升，机构投资者占比也大幅上升。机构化代表着交易趋同，并影响市场的微观结构，包括流动性和波动性，海外资金影响的是白马股，公募基金影响的是景气成长赛道，量化私募影响的是小市值股票，所以各类机构这几年获取超额收益变得更难，市场变得更“卷”，需要在投资方法论上进行革新。

刘斌：刚才提到，机构化的市场环境下，无论主动基金还是量化基金获取超额收益都变难了。

我们所做的升级，是在传统的底层风险管理和量化因子模型的基础之上，结合了景气细分行业的配置以及系统化的主动投研，从而能够从量化投资升级成基本面系统化投资，把传统量化方法、主动投资的优势进行充分的结合，希望未来能够把宽度和深度的优势都发挥出来，这是我们做的最大变化。

最底层是风险管理。我们服务的主要是追求稳定相对收益或者稳定绝对收益的客户，他们有稳健的配置需求。我们本身是量化团队出身，在量化风险管理上更有优势，产品的波动特性、风险收益特征都是比较优秀的。无论未来向任何一个方向去学习、去转型，我们都需要严谨的风险管理体系作为支撑。

再往上一层是传统的量化因子模型。用传统的多因子量化投资方法能够比较有效把握到一部分基本面统计套利的空间来获取资本市场微观结构上的风险溢价，这部分是我们的基础。

再往上的部分，就是我们吸取外部各种机构主动投资的思想和能力之后，进行系统化的提升。首先是景气的细分行业配置。

我们把一部分优秀的投资经理进行业绩归因，会发现他们绝大多数超额收益能力来自于超配了高景气的细分行业，真正在个股层面获得的超额收益空间相对来讲并不是那么大。为什么要做这点呢？

整个市场波动通常由两个因素带来，第一个是周期性因素，比如宏观经济、货币政策，随着经济条件和金融条件的变化，我们能够看到不同的行业在不同的投资环境之下会呈现的一些周期性的轮动，但这一部分因素可以忽略掉，因为我们认为这个长期来看都是会回归的，不用太去关心。

第二是我们称之为叫结构性因素，结构性因素是我们和主动选手的重要差异点，周期性波动之外有一部分因素基于产业结构、产业趋势或者人口结构，这种中长期景气度和结构性的变化，实际上会带来非常显著的超额收益。

景气上行或者处于竞争结构在往好的方向变化的行业，我们需要积极把握以获取更多的超额收益，并尽量回避在景气中长期下行或者结构性优势丧失的行业。

第四层，系统化的主动投研。真正的超额收益来自于对每一个行业基本面定价逻辑的思考，这是我们过去这些年的短板，这部分怎么办呢？

需要依托于公募基金强大投研平台，学习优秀基金经理和优秀研究员的定价方法。例如嘉实要求研究员通过知识图谱的方法，把每一个行业的定价逻辑表达出来。我们也在不断学习基本面的定价方法，同时不断地和研究员交流，把每一个行业不同的定价逻辑通过系统化的方法表达出来，从而针对不同行业板块有不同的定价，越来越接近基本面优秀的投资经理对于各个不同行业思考问题的方式。

这样就能够系统性的把一个大型基金公司对于各个行业的基本面定价逻辑，通过系统化的方法转化出来。

刘斌：主动基金会追求赔率，它是赔率驱动体系，希望通过主观判断获得爆发式的收益。

对于增强风格投资而言，我们希望积小胜为大胜，希望通过长时间的累积来获得稳稳的超额回报，每天获得一点小的超额，长期累积成一个显著的回报，所以我们的产品对于风险、对于波动、对于相对的回撤要求都相对比较高。

刘斌：绝对收益是获得和传统股债金融市场表现相对无关的稳定回报，获得绝对收益的基础方法有三种：

1、配置型策略，通过持有风险资产获取风险补偿，通过分散化降低风险，传统固收+是这么一个策略。它的局限在于在市场大幅波动时回撤很难控制。

2、套利型策略，通过衍生工具把市场波动风险完全剥离掉，比如股指期货或者期权，然后把定价能力转换成一个相对稳定的回报。优点是对市场涨跌的敏感性低，缺点是策略的实施受到对冲成本的限制，另外从市场涨跌中获利的幅度有限，无法获取风险资产的长期上升收益。

3、方向型策略，CTA在期货市场上利用套利机制，通过判断不同期货品种涨跌，从它的趋势或者波动中进行获利。这类策略收益来源于市场的波动，在波动率较高的市场环境中表现突出，反过来的低波动环境中也可能持续的亏钱。

这三类策略各有自身的优点和局限，三种方法本身相关性比较低，低相关性是最好的免费午餐。我认为实现绝对收益最好的方法是将这三种方法叠加，但公募基金不能做方向型策略，所以我们目前是通过把配置型策略和套利型策略进行叠加，来实现我们多策略绝对收益，从我们所管理的嘉实绝对收益这样一类产品来看，它实际上比固收+产品的回撤和波动要稳定得多。

因此多策略绝对收益的核心就是两点，第一点是在策略构成上，从一个单纯的对冲策略变成固收+加上一个对冲策略，力争获得更好的风险收益特征；第二个变化在整个产品的股票组合构建上，采用基本面系统化投资，力争获得更高的超额收益以应对较高的对冲成本，达到客户的配置目标。

所以，我们现在所做的多策略绝对收益，可以理解成固收+加对冲，而在底层股票资产构建上面采用的是基本面系统化投资。

刘斌：比较正常，以嘉实量化精选为例，他的基准是中证500指数，今年以来很明显，是超越了中证500指数，本身阿尔法是很稳定的。增强产品的业绩表现通常由两个因素带来：第一个是所选择的指数即β，第二个是α，我们刚才讲的是第一个因素，我们的α一直比较稳定，今年表现对我们来讲没有带来什么额外的挑战，整个策略稳定度还是高的。

β方面，经过过去几年行情的演绎，站在这个时间点上从我们角度而言未来2到3年或者中长期角度来看，还是坚定看好中小市值风格在未来的超额收益，我们认为以中证500为基准的产品，能够表现更好一些。

虽然今年整个市场都是跌的，我们可以看到以中证500为基准的产品，比整个公募基金同业整体表现还是要好一些的，未来2到3年，我个人认为中小市值风格仍然有较大概率表现得更好一些。

刘斌：增强类策略能够支撑的空间是很大的，原因在于持股更加分散，使得它对于规模变化的容忍度要比主动基金更高一些。

原来量化方法的很多收益是来自于短期基本面套利以及交易行为，现在往基本面系统化方向提升后，越来越多的收益来自于公司长期基本面带来的贡献。

当收益来源逐渐从行为博弈转向基本面所带来的回报，策略能够支撑的资金容量也会比以前更大一些。

刘斌：传统多因子量化方法做300、500可以，但是做细分行业是不太行的，但是当我们的投资框架从传统的量化方法升级成基本面系统化方法，定价能力提升之后就可以去做一些细分行业。这样就能够把定价能力叠加到长期更好的β上面，力争为投资者提供更好更丰富的底层配置工具。

所以我们也选择了若干景气方向进行相应的产品布局，大家可以看到最近刚做了半导体指数增强，整体运行情况也是比较良好的，我们后续还会选择像碳中和、新材料等细分长期景气度上行的β方向进行增强型产品的布局。希望通过我们的投资能力在长期景气度上行的β上面叠加一个α。

刘斌：不是用量化方法，景气度投资方面很多人希望用行业轮动模型或者趋势跟踪模型去做，但我们比较排斥较为短期的操作。

我们是充分利用嘉实基本面研究的成果，比如公司要求各个行业研究员基于细分行业长期、中期、短期景气度变化、公募持仓情况、行业估值水平这五个维度对所覆盖的三级行业进行景气度的打分。

在此基础上我们会积极参与景气度处于上行状态的行业，回避景气度比较差的细分行业，这个景气度的框架是来自于公司投研团队的基本面研究，而非是一个纯量化的框架。

刘斌：无论是量化投资，还是主动基本面投资，评价基金经理的方式都是一样的，我们还是应该对基金经理进行长期的业绩归因，分析他的风格稳定性、剔除风格行业因素以后的超额收益能力、超额收益的稳定性，以及整个组合的风险收益特征。

不仅仅看收益，而是需要看他在回撤控制、风险管理上的水平，光有超额收益而没有回撤管理也是不行的。

*风险提示：基金有风险，投资需谨慎。投资人应当阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等法律文件，了解基金的风险收益特征，特别是特有风险，并根据自身投资目的、投资经验、资产状况等判断是否和自身风险承受能力相适应。基金管理人承诺以诚实信用、谨慎尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。过往业绩不预示其未来业绩，其他基金业绩不构成本基金业绩的保证。本产品由嘉实基金管理有限公司发行与管理，代销机构不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。