詹海滔
合伙人、投委會主席、總經(jīng)理，十年證券從業(yè)經(jīng)驗，環(huán)球老虎財經(jīng)資深作者、上交所ETF理財規(guī)劃師；現(xiàn)任珠海阿巴馬資產(chǎn)管理有限公司董事、總經(jīng)理、投資決策委員會主席；擁有豐富的投資管理、風(fēng)險管理、資金管理經(jīng)驗；曾就職于光大證券，負(fù)責(zé)光大證券ETF研究和投資工作，五年累計獲利174%，年化34.8%。2011年負(fù)責(zé)廣州證券總部金融工程部，先后發(fā)行了多款量化產(chǎn)品，管理規(guī)模1.5億年化收益20%；2013年負(fù)責(zé)光大證券量化投資部，為客戶創(chuàng)造了優(yōu)秀的投資回報。

基本面量化策略

總體上，基本面量化策略是基本面研究和多因子模型的結(jié)合和升級。我們認(rèn)為“基本面投資派”和“量化投資派”并不矛盾，基本面研究側(cè)重信息的獲取和對信息的理解，量化投資側(cè)重提煉模型、克服個人情緒，兩者可以相互借鑒、相互融合。用一句話闡述：用量化的方法做價值投資！

1）基本面數(shù)據(jù)作為模型的輸入。通過基本面研究拓展模型輸入信息的范圍，打破傳統(tǒng)量化選股模型僅依賴財務(wù)因子、市場因子的局限性，建立宏觀、行業(yè)、公司等多維度數(shù)據(jù)庫，不僅有效解決了財務(wù)因子滯后性問題，更重要是為提升模型的解釋力度提供了基礎(chǔ)。

2）建立符合經(jīng)濟涵義的量化模型。在基本面研究和傳統(tǒng)量化因子分析的基礎(chǔ)上，形成多個行業(yè)模型、公司估值模型，以及投資決策的量化流程。值得說明的是，不同行業(yè)、不同公司的模型可能相差甚遠(yuǎn)，同一個因子在不同公司的方向可能是不一樣的。我們的建模不局限片面追求高深的數(shù)據(jù)挖掘算法，而更看重模型的經(jīng)濟涵義。

3）投資決策的量化流程。前面的分析幫助建立公司價值評估模型，選出“好公司”，但真正的投資機會需要等待“好價格”——具備足夠安全邊際，量化投資流程在初始減倉、安全邊際評估、倉位調(diào)整各個投資環(huán)節(jié)形成量化的標(biāo)準(zhǔn)，可以有效可以消除基金經(jīng)理的情緒波動。

總之，相比傳統(tǒng)的多因子量化策略，基本面量化策略的考慮了更多的信息變量，提升了模型對市場的解釋力度。同時，成分股從100多只股票精選到30只左右。深度研究降低組合風(fēng)險，同時還可能爭取更高的收益。基本面量化策略致力于尋找低估的“好公司”，和“價值投資”是一脈相承的，屬于長線投資策略。

策略特點

價值投資，長期有望獲得高收益，隨市場有一定波動。

適用市場

任何市場環(huán)境，在熊市更有優(yōu)勢。

量化對沖策略

在基本面量化策略的基礎(chǔ)上，降低選股標(biāo)準(zhǔn)，選擇50-100只成分股，同時增加股指期貨端的對沖，相比基本面量化策略，當(dāng)組合成份股和指數(shù)的特征可以相差較大時，須要在行業(yè)中性、風(fēng)格中性、估值中性上做權(quán)重優(yōu)化。

策略特點

規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險，收益穩(wěn)健。

適用市場

交易活躍的市場環(huán)境。