公募量化新路徑：多元策略、人才協同與數智化突圍

撰稿 | 曹雯璟

來源 | 中國基金報

“主觀研究沒有盡頭，量化迭代同樣沒有盡頭。”

在私募量化長期占據市場話語權、公募量化隨之獲得更多關注的背景下，中歐基金量化投資團隊正走出一條頗具差異化的發展路徑：通過引入私募頂尖人才、重構技術底座與交易體系、打造三元低相關策略組合，推動公募量化從爭取“長周期單一Alpha”向“多周期多元Alpha協同”的躍遷。

在中歐基金量化投資總監曲徑看來，公募量化的真正機會，正來自這一輪系統性重構——當技術、人才與機制逐步到位，行業格局仍未固化，誰能率先完成數智化升級，誰就有機會在這片“藍海”中占據先機。

補齊“短周期能力”

從追求單一Alpha到多元策略框架

回顧整個發展路徑，曲徑將團隊演進概括為三個階段：1.0：單一基本面Alpha驅動；2.0：因子工廠與基本面融合；3.0：多周期、多模型、低相關組合體系。曲徑表示，這一過程中最核心的轉變，是從“尋找單一最優策略”，轉向追求“構建穩健的Alpha組合”。

“世界上不存在永遠有效的模型。”曲徑強調，“任何模型都會失效，唯一的辦法是不斷迭代、不斷補齊工具箱。”

曲徑坦言，過去公募量化的核心問題，在于過度依賴中長期基本面Alpha，而忽視中短周期策略的補充。“我們以前追求的是中長期Alpha，但它的兌現是脈沖式的。”她表示，尤其在2022年、2023年市場風險偏好持續收縮的階段，基本面因子長期“失效”，導致策略超額收益與投資者希望“月月跑贏”的需求出現錯配。

這種反思，直接推動了中歐量化團隊的策略重構。

在曲徑的框架中，量化策略可以按照時間維度劃分為四類：日內策略、短周期策略（Level-2數據驅動）、中周期因子工廠、長周期基本面Alpha。她坦言，傳統私募擅長前三類，公募過去擅長最后一類。

因此，中歐量化的核心動作，是追求補齊中短周期的超額能力，并構建低相關甚至負相關的Alpha來源。2024年，來自百億量化私募的宋婷加入，補全了中歐量化的因子工廠，中長期基本面Alpha與量價因子體系呈現負相關，二者融合追求提升組合穩定性；2025年，曾在高盛、Capula等海外頂尖機構的楊柳帶來了深度學習端到端模型，從更高維度預測股價，與前兩者呈現低相關，量化策略的豐富程度進一步增強。

“我們最終實現了從傳統公募‘長周期Alpha’向‘三元低相關策略’的進化，所謂‘三元’，即基本面因子、量價因子、與深度學習端到端。”曲徑總結道。

項目制協同

量化人才的“工業化”協作方式

在公募行業中，大規模引入私募量化人才并不常見。曲徑直言，這一結果并非刻意選擇，而是能力篩選后的自然結果：“在因子框架和技術能力上，公募和私募之間確實有可以互相借鑒的地方。”

對于私募頂尖人才愿意選擇進入公募的原因，曲徑歸結為三點：

一是硬件算力支撐。中歐量化在算力資源、IT系統建設上持續加大投入；

二是高水平同僚的協作氛圍。頂尖研究員不想成為流水線上的“螺絲釘”，他們在中歐能獲得開放、平等的交流和成長空間；

三是公募量化的“藍海”機遇。目前公募量化規模相對私募仍較小，且尚未形成像私募那樣的絕對龍頭，這為追求職業成就感的人才提供了巨大的發展空間。

面對高密度技術人才，團隊如何高效協同，是另一個關鍵問題。

據曲徑介紹，目前中歐量化核心投研團隊僅10人，但每個崗位的人才畫像都極為清晰，且崗位對人才均要求處于行業前列的水平。中歐量化團隊采用的是典型的“科技公司式”項目制管理：每個研究方向以項目形式推進；由資深投研人員帶領年輕研究員組成小組；明確目標、周期與評價標準；項目完成后動態重組等等。

“我們不是獨立PM模式，我們更強調協同與共享。”她表示，這種機制的優勢在于：通過專業化分工，避免重復勞動，提高資源利用效率；促進跨模塊知識融合；在團隊擴張過程中減少“內卷”摩擦。“我們希望做增量，而不是存量競爭，所以沖突反而更少。”她談道。

數智化提效

讓“高速列車”在中歐跑起來

“如果研究員擁有‘高鐵’級別的技術能力，但公司只有一條老舊的鐵路，那是跑不起來的。”曲徑形象地描述了量化投研與底層系統之間的關系。在公司內部的協作下，中歐量化啟動了一場看不見的“工業革命”，目標是將底層設施修成“高速軌道”。

過去，受制于交易系統和流程的限制，傳統公募量化的成交速度慢，甚至需要通過Excel手動導入指令。曲徑回憶稱，這讓很多高頻策略難以落地。

為了解決這一痛點，中歐量化通過梳理流程節點，優化了底層的一體化平臺，將成交速度大幅提升。現在，量化基金經理只需要保證程序正常運轉，系統就可自動生成指令，并自動拆單進入交易所，大幅降低了交易損耗。

此外，中歐量化還積極運用AI技術，提升投研效率和決策準確度。這種“數智化”思維貫穿了量化投資的核心步驟：數據處理、因子生成、收益率預測模型、組合優化及算法交易。曲徑認為，量化是一個乘法過程，如果其中六個步驟是100分，但有一個步驟只有60分，那么最終可能完全沒有Alpha。只有每一個環節都達到80分以上，才能最大限度地爭取產品的超額收益。

此外，當中歐公募量化邁入更大規模邊界，如何解決多賬戶公平交易和沖擊成本問題，成為擺在團隊面前最緊迫的挑戰。“歷史上公募基金很難解決策略容量的問題，因為缺乏科學的辦法來進行多周期、跨賬戶的優化。”中歐量化系統化投資組長楊柳直言，只有在底層技術上實現突破，團隊才敢進一步打開容量上限。

為此，中歐量化選擇與上海交通大學智能計算研究院深度合作，上交智算為中歐量化團隊提供優化器技術支持，根據中歐測算，投資組合優化速度可提升百倍。據楊柳介紹，優化器是量化“精耕細作”的關鍵。在早年因子紅利肥沃的時代，專注挖掘因子即可獲取超額，但隨著因子擁擠度上升，必須通過更科學的優化算法來尋找最優解。例如，當多個基金同時買入同一只流動性有限的小盤股時，優化器能通過交易沖擊成本模型，計算出損失Alpha最少的跨產品下單策略，從而輔助基金經理爭取超額收益。

隨著市場有效性提高，更加考驗量化團隊精細挖掘Alpha的能力。曲徑堅信，通過頂尖量化人才的專業化分工、投研流程的AI數智化提效，未來，中歐量化將在公募量化的賽道上，依靠工業化投研體系構建起不可逾越的護城河。

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