各位投资人下午好，之前大家也听到很多我们投研框架方法论各方面的介绍，总的来讲主观投资会形象一些，接下来我尝试用20分钟帮助大家理解一下相对来讲比较抽象的量化投资是如何赚钱的。

首先看一下我们的产品策略，在我们的投研框架里面，整个资产配置是通过主观的方法完成的，我们提供两种主要的投资策略，一是指数增强，二是量化对冲，量化对冲也是指数增强加一个对冲。过去在凯丰做了一些比较丰富的实践，（收益数据略）。后面我会解释一下为什么中证500一般和沪深300不一样，总的来讲超额收益是比较稳定的，这是第一种策略。

第二种策略，就是另外一个产品系列，是追求稳健的低回撤的收益的，（收益数据略）。我们会给大家介绍一下究竟我们如何开展这样的量化投资，我们的核心赚钱逻辑是怎么样的。

我要说明一点，我们不是靠非常高换手的日内交易去赚钱的，我们所擅长的是通过低频的，基本上偏于基本面的，追求行为金融的稳定收益的角度挖掘的。为了更好地理解这一点，或者更好地跟主观投资做对比，我们回到原点，从基本的逻辑出发。我们知道量化投资也是主动管理，主动管理如果要长期获取一个稳定的可持续的超额收益，你需要具备某种优势。

一般来讲来自于三个方面：一是获取信息，获取信息非常好理解，就是以低延时的方式或者第一时间获取信息，比如说六个毫秒甚至更短的时间拿到行情，但是已经足够他去获得订单成交率，或者其他的一些方法第一时间获取信息，然后进入市场，就可以获取收益，这个非常好理解。这一点非常关键，很多基金花费了大量的资金、资本去巩固这个优势，比如说高频交易公司。

二是生产信息，我们知道影响证券衍生品的信息是非常多样的，首先你需要识别出来哪些信息是最重要的影响价格波动的东西，你尝试收集这些信息，并不是所有的信息、数据都是唾手可得，都是公开免费及时完整准确的，这个地方可做的工作非常多。

三是去建立非常精细的数学模型然后计算，而不是仅仅满足于获得一个上涨、下跌的模糊判断，这个时候在定量的基础上极大程度上拓展你的分析定量化或者深度，这个时候它就非常依赖分析信息的能力。

很大程度上我们的方法就是在这个地方具有极大的竞争优势，因为基本面的信息没有那么规则，很多数据需要清洗，我们比量价的高频交易具备一些优势，我们主要的关注点也在这个地方。这是对我们的竞争优势进行定位。

这个图大家看起来非常复杂，但是可以分为上面和下面两个部分，这个地方我想说明的要点是量化投资一旦在模型固化之后，它的执行过程是高度纪律化，完全没有人工干预的，当然这是我们的风格。有的公司可能会频繁干预，但是我不认为它是很好的点子。从最初的数据清洗到统计的分析到三大模型阿尔法模型，就是预测证券未来收益还有风险模型以及交易成本模型管理市场冲击的，最终形成一个投资组合。投资组合会形成目标权重，目标权重在最终的算法交易之后进入市场自动执行，这是非常高度纪律性的过程。

对于风险管理而言，我们的依据是什么？在很大程度上我们可以认为市场是线性的，大家学过金融学的理论时候，你可以发现在定量的基础上，在30—50%的程度上市场可以被一个很好的线性模型做解释，比如说大家都耳熟能详的价值成长或者是大小盘或者是质量型的因子比如说ROE等等，不同的股票为什么他们的收益不一样？因为他们的盘子不一样大，因为他们的价值成长属性不一样，因为他们的业绩盈利的稳健性程度不一样，导致他们有一些差异，这个程度上可以进行衡量。但是他们统统都是贝塔，我们会在大小盘价值成长垃圾股绩优股进行严格的风险管理，这样的话就可以获得稳定的市场收益。

我们把重点放在阿尔法上，阿尔法是怎样获取的？它根本的逻辑是行为偏差，这个词似乎比较抽象，但是我这个地方举一个例子帮大家理解，右边的线和左边的线中间的部分，虽然说它是一样长的，因为它是我精确画出来的，但是你看起来总是觉得右边长一些。因为你看起来右边是离你更远的墙角，你的大脑会迅速做一个推理，近大远小，远处实际上会更大。你的大脑欺骗你，或者你的眼睛欺骗你，帮你做出一个迅速的判断，这个判断是你完全没有意识的情况下做出的，为什么会形成这样的判断？因为人类在进化的长河里面为了躲避危险保护自己进化出来的本领，但是进入市场的博弈当中是非常有害的。

粗略划分的话，可以分为两类。一是反应不足，通常是对利好信息，来了好消息以后市场参与者的看法是比较谨慎，形成买入操作的过程更长，配置过程会随着竞争对手的介入不断进入，会有一个漂移。二是过度反应，它的反应过程又非常迅速，恐慌性地抛售，对于整个证券的价值会造成极大的冲击，这是短期的，市场上涨的时候像爬楼梯，下跌的时候像坐电梯。

在国外特别是美国有专门利用这样的行为金融去获利的基金，大家知道Richard H. Thaler教授是2017年诺贝尔经济学奖的获得者，也是研究行为金融的鼻祖，他们的基金在长期非常成功地打败了罗素2000，获得了巨大的成功，所以在整个的成熟证券市场也是广泛存在的。

我们其实已经完成了长期盈利基础或者主要的投资理念的阐述，接下来有一些讨论的技术性，我尝试地把它做得更加形象一些。具体是怎么构造这样的模型？实际上我们是从因子或者说我们思考的元素是因子而不是个股，什么意思？你的模型会有一些阿尔法因子组成，这些阿尔法因子最终帮你做出区分股票的判断。

图中有很多的绿色的柱子，是每个股票的打分，这个和股票未来的收益两个向量之间有相关性系数，在时间上越稳定，表示效应更加强更加持久。通常我会看到右上角的那个图，它的效应并不是那么强，不太容易被发现，持续的时间比较长比较稳定。左下角是风险因子，我们不会去把它纳入模型，比如说大小盘价值成长还有垃圾股绩优股等等，这些东西通常你不会永远买大盘或者永远买小盘。

我们找到阿尔法因子之后，就会把它集合起来，这个流程图是一个内部结构，大家可以看到最初我们会收集到数据，我们会有一个侯选的股票池，基本上是囊括全市场，在股票池上衡量每一个阿尔法，这个阿尔法可能比较多，可能有六大类几十个，把这些阿尔法根据配置好的权重加权起来就会形成一个最终的阿尔法，这个就是对每个股票的最终预测，绝大多数是从-2到2。与此同时会有其他两个模型，风险管理的模型，主要帮我们管理敞口，在价值成长风格公司的盈利质量风格保持一致，就会帮我们屏蔽掉很多宏观上的冲击。

我们会管理最大的跟踪误差和最大的回撤，还有个股的最大偏离等等设置好以后，还有最终的交易成本冲击的模型，三个模型一起就会得到最终的组合，通过组合优化得到目标权重，这是我们最终拿来做投资的目标组合。

说到阿尔法有两大类可以细分为六个组成部分，对于成长、趋势、质量是典型的属于反应不足的部分，成长就是上市公司的盈利或者说公司在业绩方面的成长性，如果业绩超预期，如果很好业绩的成长趋势，我们就会给他的分数越高一些。趋势来源于聪明资金的趋势，聪明资金主要是在A股市场可以获取比较稳定批量比较大的卖方分析师的数据，群体性的卖方分析师对个别股票进行盈利预测提升，这个时候就是聪明资金介入的时候，通常来讲这种会对上市公司的股价起到很好的作用。公司的盈利质量方面，公司的杠杆率、现金流含量等等它的改善都会带来公司的基本面改善，同时也是一个反应不足，也可以带来正面的效益，对于市场的冷落，股价的过度的下跌都是它的反面，都是过度反应的部分，这些反应不足的部分结合起来可以获取比较好的业绩。

这是展示过去很多年它的表现，需要指出一点近些年来随着监管的持续加强，反应不足是越来越赚钱，因为大量的内幕消息它的介入被推迟了，所以它的漂移过程会更晚出现，由于机构化的深入过渡反应变得不那么明显，因为很多时候股价并没有超跌很多就有大量的机构去介入，博取这样的价差，但是合起来他们的整体效果又是比较稳定的。

接下来我们去看一下产品方面的事情，因为同样阿尔法策略可以做出很多的产品，收益风险比的东西，比如说第一类就是指数增强，其实大家通常会问到的问题，我帮大家深入地理解一下为什么指数增强跟阿尔法不太一样，假设我们的指数增强的净值用F表示，业绩精准或者指数的用I表示，它在在T+1日的差距，我们就可以通过数学的推导分解为三个部分，一是T日净值的差距，二是受市场影响的部分，这个地方有一个R，就是业绩基准，比如说指数的收益，还有阿尔法，就是第三部分，会受到路径依赖，净值的影响，举两个例子可以理解，牛市的时候有放大效应，熊市的时候有压缩效应，这两个图是每天产生八个基点，也就是0.08的收益一直累计到年底，黄色的线几乎是完全一致的，交易日稍微差那么一两天，在牛市的时候灰色的线远高于黄色，熊市的时候，比如说2018年就反过来，这是指数增强它跟阿尔法不太一样的地方。如果是量化对冲可以获得黄色这条线的收益，当然要减掉贴水。

考虑到指数在长期来讲波动向上，呈现出来加杠杆的效应。很多人特别关心一个问题，沪深300和中证500为什么做出来的超额收益不一样，核心的原因在于A股不能有效地做空，如果可以有效做空的话任何指数做处理的超额收益是完全一致的，因为你做出一个组合嫁接在指数上就可以了。对于沪深300的指数越大的股票权重越大，中国平安最大，权重占到接近8个点，其他的比较小，大股票和小股票在很多时候不一样，比如说你看好一个大股票，看空一个小股票，但是小股票顶多不去配置，这个时候带来转换效率的下降，中证500来讲大股票和小股票差异没有那么大，这个意义上它的转换效率更高一些，在理论上来讲沪深300的增强稍微低一些，这是理论上的原因。

利用这样的阿尔法还可以获取投资人比较喜欢的收益模式，可能就是熊市会不亏钱，前提是你有足够的阿尔法，牛市还可以跟得上指数，逻辑基础很简单，这个策略还没有应用到产品里面。就用一个100%看跌期权对冲，假设我们支付12%的期权费，可以看到在2008年、2018年，2011年的大熊市是非常可观的，下跌的贝塔是由期权的卖方所承担，我们只需要承担12%的期权费。在大的牛市里面，它会比指数远高于12%的期权成本，也可以获取很高的收益，2012年可能它的表现就比指数增强会略差一些，整体来讲它对牛熊的反应会不对称，这也是一种相对比较好的配置方式。

以上就是我们在产品方面通过同样的策略构造不同收益风险比的产品方面的探讨，我是想跟大家介绍一下集中在股票量化投资领域我们和市场同行不一样的地方，我们的盈利基础、逻辑基础，我们的技术方面的细节以及产品方面推出来的推陈出新，谢谢大家。

感谢各位嘉宾和朋友参加凯丰投资2019投资者年会，我是张琨。接下来20分钟时间我将会跟大家沟通一下凯丰投资目前权益类投资相关的问题。2019年其实在跟很多的机构包括原有的客户沟通的时候，大部分人会问我一些问题，这些问题可能会聚焦几类，包括方法论、投研转换等等一些问题。因为时间有限，我会挑一些具有共识性的问题跟大家分享，希望在未来更长的时间之内，在权益资产领域我与大家有更多机会沟通。

目前整个权益类市场投资的过程中，大量的问题聚焦在以下五点。我们是一个目前定义为宏观策略的大产品，所有的产品都是复制型策略。在这个过程当中，客户们或者朋友们会提一个很重要的问题，在这个宏观策略类产品中权益资产所扮演的角色到底是什么样的？你与一般类型的多头私募是有什么区别？在这样的角色下，你们大概是用什么样的方法论实施，有什么样的团队人员实施，最后你能形成什么样的结果，结果在未来可持续吗？能做得更好吗？可能就这五个问题，我在有限的时间里面跟大家做一些交流，会重点把时间放在一些我认为可能会给大家带来一些解答的重要图表上。

第一，因为我们在座大量是中长期在资本市场有投资经验的朋友们，大家都知道一个道理，宏观策略产品在A股市场比例是有限的，但是对于我们来讲，在整个宏观策略类产品里面权益投资有一个很重要的定位，这个定位在于它本身是具有极强的配置价值，整个权益类市场与商品类市场或者说波动性资产不一样，中长期具有一定的配置价值。在整个过程当中，配置目标本身可能就是在宏观策略产品下面所面临的第一层要素。从国外很多宏观策略产品相对应的方法论来讲，精力更多是花费在自上而下的宏观层面，在工具的使用上可能就直接会采取市场指数。

这是2018年四季度关于桥水基金相关的配置，我们在中长期权益端投资一定要与基准保持极强的一致性。我们最不希望发生的现象是在某一个自然年度我们对它是看好的年度，资产配置下去方法论得出的结果在一定时间是相反，这一点是我希望凯丰目前的客户朋友们明确我们的初衷。

短期我们一定程度是可以接受相关的资产出现方向上的背离，而在中长期来看，我们的稳健创造出相对于配置目标更高层面的回报，也就是说平常讲的正的阿尔法，在中长期可以增强整个组合的收益性。同时，我们也知道稳健的阿尔法带来的效应是非常强大的，一些客户朋友做投资的时候会面临这样的案例。我们在阿尔法上面的效果其实也是一样的，在第一种环境下每年创造15%的超额收益，你本身具备的阿尔法复利效应可能在五年以后是2.01，但是如果你在P2到P4各种环境下面因为你的波动性的不一样，带来的复利效应就有所差别。

大部分的私募客户本身自己在做择时的过程，有些时候评价一个私募产品的好坏最终是在于私募客户在做择时选择的时间点，比如说类似于像在P2到P4各种环境下面对及其波动性的权益资产，你的赎回点也许刚好发生在它向下波动的过程当中，可能给你带来的体验感就不太好。但是如果说你的择时发生在它的波动性向上峰值可能感觉很好，为什么同样一个产品对于很多的客户评价差得很远，而对我们来讲，我们希望通过一个稳健复利的阿尔法策略能够给大家带来稳健性的回报，这样可以把很多客户体验包括投资过程的采取策略实施达到更好的默契配合，这一点我们在权益类产品权益资产的目标分为短中长期进行解读。

我们在这样的目标解读下怎么去做事情？可能就会谈到方法论实施层面，今年很长一段时间之内很多朋友跟我沟通，你们产品到底是怎么做投资的？你们做不做对冲？其实这个表就是给出一个正面回答，首先我们会看到在权益端是用三个维度展开：一是会有主观类投资，二是会做一些指数量化增强上的应用，三是会做股指期货的工具，但是这里面请大家明晰很重要的点，股指期货是很重要的点，这里面选择的合作关系是主动权益投资和量化增强投资是一个加号关系，而我到了股指期货端工具应用的时候更多是乘号关系，比如说当期我们希望更多的权益资产投资的时候，也许股指期货端会乘以1.1，而目前已存的股票存在阿尔法效应的时候，我们是用两个维度的资产去做配置，同时利用股指期货进行调解，这样的话整个达到的目的在于完成刚刚讲的目标，短中长期的目标，更多是方便我们提高投资的应用效率。

主观投资方面我们所采取的方法论是行业分散个股集中，目前我们会把中心29个一级子行业划分为七大板块，里面会实现很多人员的配置以及投资方法论的落地。很明显我们目前每一个领域大概都有两到三名研究员做一个配置，在指数增强方面以王伟总为代表的团队一直做关于300和500的指数增强的产品，最后我们会在股指期货工具的方面由吴总和高总带领的宏观策略团队进行修缮各司其职，工作上略有分工，这样形成我们目前整个权益端资产的方法论。

我只在主观投资上跟大家做一些分析，主观投资方法论特别多，大家可以知道在目前市场上有很多人会做一些深度研究的价值投资，关于市场有效性的基本面趋势投资，甚至包括技术投资等等，而我们在我们的目标明确，大概整个权益资产使用的方法论确定的情况下，主观类的投资所选取的方法论就是行业分散客户集中的状态，我们会在整个多维护阿尔法的过程当中，尽量把人员放在个股选择，配置是优化配置，会在投决会讨论当中进行，研究员精力采用的时候更多是个股选择。投决会首先解决了择时的问题，对于权益类资产来讲包括我与王伟总只需要在整个配置完毕以后的权益资产尽量做好超额阿尔法的收益目标，不再纠结于择时，让我们的工作更加纯粹，不用过多担心择时层面的干扰。

我们的团队刚刚王东洋总略有阐述，我不做过多的说明，每一个团队在本身他所覆盖的领域里面会花大量的精力采用需要采取的工具去达成他超额的目标。目前整个团队之间是一个既分工明确同时通过投决会讨论解决问题达成协作的状态。主观领域我们会在底层覆盖七大板块内充分展开，更多过程中我们绝不仅仅单一依赖研究员底层推荐，一定是用投资带动研究，共同去提升成功率以及效率，因为我们认为投研融合这个事情是整个投资界都在攻克的难题。投研融合一定是投资带动研究，我们不太相信研究员能在单一股票推荐上做得特别完美，但是如果确定了投资的方法论，当你的研究理解你的投资，投资认可研究，就能产生极强的互补性，这是我们团队未来会采取的工作。

• 利率债
  

这个图是十年国债收益率在今年以来的整体走势，从年初3.2%回到现在也是差不多3.2%。我把整个波段分为四个部分，其实在年初一季度的时候，当时整体市场是震荡的行情，主要的逻辑是当时一些金融数据总量好，结构上又比较差以票据为主，经济数据也是呈现分化的情况，实际上市场是比较纠结，形成震荡的走势。

在四月份开始，当央行当局一些发言开始体现偏鹰的信号，股债双杀，整个国债收益率上了30BP。从五月份开始，贸易战重新恢复，整个宏观数据开始二次探底，央行的政策态度再次转向鸽派，一直到八月底九月初，降息预期持续落空，避险情绪交易到了极致，出现了宏观企稳的现象，利率开始往上行，这是今年以来的走势回顾。

今年整个利率在国内尽管是震荡式，但是我们看到海外的市场利率是持续下行的，今年以来美债下行了100BP，德债下行了80BP，其他如俄罗斯等新兴市场利率也大幅下行，全世界的利率都处在历史的偏低水平，今年全球负利率债券规模也创新高。而中国的利率绝对水平和期限利差历史分位数仍较高，从这个角度来讲，相对于全球的债券来讲，中国的利率仍然是价值洼地。

今年的国内市场体现的微观结构是什么样的？左上角的图是体现期限溢价，处于历史的中位数，流动性溢价以及税收溢价都是在历史偏低的水平，也就是意味着对应的利率估值，从国内市场来看是中性偏低的水平。

• 信用债

我们再看一下信用风险的情况。从去年以来大家会听到很多机构的踩雷，很多违约事件的发生，今年违约的情况虽然在相对的高位，但是对于2018年的最悲观情况有改善了，这个市场主流交易的信用利差是持续收窄的，从目前的信用债行业配置来看，我们认为可能高收益AA+以上的房地产以及个别的像建筑装饰的周期性行业可能存在超额收益。

我们再来谈谈未来在信用债方面关注的点，大家知道中资美元债近些年发展比较迅速，大概过去几年每个月月均的发行规模是两三百亿美元，已经形成较大的市场，主要以房地产、银行、城投为主，这些利率是高于国内同行业同公司的水平。相关的银行at1的收益率在5%左右，也不乏7%以上，长期是低利率的环境下，中资美元债的配置价值体现出来了。

• 可转债

最后说一下转债。转债今年的表现应该是超出大部分人的预期，转债市场特征跟股票很接近，整体的风格还是偏向于小盘成长。为什么我们会在转债这个领域逐渐增加一个研究投资的力度？实际上2018年以来因为定增的问题导致转的发行尺度变得很松，市场的规模增加非常快，存量的转债大概在3000亿左右，提供了充裕的可选标的。

黄色是我们做的未来一级发行的预测，在未来很长一段时间内转债的发行量高居不下，仍然有大盘转债有待发行，也为我们未来的择券提供非常好的基础券池。

我们根据转债的估值以及A股的上涨趋势把它分为象限，在左上角的时候我们认为是具备非常好的最优配置价值，现在我们看到斜线附近，意味着短期的配置价值是比较中性的，谈不上优势或者劣势。

但是我们可以看到跟信用债做对比的话，转债目前仍然具有很高的性价比，尤其是右边这个图是用两年+的信用债和转债做的利差，是处于历史的低位，相对于信用债来讲转债在安全边际至少是高很多。另外从估值角度看，转债市场各项估值仍然在历史中低水平，也就是说短期觉得转债不具有特别高的交易价值，但是从拉长周期尺度来看，依然是非常具有性价比的资产。

关于转债的最后一点我们想说的是，大家不要只是把转债当作权益的替代品，实际上它也是可以作为高收益债的替代品。我们看到全市场偏债型的转债大概20多支，大部分的转债到期收益率有3%以上，之所以具备这么高的债性，实际上暗含市场对信用风险的定价，相对信用债转债的变现能力以及流动性还是更好一点，所以实际上它对信用风险的交易便利性是比很多信用债更好，我们实际上可以通过转债实现对信用风险的研究变现。

以上是我们对整个市场的展望，我们的结论是：目前从全球的维度来看，国内的利率仍然是具备较高的配置价值。随着整个中国的发展，整个主权信用也会有一定程度的抬升，但是短期的估值大家也看到比较中性，整体的市场驱动也不是特别显著。我们认为可能从短周期的角度来看，我们不太认为有一个趋势性的机会，可能我们在这里面要做的事情就不是贝塔的操作，而是结构性/阿尔法的操作，具体怎么做阿尔法我们觉得可以关注这两类资产：一是中资美元债，尤其是其中地产债的配置价值，二是可转债。

总的来说，我们认为凯丰固收的优势可能在于宏观的趋势把握以及对底层中微观行业和产业的了解，我们的配置思路也是从自上而下利率和相关衍生品的交易，自下而上对可转债以及符合我们产业优势的信用债自下而上择券的相互配合，我们认为这样的组合实际上优于纯债策略，在未来长期低利率环境下可能是做出长期阿尔法较优的组合策略。谢谢大家。