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　　导读：1969年11月3日，一个名叫爱德华·索普的麻省理工大学教授，开创了自己的对冲基金。起初，这个基金非常神奇。负责做投资的爱德华·索普，主业还要在麻省理工大学教书，只能利用空闲的时间做投资。每天市场开盘的时候，他自己却站在讲台上授课，产品居然还能显著超越市场。（数据来源：Bloomberg，区间为1970/1/1-1970/12/31）

　　原来，索普用了一台电脑做自动化的交易，每天计算各种权证的价格，然后买卖相应的股票做对冲。多年后，爱德华·索普被誉为量化投资的开山鼻祖，开创了一条以科技驱动投资的全新范式。

　　在索普所开辟的道路上，将量化投资进一步发扬光大的，是数学家吉姆·西蒙斯。投资界所流传的“世界上只有一个巴菲特，也只有一个西蒙斯”形容的也正是这位。他管理的大奖章基金，不仅在业绩上树立了行业标杆，更在实践层面上将量化投资推向了主流资管平台。（数据来源：Bloomberg）

　　伴随着全球量化投资浪潮的兴起，中国A股市场也在2010年前后迎来了该领域的首批探索者。其中，曾在巴克莱担任基金经理的田汉卿，加入华泰柏瑞基金组建量化团队，将全球成熟的量化投资技术与中国市场投资经验相结合，搭建了基于基本面的多因子量化投资模型，团队又在2018年起进一步开发了短期量化模型。

　　田汉卿退休后，以盛豪为代表的华泰柏瑞量化中生代基金经理接过接力棒，不仅在策略框架上延续了团队对更加纯粹Alpha的追求，在因子与模型迭代上也坚持创新、持续精进。华泰柏瑞量化团队也从早年的以基本面量化为主，逐步形成了今天基本面量化+量价因子+非结构性数据的三位一体打法。

　　时光向前，从索普的奠基到西蒙斯的突破，从田汉卿的本土化探索到盛豪等量化中生代的传承精进，量化技术不断发展。

　　爱德华·索普在开启投资生涯之前，便以其对概率的深刻理解而闻名。通过团队合作的算牌方式，索普能把21点的概率提高到52%。仅仅靠着这2%的优势，就能在长期实践中持续获取收益，甚至引发了对这类游戏的规则调整。

　　而索普在量化投资中的“概率优势”，成为了整个量化投资的本源。在《征服市场的人》一书中，文艺复兴科技公司的创始人西蒙斯提到，所有的努力和付出都是为了把投资概率进行提升。依靠这一点点的竞争优势，文艺复兴的大奖章为西蒙斯赚取了上百亿美金。

　　华泰柏瑞量化团队对建立“概率优势”的脚步同样从未停止。早年A股市场的有效性不强，通过海外先进的基本面多因子模型，能够获得比较好的超额收益。随着A股市场的逐渐成熟，对Alpha的争夺越来越激烈，他们也不断对模型做持续迭代。

　　从2012年至今，他们积累了十几年多因子模型的实战经验，特别是如何把海外先进的模型系统和A股市场的独特逻辑相结合。在这个过程中，他们以每年超10%的因子迭代增速进行优化，也引入了更丰富的数据源。今天，他们的基本面模型早就和当年的不可同日而语。（数据来源：华泰柏瑞基金）

　　到了2018年，他们开始尝试把量价模型作为增量的阿尔法来源。当时有一批做CTA商品策略的管理人，通过把量价模型复制到股票市场上，取得了非常不错的效果。另一方面，投资者行为也是影响A股市场波动的重要因素。华泰柏瑞量化团队经过两年内部测试后，终于在2020年开始系统性形成量价模型，实现了基本面因子和量价因子的双Alpha驱动架构。

　　与此同时，团队也持续关注自然语言处理等新技术在金融领域的应用可能性。2018年开始，华泰柏瑞量化团队发现大语言模型在量化投资中的辅助作用。用了两年时间，他们开发了自己的大语言模型，之后又不断迭代并通过持续的训练取得了非常不错的效果。等到Chat GPT出现后，他们又开发了基于新一代的大语言模型的辅助投资的工具，比如用于优化股票池的风险事件剔除工具等。

　　2024年，量化投资“几经波折”。从年初的小盘因子暴跌，到“9·24”之后的大盘因子暴涨，一年内出现了多个极度波动的交易日。部分被包装成Pure Alpha的Smart Beta策略出现了较大回撤。

　　Pure Alpha是稳定的，而Smart Beta会受环境、风格变化的影响。当市场保持均衡状态时，Pure Alpha和Smart Beta并没有呈现太大差异，一旦市场环境出现剧烈波动，两者的稳定性就有天壤之别。

　　为了追求更稳定、更纯粹的Alpha，华泰柏瑞量化团队有几个相对独特的做法：

　　1）注重因子层面的逻辑，避免统计数据上的过度拟合。量化投资最大的风险，在于统计规律天然的线性思维。世界的变化是非线性的，是跳跃的。一旦某个市场或宏观范式出现转移，就会对线性模型带来极大的冲击。

　　在模型的搭建上，华泰柏瑞非常注重投研团队的“主动”思维方式。他们认为，“主动量化”的核心在于，是人驾驭模型，而不是模型驾驭人。从哪些方向挖掘新的因子，如何将上百个多因子科学有效结合在一起，主要取决于投研团队的思考和认知。

　　哪些因子的无效是周期性的，哪些因子的无效是永久性的，哪些是Alpha因子，哪些又是风险因子，这都需要团队的主观认知做判断。比如说，外资买入曾经是一个有效因子，但随着市场结构的变化不再有效。而价值因子即使出现短期的失效，长期有望回归。

　　2）模型层面严格执行中性化处理风险，如行业、风格等。从统计规律的角度看，小盘风格能够长期跑赢大盘，以至于绝大多数量化模型都会偏向小市值因子。但是每年大小盘风格可能会有一两次切换，每几年会有一次较大的风格轮动。这些风格切换或轮动，通常会给量化模型带来波动。华泰柏瑞量化团队对市场上的各种风格因子都做了中性化处理，特有的模型并不偏向小市值因子。在行业层面，他们严控最大偏离。即便某个行业持续有超额，他们也会进行再平衡调整，避免持续累积后的暴露加大。（数据来源：Wind，区间为2020/9/19-2025/9/18）

　　3）降低模型之间的因子相关度。一方面，基本面因子和量价模型自身提供了不同的Alpha来源，使得模型的稳定性更强。另一方面，华泰柏瑞量化团队的模型策略和市场相关性也不高。通过更多元的超额收益来源，形成了“东边不亮西边亮”的效果，在不同的环境下都能有发挥效用的因子。

　　4）为不同的产品基准形成差异化的策略。在机构投资者占主导的市场中，市场有效性更高，基本面因子能发挥更大的作用。而对于个人投资者为主要参与主体的市场，量价策略的拥挤度较低，能发挥更好的效果。

　　在《征服市场的人》一书中，处处能看到西蒙斯追求卓越的精神。在整个90年代，当大奖章的夏普比达到2倍后，2003年他通过分散化的方式进一步把夏普比提高到了6倍。而西蒙斯并不满意，又在2004年通过对模型的迭代提升到了7.5倍。他总是希望做到比市场更聪明，处理信息的速度更快。西蒙斯对团队说的第一句话是：我们能否赚更多？（数据来源：Bloomberg）

　　华泰柏瑞量化团队也在不断追求更好的投资效果。他们在双线Alpha的基础上，建立了非结构化数据小组，为基本面因子和量价因子小组提供更多的非线性数据。相当于通过大语言模型和人工智能，突破了人类大脑的思维局限，站在更高的维度寻找基本面和量价的规律。

　　在量价的交易模型上，他们会做更精细化的时间段区分。从集合竞价、到开盘的前一个小时、再到交易的中间时段、以及收盘前半小时，每一个时间段的主要交易者不同，也需要不同的量价策略来捕获Alpha。

　　在Alpha因子的挖掘上，他们是严谨的，特别忌讳简单的“Data Mining（数据挖掘）”。每一个因子的纳入，都需要经历至少三次开会讨论。先把数据的信息含量研究清楚，再从信息含量找到投资逻辑，最后要理解这个因子在什么环境下会表现不好，能否做一些改进。他们会特别规避一些数据回测很好、但缺乏信息含量和逻辑的因子。

　　五年前的一次访谈中，我们曾经问过田汉卿：如何看待AI机器学习？彼时的田汉卿认为，人工智能AI是无法打败所有的主动管理人，否则终极模式就是资本市场的资源配置价值会被人工智能取代。

　　五年后，在人工智能已经无处不在的时代，我们又问了盛豪相同的问题。而他的回答也是一致的。盛豪认为，如果机器取代了人，那么最终全市场就只剩下一个最聪明的人工智能策略，资本市场也就失去了定价能力。在底层信仰上，华泰柏瑞量化团队坚信主动的价值创造，量化和人工智能只是辅助的工具。

　　他们并不是完全的数据驱动、模型驱动，而是把主动的长期逻辑和数据挖掘做了结合。量化的基本元素是数据，人需要了解每一个数据的信息含量。对于无法理解信息含量的数据，他们宁可错过也不愿意用错。

　　主动和量化并不是对立的，两者的融合能产生更好的效果。投资的世界不仅要数据，也要有长期底层的逻辑。

　　1968年的一个晚上，爱德华·索普和还未出名的巴菲特打桥牌。玩得一时兴起，巴菲特问索普一个问题：你有没有玩过三个骰子的游戏？假设三个骰子，A是（3,3,3,3,3,3）;B是（6,5,2,2,2,2）;C是（4,4,4,4,1,1）。你选一个觉得最好的骰子，然后我选，我们一起玩，看看谁会赢。

　　索普很快发现巴菲特在给他“下套”。他告诉巴菲特：A对于B有三分之二的胜率，B对C有五分之九的胜率，C对A有三分之二的胜率。这是一个剪刀石头布的游戏，无论我选哪个，你都能战胜我。巴菲特听完后，哈哈大笑，说你是唯一识破这个游戏奥秘的人。

　　巴菲特说，其实这个游戏，就好比投资方法。任何一种方法，都不是万能的，也能被其他方法互相克制。

　　价值投资、量化模型、技术交易，都有各自存在的空间。而华泰柏瑞量化团队，正是结合了这三大投资派系，形成了基本面量化+量价模型+非结构化数据的研究小组，把主动量化的招牌不断传承。

　　风险提示：本材料仅为观点分享，不构成基金宣传推介材料或法律文件。观点仅供参考，具有时效性，未来可能随着市场变化而变化，亦不构成任何投资建议或基金收益的保证。如需购买相关基金产品，请您关注投资者适当性管理相关规定，提前做好风险测评，并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。产品过往业绩不代表其未来表现，不等于产品实际收益，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金投资需注意投资风险，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和产品资料概要等法律文件，了解基金的具体情况。

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