中欧基金曲径：打造“聪明”的量化策略

　　2022年的开年市场已给了所有投资者一个“下马威”，震荡分化行情将更甚于2021年，频繁追热点不容易收获理想的投资回报，而量化基金覆盖面更广、涉及个股和行业更多，相对更适合震荡行情。

　　如何将基本面与量化相结合打造“聪明”的量化策略?中欧量化策略组投资总监曲径分享了她的深度研究经验。

　　兼具主动管理与量化赋能优势

　　曲径有着金光闪闪的履历，复旦大学数学系学士，卡内基梅隆大学计算金融硕士(全球TOP3 CS专业)，曾任职美国知名量化投资机构千禧年基金，从业近15年，在中欧管理基金超6年，产品兼具主动管理与量化赋能的双重优势。

　　以曲径管理的中欧量化驱动基金为例，该产品近一年回报52.36%，近三年回报114.20%。该产品自2018年5月成立以来，震荡市中平稳建仓，历经市场风格切换，经历去年上半年市场深幅回调行情下，仍取到了26.97%的收益率，同期基准16.46%、偏股混合型基金指数8.98%。(数据来源：基金定期报告，指数数据来自wind，截止至2021年9月30日，去年上半年统计区间2021年1月1日至6月30日)

　　在曲径看来，量化赋能带来的最大好处在于平滑波动。“量化基金覆盖面更广、涉及个股和行业更多，我们不会在任何一个赛道上下重注，而是结合量化模型进行全行业选股，来分散投资，力争为投资人获得超越业绩比较基准的收益。”

　　介于基本面投资与因子投资之间

　　中欧基金的量化策略投资，是介于传统基本面投资和因子投资之间的一种投资方式。“如果把基本面研究比作探照灯一样，聚焦在一个擅长的板块精耕细作，那么量化投资就更像是雷达扫描式，在深度上虽然较基本面研究略欠缺，但是大大扩宽了研究的宽度。”

　　“此前市场拥抱核心赛道，看多白酒和新能源的时候，我们的模型看多了传统乘用车整车;猪价接近最高点的时候，模型开始看空农林牧渔板块;我们的模型在大家还没有关注到周期股的时候，看多了钢铁。”曲径说，“我们希望通过雷达扫雷的方式，以宽度弥补深度上的不足。这是我们和基本面投资最大的差异，基本面量化希望以宽度取胜。”

　　不同于传统多因子策略采用通用模型，基本面量化是通过不断的专家访谈、上门路演、研究团队协作，提取各行业基本面逻辑单独建模，力争比市场更快发现行业拐点和投资机会。例如，汽车行业会纳入专属的乘用车周期车数据，钢铁行业会纳入特定的高炉开工率等指标，养殖行业会用猪存栏量、出栏量、价格等等。“我们团队8成的时间是跟行业专家讨论问题，梳理和重塑行业的核心投资逻辑。”

　　这也是基本面量化最难的一步——“找到基本面逻辑”，这是决定大厦的基底是否稳固科学的根本。“我们这座大厦要搭在坚持的基本面研究基础之上。”

　　数据来源：基金定期报告，截至2021/12/31。中欧数据挖掘A成立于2016/1/13，业绩比较基准为：中证500指数收益率*95%+中债综合指数收益率*5%, 2016-2020年涨幅分别为：10.05%、-0.53%、-19.34%、51.88%、56.92%，业绩比较基准分别为1.40%、11.14%、-14.01%、13.83%、19.92%;成立以来涨幅为158.58%，业绩比较基准为52.04%。历任基金经理任职时间：曲径(2016/1/13至今)。中欧量化驱动成立于2018/5/16，业绩比较基准为：创业板指数收益率*95%+中债综合指数收益率* 5%， 2018-2020各年度及成立以来涨幅分别为：-15.82%、31.91%、28.28%、89.97%，业绩比较基准分别为-18.39%、33.38%、61.26%、96.04%。历任基金经理任职时间：曲径(2018/5/16至今)。以上产品于2020/10/31修改投资范围，增加存托凭证为投资标的，详阅法律文件。中欧周期景气管理成立不满6个月，故业绩不予展示。

　　基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。上述基金为混合型基金，其预期收益及预期风险水平高于债券型基金、货币市场基金，低于股票型基金。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金资产，但不保证本基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对本基金业绩表现的保证。本产品由中欧基金发行与管理，代销机构不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。投资者应认真阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和风险揭示书，充分认识本基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑本基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。

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