一边是沪指在“后2000点时代”的起伏震荡，一边则是监管层松绑力度加大，面对诸多挑战与机遇，资产管理行业正在酝酿一场变局，先行者差异化突围路线图日渐清晰。

  过去三年间，银华基金致力于以分级基金为突破口，寻觅“中国式量化投资”之路。在“分级基金专家形象”逐步深入人心之际，今年以来银华又开始尝试将对冲策略引入专户投资，运作一年来取得了不俗成绩。

  在银华基金副总经理兼量化投资总监周毅看来，分级基金仅是银华量化投资本土化的一个切入点，未来，银华将进一步扩大量化投资的应用范围，丰富产品类型。“我们的最终目标是在银华打造国内最优秀的量化团队，然后把量化投资在此平台上做大做强，做成国内领先的旗舰型数量化投资团队。”

  ⊙本报记者 唐真龙

  徐图稳进

  以分级基金为切入点探索绝对收益

  提及量化投资，拥有十余年海外资本市场丰富职业经验的周毅指出，量化投资在股票市场的应用范围较广，包括金融工具设计、指数增强、市场中立阿尔法模型以及套利策略等等多个方面。在反复比较深思熟虑后，周毅选择将金融工具创新作为突破口。

  周毅认为，相比于其他的量化投资领域，金融工具与市场地域性特征关联度最低，因此移植性最强，成功概率就越高。在成熟市场，金融工具中使用最广泛的就是结构化。银华基金首战“试水”分级基金。这是在当时法规允许范围内、可实现的融资性结构化产品，其A类份额具有类固定收益特征，B类份额具有杠杆特征，可满足三类投资者的需求。

  2010年5月，银华推出了旗下首只分级产品——银华深100指数分级基金。截至今日，银华共推出了三只指数分级基金和一只主动型分级基金，包括银华深100（首只深100分级指基）、银华中证等权重90（首只等权重分级指基）、银华中证内地资源（首只投资主题指数的分级基金）和银华消费主题（首只主动管理的主题类分级基金）。

  根据wind数据，这四只分级产品占据了目前市场上分级基金规模的半壁江山，并且创造了多个第一：银华深100是上市首只首日出现双溢价的分级基金，也是目前是场内规模最大的基金，约为150亿元左右；银华中证等权重90指数分级基金是第一个触阀值折算的分级基金，为所有分级产品的发展完善和风险控制提供了可借鉴的宝贵经验。

  2011年是分级基金大扩容的一年，各种投资机会吸引了投资者和同行的目光，对于分级基金的讨论也如火如荼。而“凡事看远一步”的性格，让周毅开始着眼“寻找下一个工具”。“我们想做全方位的量化投资，包含量化投资的各个领域。”

  2012年，银华量化投资团队先后建立了侧重统计α策略和套利策略的研究小组，目标是做绝对收益。所谓α策略，即一方面通过数量统计的方法建立一个拥有较高超额收益（主要体现在α上）的股票组合，另一方面通过卖空股指期货合约对股票组合的市场平均波动部分（主要体现在组合的β系数上）进行对冲，使投资组合的β系数接近零，从而获取股票组合稳定的超额α收益；而套利策略就是在价差出现后，在其收敛的过程中去抢价差，获得较低或无风险收益的机会。

  今年以来，银华的多只专户产品已经成功在A股市场上综合应用以上两项策略。据记者了解，银华专户产品中，表现最好的账户年化收益（扣除各种费率后）大幅超越同期沪深300指数。波动率仅约为沪深300波动率的1/3。尽管受现有法规和交易平台限制，在美国应用的量化策略大多数无法在A股实现，尽管有高频交易限制、数据库不完善、集中交易制度、佣金费率等多方面的约束，但银华在专户对冲产品上的成功尝试，证明了在国内利用量化投资方法可以获得绝对收益，而且随着各种限制的宽松化以及杠杆机制的引入，量化绝对收益产品可以拥有巨大的发展空间。

  从美国市场的发展来看，资产管理业经历一个α和β分离的过程，共同基金业更专注β，而对冲基金追求的是超额收益（α）。目前，国内公募基金主要追求相对收益，周毅认为，国内公募基金业会逐渐增加寻求绝对收益的需求。虽然目前公募基金存在一些限制，不适用量化投资，但是随着基金行业发展和创新，全业务的开放，以“绝对收益”为特征的量化投资产品将会获得投资者的认可，中国式量化投资前景广阔。

  和而不同 与传统投研平台充分融合

  “实际上量化投资是一个相对宽泛的概念，广义来讲，只要引入数量化模型进行定价运算，并以此作为投资的依据，就可称作量化投资。国外的投资或多或少都需要用到量化方法，对‘量化投资’的界定主要是看量化工具的依赖程度和使用比重。”周毅进一步指出，量化与传统上的定性投资有所不同。定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及判断，不过人非圣贤，孰能无过，天才基金经理也有犯错的时候，而量化投资屏蔽了人情绪性等偶然因素带来的风险，尽量将误差控制在可承受范围内，这也是其相对优势之一。

  量化投资最初便是从数量化风控为始进入华尔街，实时风控在量化投资中的作用至关重要。“主动型基金的基金经理更擅长于定性的分析，通过多种信息和数据综合，来判断一只股票的投资价值。但是，一只好股票与组合内已有股票是正相关，还是负相关，通过定性的方法无法解决，但是可以用量化方法来进行实时风控和优化管理。”

  周毅也非常看好量化投资与现有公募基金的融合。他认为，一个完善的量化团队，也应该充分利用公募基金定性投研平台的优势和支持。周毅认为，定性对于定量并非矛与盾，相反完全可以锦上添花。举例而言，基本面量化中，定性分析是前期管理好股票池的关键，可以把定性选股的结果作为量化模型的输入，再由量化模型去决定怎么控制风险和优化组合，将两者优势结合，使得量化投资更具前瞻性和预测性。而前者正是目前公募基金投研平台所具有的优势。

  作为银华量化投资团队创始人的周毅拥有14年的从业经历，曾涉足金融咨询公司、投资银行、基金管理多个领域。同时跨学科的学术背景也使得周毅在量化投资上得心应手。北大计算机系毕业后，周毅又进入美国约翰·霍普金斯大学学习金融。

  周毅指出，不同领域的从业经历和宽泛的接触面，有利于自身从各个角度全面认识资本市场。在投行的工作经历使得周毅能够迅速及时地了解到底市场缺何种产品，什么样的工具设计能够适应这种需求，回到金融机构就可以设计这种产品。而在买方的经验，对于怎么管理好组合、获取绝对收益也极有帮助。

  在周毅看来，量化投资是把数学、物理、计算机和工科背景，与金融投资中的现象结合起来，去寻求超额收益。其自身的经历也符合这些特点，既有计算机专业功底，又学过金融，同时还从事过计算机和金融行当，最后加起来发挥两者的能量，最终实现一加一大于二的效果。

  各司其职

  锻造完善量化

  投资“流水线”

  周毅认为，目前在量化投资领域所取得的诸多成就都归功于其全业务线的量化团队打造。周毅回忆道，银华在业内属于较早开展专门的量化投资研究的公司之一。从一开始，他就将团队建设、流程设计和制度完善放在首位。目前量化投资团队已经达到16人，职责涵盖了金融工具、α策略、套利及实时风控等量化投资的各个业务链。

  “量化投资的关键在团队，因为投资过程是靠一个系统来运作，而不是靠某个人。最终能否成功，不是某一个人的能力出众，而是看团队中成员是否能够各司其职、各展其能。目前，银华在基本完成团队建设的基础上，已经构建了完善的量化投资系统平台，形成了稳定的流水线，为量化产品的运作提供了坚实的保障。”

  在团队成员配备上，着眼长远，以长期发展目标为契合点来搭建团队。“我们的最终目标是在银华打造国内最优秀的量化团队，然后把量化投资在此平台上做大做强，做成国内领先的旗舰型数量化投资团队。”周毅介绍，目前，银华量化团队人员配备充足，基本涵盖了量化投资的各个方面，例如：指数增强方面的负责人具有统计学背景，曾多年从事阿尔法策略的运用工作；而在套利策略方面，则配备了曾在千禧对冲基金专门从事套利策略的精英；实时风控领域也聘请了在海外知名对冲机构专业做过实时风控的人才。他相信，这种团队优势将随着时间推移而逐步得到体现。

  除了团队人员的准备，周毅更看重整个投研流程的设定。他将量化投资工作流程比喻为工厂的流水线：仅仅是一个简单的沪深300权重对冲，就需要有三组人马在三个不同的岗位发挥自己的作用。比如定性和定量分析师，他们所分析出的最佳股票池就是原料，原料质量不好，加工的机器再好，最后做出的成品也有问题；而中间负责量化模型对冲的人员，就是负责将原料加工为半成品的工人，他们要保证组合风险真正被对冲掉；而最后一步做实时风控优化的成员，对于做组合收益也非常关键。同一个池子里，可能各个元素有负相关性或正相关性，两个都是好的东西放在一起并不一定结果就是好的。

  周毅表示，要保证量化投资所有环节的顺利运行，需要多个岗位的协同配合，更需要一个覆盖量化投资各个领域的业务链条。更确切地说，量化投资需要的是“完备”生产线，一个覆盖业务链上所有领域的完备团队。一旦搭建好了这个业务链，可以适应低管理成本的大规模的资金运作。

  周毅CFA，硕士学位；毕业于北京大学，美国南卡罗莱纳大学，美国约翰霍普金斯大学；13年证券从业经验。先后在美国普华永道金融服务部，巴克莱资本，巴克莱亚太集团等金融机构从事数量化投资相关工作。现任公司副总经理、量化及全球投资总监，并担任“银华深证100指数分级证券投资基金”基金经理。