西部利得基金翟梓舰:在轮动中捕捉确定性超额收益
◎记者 朱妍
当前,A股市场轮动提速,单一赛道投资难度显著攀升,AI量化正成为应对市场变化的核心解法之一。近日,西部利得基金AI量化体系搭建者、拥有8年量化研究经验的基金经理翟梓舰接受了上海证券报记者专访,他结合新发产品西部利得智享量化选股混合,分享了AI量化的实战逻辑与前沿思考。
翟梓舰认为,量化投资的优势往往能在分散市况中凸显,单一赛道上涨反而会压制量化的超额收益,而今年以来轮动加快的市场环境,正是量化策略发挥实力的优质窗口。新基金将对标中证全指,以均衡配置为底,通过多策略锻造收益锐度,在市场变化中争取捕捉有确定性的超额收益。
破解量化均衡与锐度的矛盾
2026年以来,A股市场呈现行业轮动提速的特征。而在翟梓舰眼中,这样的市场环境恰恰为量化产品打开了发挥自身优势的窗口期。
“未来一段时间,成长股的机会依托于AI技术与应用的新突破,价值股方面则须观察产能周期拐点和地产链的修复情况。市场机会或呈现分散特征,这有利于发挥量化投资分散布局、多策略协同的优势。”他说。
翟梓舰直言,量化投资最怕单一行业或板块猛涨。据悉,西部利得智享量化选股混合对标中证全指,中证全指覆盖5000余只股票,在大小市值、成长价值及行业分布上呈现高度分散的属性,堪称A股市场的“全景样本池”,也让这款新产品具备了均衡底色。
如何在均衡的基础上打造收益锐度,则是这款产品的核心命题。“均衡靠指数,锐度靠策略。”翟梓舰总结道,新基金采用“核心+卫星”的多策略体系,以兼顾指数增强的稳定性与主动量化的灵活收益弹性。
翟梓舰介绍:核心策略为AI增强全指策略,是产品收益的基础盘;卫星策略则是产品差异化的核心,其精选部分实盘运行超两年的低相关性子策略,覆盖大小盘成长价值、行业轮动等方向,通过低相关性策略的搭配,挖掘超额收益的同时对冲风险。“这些子策略是量化团队的智慧合集,底层量化模型自主运行,基金经理的主观判断体现在子策略的前期选择和比例配置上。”他说。
持续进行AI量化增量研究
随着AI技术在金融领域的应用普及,AI量化赛道的竞争愈发激烈,这是翟梓舰近些年深耕行业的直观感受。2022年他入局公募AI量化领域时,业内布局者为数不多,而如今各家公募基本都完成了AI量化的布局,这一变化从侧面印证了AI策略的市场有效性——其与传统量化策略相关性低,能够强化现有投资组合。
不过,AI量化也迎来了新的挑战。“因子和策略的同质化现象不断加剧,超额收益的衰减速度也在加快。” 翟梓舰坦言,过去花两三个月就能完成模型改进、做出显著超额收益,现在要花更多的精力,行业里从不缺聪明人,想要做出差异化,唯有坚持做有增量的研究。
对于市场一直热议的AI量化“黑箱”问题,翟梓舰的看法是:“如果一个策略很容易被理解,那它失效得也快,AI挖掘的那些无法解释的收益,反而失效更慢。”在他眼中,AI量化的“黑箱”并非缺点,而是其核心竞争力之一。传统量化能清晰说清估值、动量等因子的具体占比,而AI能挖掘出数据背后的非线性规律,这些难以被复制的规律,正是持续创造超额收益的关键。
“AI并非一劳永逸的投资工具,搭好AI量化框架只是基础,持续迭代才是关键。”翟梓舰表示,如今团队的AI模型已能实现每日完成一些程序化工作,但人始终是投资的核心:一方面,要持续跟踪模型表现,避免出现样本内效果好、样本外表现差的问题;另一方面,要根据市场变化及时优化模型,让技术始终跟上市场节奏。
在他看来,当前AI量化的突破点,并不在于单一的模型升级,而是集中在三个核心方向,这也是团队做“增量研究”的抓手:一是将学术端的新算法结合金融市场的特性落地应用,而非单纯套用;二是针对市场变化迭代现有模型的细节,让模型更贴合市场实际;三是从更细分的维度挖掘高质量增量数据,包括财务附注、专利、调研纪要等,从数据源头寻找差异化机会。
谈及未来的布局,翟梓舰表示,团队会始终保持季度级别的模型迭代,以投资者体验为核心,在均衡市场中持续打磨策略,但量化产品的底层逻辑始终未变,即在明确的约束里做阿尔法增强,让投资者看得懂、敢配置,这比一味追求短期高收益更加重要。

