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寫在前面 我們在今年4月寫了一篇《傳統基金經理還在“堅守能力圈”，量化選手已經甩他們幾條街！》，其中描述了一個現象：“當新事物出現，基金經理們還在“不漂移”，還在“堅守自己的能力圈”的時候，量化基金已經妥妥的甩了對手兩條街。” 我們都知道今年以來最火的行業是TMT（Technology，Media，Telecom，科技、傳媒和通信）。我們還知道專注于TMT行業的基金經理很少，原因在于過去2年做成長的基金經理大部分都“卷”到了新能源的方向，專注于TMT基本沒有什么賺錢效應，自然研究的人就很少。我們把過去幾年TMT的表現展示如下： 
我們看到，2021-2022，TMT行業一直在走下坡路，這種體驗如果對比一下電氣設備（新能源）行業，效果更加明顯： 
2020和2021，新能源對于TMT是完全碾壓，雖然2022年電氣設備有了較大的回撤，但是TMT表現也很一般，大家半斤八兩，可是2021至今新能源的漲幅可是妥妥的完勝TMT。所以，當2023年TMT暴起的時候，市場上絕大部分的主動基金經理基本沒有反應過來。 但是，有一類基金卻最快抓住了這波機會，就是量化選股的基金。根據我們的理解，量化選股基本不受“能力圈”的限制，而是以市場數據為基礎，通過各種計算得出未來最有希望跑贏的投資機會。在我們之前的文章中，我們梳理出其中業績表現最好的一批佼佼者，而其中華夏基金孫蒙管理的華夏智勝先鋒、華夏智勝價值成長都在其中，并且具有良好的表現。今年以來（截至6月21日），這兩只產品分別取得了13.08%和9.45%的投資回報，同類排名分別為84/852（前9.86%）和125/852（前14.67%）。 業績表現 帶著對量化選股的一絲好奇，今天，就讓我們走近華夏基金孫蒙，仔細探究一下產品細節，也了解一下量化基金經理的所思所想。 1、華夏智勝先鋒LOF 
我們看到華夏智勝先鋒LOF這只產品成立于2021年12月5日，成立至今都由孫蒙獨立管理，截至2023年6月21日，該產品取得了14.35%的投資回報，同期滬深300指數下跌22.81%，產生了37.16%的超額收益。更加值得注意的是，超額收益的持續而穩定的增長，而沒有受到波動的影響。 2、華夏智勝價值成長A 
同樣，孫蒙管理的另外一只產品，華夏智勝價值成長A自他2020年3月17日接手以來，截至2023年6月21日，取得了71.13%的投資回報（年化17.93%），同期滬深300指數上漲4.16%。而且，超額收益的穩定性同樣肉眼可見。 這里我想解釋一個邏輯：當熱點行業表現突出的時候，會拉高指數（寬基指數）；這個階段，如果某只基金投資了這個熱點行業，大概率會跑贏指數，如果沒有投資這個行業，大概率會跑輸。跑贏時超額增加，跑輸時超額減少。如果一只基金的超額收益持續穩定增加，說明可以不斷的追上熱點，一次兩次是運氣，但是時間長了，就不得不去猜測，是不是能力。而讓我們好奇的量化選股，可能就具備這樣的能力。 3、單年度回報 
看單年度的意義在于觀察不同風格市場下的表現，我們發現，2020年3月到年底，經歷了醫藥、消費、新能源的結構化行情，華夏智勝價值成長A取得了27.54%的投資回報，不算很高；2021年，新能源和舊能源是唯一的獲利可能，華夏智勝價值成長A取得了28.43%的投資回報，這個就比較厲害；2022年，兩只產品，1只-4.41%，1只-0.32%，作為股票型基金，表現真的很優秀，華夏智勝先鋒LOF2022年的業績同類排名為19/718（前2.65%），另外一只的排名為35/718（前4.87%），都非常靠前。 4、最大回撤 我們來看風險控制的表現： 
華夏智勝先鋒的最大回撤為-25.29%，發生在2022年4月，就是成長崩塌，價值上漲的階段，而同期滬深300指數的最大回撤為-30.31%，發生在2022年10月。首先，作為股票型基金（股票倉位不得低于80%），回撤控制還不錯。但是，我們注意到的是，回撤發生的時間和大盤不同，2022年1-10月這波回撤控制的很好。 
從華夏智勝價值成長A的表現來看，回撤控制的也相當不錯。比如，2021年2月-3月，這只產品的最大回撤為-6.67%，同期滬深300指數回撤達到-15.14%。這是從消費、醫藥、新能源轉向順周期的時間。同樣，2022變的表現和華夏智勝先鋒LOF的表現一樣，我們就不贅述了。 5、資產配置 
我們看到，華夏智勝先鋒A，長期股票倉位在90%以上，沒有太多擇時的空間。 6、行業配置
我們本來以為行業上會有較大切換，但打開數據一看，真的有點意外，妥妥的均衡配置，31個申萬一級行業全部都有，這就讓我們感覺到困惑了，“全都有”的組合是怎么做到控制回撤，抓住熱點，持續戰勝寬基指數的？我們留下這個疑問，期待解答。 因為行業太均衡，做歷史分布圖的意義也不大，我們展示2022年年報的申萬一級行業分布如下：
看到這里，我能想到的就是個股做T+0這種高頻交易了，當然這個目前只是猜測。 7、重倉持股 我們統計了華夏智勝先鋒A的重倉持股數據如下：
我們試圖找出一些規律： 1、大市值和小市值的股票都有
重倉持股中上萬億市值的股票經常出現，同時也會出現不到100億市值的股票。 2、大部分的個股估值水平較低 5個季度的重倉持股中，市盈率（PE-TTM）超過100倍的個股只有4只，市盈率在10倍以下的出現10次，市盈率在20-50倍的出現24次，市盈率在50-100倍之間的出現7次。可見，對于估值還是有一定的要求。 3、換手率較高 50次的重倉持股中，只有1只股票重倉3次，5只個股重倉2次，其余45只個股都僅僅重倉一次，也就是說，基本每個季度都換一遍，換手絕對的高。 4、個股占比很低，持倉很分散 第一大重倉股的占比在1%附近，前10大重倉持股的集中度不超過在10%附近。目測會投100只以上的股票，持倉極為分散，這和主動管理的基金產生了很大的差異。根據wind數據，華夏智勝先鋒A（智勝先鋒LOF）2022年的股票換手率達到了804.23%。 正念訪談 寫道這里，我們對于產品的業績表現有了較為細致的了解，但這依然解決不了我們腦子里的諸多問題。所以，今天我們邀請到了華夏基金的孫蒙來到《正念訪談》繼續解答我們的疑問，我們將核心的內容分享如下，供大家參考： 正念：孫總您好，我們詳細梳理了您的產品，有很多細節想向您請教，首先還是請教一下您基本的投資邏輯。 孫蒙：智勝系列產品還是以中證500指數為基準，在行業不偏離的情況下，通過在全市場進行選股以期得到更好的投資結果。其實很多的投資者分不清阿爾法和貝塔，或者無法清晰的感受到阿爾法，這是我們這個系列產品希望明確表達給投資者的信息，就是提供持續、穩定額阿爾法收益。 至此我們“恍然大悟”，這兩只產品又是一只“隱形的”中證500指數增強策略產品，這樣很多問題就迎刃而解。比如，為何行業會如此均衡，因為本來就是以指數為基準。所以，我們首先要補充一下兩只產品和中證500指數的走勢比較：
相對于滬深300指數，兩只產品對比中證500指數的超額收益更加明顯、更加穩定。
正念：如果是量化投資，這兩只產品在算法上有什么特點嗎？ 孫蒙：我們是一個基于AI算法的指數增強策略。在投資當中，AI或者機器學習能發揮的幾個優勢。首先是在數據的維度，隨著 A股上市公司數量越來越多，指望1個人去對每一支股票有一個有效的定價，本身就比較困難；但是對于量化手段或者基于學習算法來說，是比較適合去處理多維度多類型的數據。另外，每一支標的所對應的數據結構，除了標準化的數據外，一些非結構化的數據也可以通過技術手段應用在投資策略中；以及，基于這些數據，怎樣去尋找有效的投資策略，也是會通過算法、從歷史行情當中去尋找和優化。 正念：量化選股和主動管理有什么區別？ 孫蒙：其實從邏輯上來講是相似的，都是通過信息的加工選出未來更看好的股票。如果要說區別，最大區別是對于信息的處理方式不同。 正念：如果是一個指數增強策略，回撤控制很難大幅度超越指數，但您的回撤控制確實很好，什么原因呢？ 孫蒙：我們相對受到風格輪動的影響比較小。舉一個例子，去年的四季度，受到成長風格回落的影響，市場出現了較大回撤，但我們產品的超額是在提升并創了新高。這是由于我們從策略設計的初衷，就希望我們的策略的超額并不受到這種大類風格輪動的影響，所以我們預先做了風格或者是風險因子的剝離，使得我們受到這種大類風格的輪動的影響是相對比較小。 正念：我們對于您的AI算法越來越感興趣了，關于這個算法的如何開發的，您愿意再多說一些嗎？ 孫蒙：這個AI算法是我們從2017年開始和微軟亞洲研究院的一個長期合作，我們發揮的是華夏基金在主動投資方面對于市場的深入理解，同時發揮微軟亞洲研究院在 AI算法上知識，然后結合雙方優勢，形成對A股市場一個更有效的刻畫。 正念：感覺似乎是人工智能的更早期應用。那您和微軟研究院之間的分工是怎樣的？ 孫蒙：其實可以把微軟研究院看成是整個策略研發過程中的某個局部的環節，并不會直接買入AI生成的股票。 正念：AI算法和傳統的多因子模型有什么區別？ 孫蒙：首先，各有利弊。對于多因子策略來說，整個框架比較靈活。比如，基金經理認為哪些類型的風格的因子可以決定我未來的漲跌，或者比較看好哪類型的風格，都可以做一些權重的靈活調整；但是，缺點可能是對于市場的刻畫有一定的欠缺，或者是所謂叫欠擬合的。對于AI算法來說，基本完全是從數據出發的；它的優勢是對于數據的理解比較深入，缺點就是整個框架是偏黑的，不太可能把一些主觀的觀念靈活的加到策略里邊；整體也存在一定的過擬合的風險。 正念：作為投資者怎么去觀測兩種策略的區別？ 孫蒙：其實很難有比較好的手段來觀測，可能只能從結果、從超額收益方面來觀測。 正念：假設短期超額有衰減，或者出現了一些和您既定期望的偏差，您是會聯系微軟調整算法？或者說如何來糾偏呢？ 孫蒙：比如，有一件異常事件出現。當它出現時，我需要判斷它是一個趨勢性的改變還是一個噪聲點。這需要做一些對于模型的跟蹤，或者對于市場的跟蹤才會有一個更好的判斷。從策略的角度，歷史上還沒有出現過我們覺得模型特別衰減的時候，所以，也不會去做特別積極的調整。 正念：怎么看待AI策略的擁擠？未來會不會AI策略出現像多因子一樣的失效，但您又會如何應對這樣的趨勢？ 孫蒙：擁擠是一定會有的，如果一件事情是work的話，肯定會做的人越來越多，只是說你做的這件事情是不是可以輕易的被大家所實現。比如說多因子模型，其實是一個很簡單、很明晰的框架，大家都可以做。但是我覺現在在做的事情是有一定的門檻的......當然，隨著時間的增長，做的人一定會越來越多，這就需要對策略持續的迭代和升級，才能獲得持續長期的收益。 正念：我們看到今年3-4月，您的產品超額收益出現了一定的回撤，請問是什么原因？以及如何應對？ 孫蒙：我們的策略在市場分化比較大的時候會相對表現弱一點，3-4月的市場極度分化，大家都在炒CHATgpt相關的概念，其它所有的股票都在陰跌。而我們策略的本質在于對于股票的定價，當時部分股票出現了低估，但是市場暫時沒有發現，我們的策略也不會特別積極的調整。 正念：您的交易部分是人工去做還是算法去做？組合一年大概的換手率是多少？ 孫蒙：我們是算法交易。我們有市場上主流的最好的幾個算法交易的系統。年換手率大概7-8倍。 正念：模型迭代的周期是多久？ 孫蒙：迭代周期跟研究的進度相關，不會設定多久迭代一次，但迭代的過程是持續在做的。 正念：規模繼續增大會不會影響超額收益？ 孫蒙：一定會的。 正念：您的策略能夠容納的容量是多少？ 孫蒙：目前來看，100億以內是一個比較確定的規模，如果再大，就需要評估了。 正念：目前咱們這個模型有包含日內交易的模型嗎？ 孫蒙：沒有 正念：模型當中有沒有估值因子？ 孫蒙：有的，基礎數據在我們的模型里邊都是有考慮的。 正念：行業風格、個股基于基準的偏離大概是多少？ 孫蒙：我們是行業中性和風格中性的，不去做任何偏離。我們不愿意去賺風格的錢，也不太希望風格的輪動會對收益有影響，所以我們預先就做了對于風格的剝離。 正念：使用的數據主要是基本面嗎？一般組合的持倉個股數大概是多少？ 孫蒙：應該說全部數據都是基本面的數據；持倉個股數在500只左右。 正念：風險模型是基于BARRA還是自研？行業中性中的行業基準是基于申萬還是自定義？ 孫蒙：風險模型和行業基準完全是自己寫的。可解釋性來說，其實很難去控制，但是我們在風險端還是用的一些比較顯性的指標（比如行業中性、市值中性、風格中性），因為我們希望風險至少是人可以可解釋的、可控的，所以一定程度上去控制整個策略的偏離的風險......對策略的適應性，如之前提到的，在比較極致的結構化行情下表現會弱一點；邏輯其實是，當市場更愿意去追逐熱點的標的，但我們的本質是在每一期去選擇我們認為投資性價比更高的標的，而比較熱門的標的或者是分化行業讓大家追求的標的并不一定從投資性價比上來說是最優的，所以策略會在極致的結構化環境下會表現稍弱一些。 正念：您主要的數據來源有哪些？ 孫蒙：我們的數據庫其實比較全，基本上大家能看到的數據我們都有。但是對于策略構建來說，幾乎是全部的基本面數據，然后去構建模型。 正念：目前主要使用數據的更新頻率大概是多長？ 孫蒙：季報的更新對于模型的影響是相對比較大的。 正念：研究團隊的情況能介紹一下嗎？ 孫蒙：我們有一個比較長期穩定的小組結構，支持所有的產品的研究和運作。 正念：目前組合的調倉頻率是怎么樣的？ 孫蒙：月度調倉。 正念：平時有什么愛好？ 孫蒙：喜歡各種球類運動，羽毛球打的多一點。 基金經歷小檔案 基金經理：孫蒙 目前職位：基金經理 基金經理年限：3.28年 在管產品數量：5只 在管產品總規模：91.01（億元） 學習經歷：北京大學物理專業學士，加州大學洛杉磯分校電子工程專業碩士 職業履歷： 2014年4月-2017年6月：中信建投證券，衍生品交易部，研究員、投資經理 2017年7月-2020年3月：華夏基金，數量投資部，研究員、基金經理助理 2020年3月至今：華夏基金，基金經理。 跟蹤中證1000指數的新基金正在發行 我們本文梳理的兩只孫蒙的代表作都是以中證500指數為業績比較基準的產品，如果您更看好中證1000指數，那么同樣是由孫蒙管理的智勝系列新作，對標中證1000指數的新產品——華夏智勝新銳（A類：018728/C類：018729）將于6月28日發行，可以關注一下哦。 寫在最后 好了，各位親愛的投資者，關于孫蒙，我們其實最好奇的就是AI算法的黑箱。從數據來看，孫蒙的算法體系已經表現出了相當強的優勢，包括實際的收益、超額的持續和穩定性。今天的對話也一定程度上解釋了相當的細節，希望這些內容對您的投資有所幫助。我們不禁想說，考慮到容量的關系，大家且買且珍惜。 孫蒙是否對您留下了深刻的印象？ 您對量化投資還有什么問題？ 歡迎留言告訴我們答案。
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