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近期，市场上量化产品较为火爆，不少量化基金提前结束募资。 在财通基金量化投资部负责人朱海东看来，只有稳健增长才能取得长期成功。 量化产品应努力为投资者提供相对可持续的超额收益。 作为量化行业的资深人士，朱海东拒绝选择模型并“平躺”，而是不断探索新的策略，挖掘新的数据源，努力提升量化模型的选股能力。 “只有不断进化、迭代，模式才能拥有持久的生命力。” 朱海东说道。
指数增强型基金如何实现增强目标？ 朱海东选择定量多因素模型作为投资基础。 “量化多因素模型是财通指数增强型基金系列的基本模型之一。以近期发行的财通中证500指数增强型基金为例，由于中证500指数具有行业分布相对均衡、投资规模大等特点，分散程度较高，为了更好地利用多因子模型的量化能力，我们在因子的使用上重点关注分析师因子和高频量价因子。”
其中，分析师因素体现了量化投资中主动选股思维，即参考证券分析师和机构对股票的看法来评分和选股。 借助分析师因素筛选出的股票通常具有基本面好、市场认可度高、未来空间大的特点。
“在分析师因子研究方面，财通基金量化团队起步较早，研究更加细致和深入，并积极跟进市场最新研究动向，不断挖掘因子的潜在价值，因此可以更有效地利用分析师因素在量化选股中的作用，就高频量价因素而言，可以通过分析短期交易数据和交易量等指标来判断股票的未来走势。价格和幅度。” 为了在现有框架下最大化因子，朱海东在使用高频量价因子时，会将维度降低到分钟级别。 在更好地适应交易系统、策略能力等因素的基础上，他会筛选短期可能出现的错误，但要保持灵活性。 更好的库存。
在朱海东的“指挥棒”下，分析师因素和高频量价因素两类因素力争形成1+1>2的效果。 “分析师因素选择的较好的股票，未来可能有较大的上涨空间，而选择的较差的股票，未来的下跌空间不一定较大。但高频量价因素则不同。”较差的股票未来业绩很可能会持续较差，而他们选择的较好的股票未来不一定会表现更好，在实际投资中，我们结合分析师因素和高频量价因素，发挥股票的互补作用。二是旨在提高策略的盈利能力和抗风险能力。” 朱海东说道。
为了保持定量多因素模型的活力，朱海东不断探索新的策略。 “量化多因素模型中的因素本质上是与股价高度相关的数据。通过在模型中不断叠加因素，可以强化模型的选股能力。但是，随着市场上各种数据的价值随着不断的开采和消耗，多因素模型中某些因素的作用逐渐减弱，甚至失效。对此，我们采用多策略的方法来补充多因素模型。
说到这里，朱海东的语气中充满了兴奋。 作为一名长期深耕量化领域的投资者，他热衷于用量化语言表达自己的投资想法。 他希望不断为模式注入新的活力，争取获得相对稳定的超额收入。 朱海东说：“比如机器学习的方式非常高效，只要我们知道输入数据是什么，就可以利用机器学习对数据进行拟合，去除干扰因素，从而更快地生成因素。”对于机器学习产生的数据因素，我们将制定因素并提炼出易于理解的本质，力求找到能够更好解释当前市场运行的投资逻辑。”
朱海东还将利用时间序列模型，协助量化多因素模型，获取买卖信号，把握个股的买卖时机。 “时间序列模型是一种在框架上与多因素模型不同的策略。它试图通过不同的框架发现更多的信息，同时避免交易拥堵带来的收入损失。例如，当使用相同的交易量和价格数据上，时间序列模型通常可以获得与多因素模型不同的收益表现，因此可以在一定程度上补充多因素模型。” 朱海东说道。
任重道远，朱海东带领财通基金量化团队继续探索。 除了不同框架的策略外，财通基金的量化团队也在探索市场尚未充分挖掘的数据源，包括较为频繁的交易数据和一些尚未被市场挖掘的行业基本面数据。 毕竟，变革方能成功，共通方能长远发展。 通过不断积累扩大能力圈。
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