工银瑞信主动量化投资框架与产品线介绍

前沿视角，策略方法多样化。

工银瑞信主动量化团队（下简称工银主动量化）的多位基金经理均有不同的投资 方法：其中，既有采用传统多因子模型框架构建投资组合的多因子策略，也有深耕 SmartBeta 指数专向投资策略的 SmartBeta 策略等其他多种策略。而无论是哪种投 资策略，其投资框架中“前沿视角”和“多元方法”都是最为明显的两个特征，这两 个特征贯穿了工银主动量化投资框架的所有部分。

1、多因子策略框架： 因子构建阶段同时使用人工挖掘和算法挖掘方法：1）人工挖掘因子：团队主要 的因子挖掘方式，主要通过参考和跟踪海内外前沿金融研究文献获取想法，并将其逻 辑进行本土化改造，构建适合 A 股投资环境的量化因子；2）算法挖掘因子：采用遗 传规划，从各类原始指标和原始算子当中，循环寻优找到具备潜在选股能力的因子， 并人为进行二次筛选，剔除在选股逻辑上与已有因子高度相关的因子，保留在因子搭 建逻辑上存在差异化特征的因子。

团队也会将两种因子挖掘方法进行有机结合，打造差异化处理方式，进一步提升 因子挖掘效率：1）混频数据因子挖掘：在算法挖掘因子的输入端，放宽对数据频率 的限制，允许高频、日频、季频、事件触发型等不同频率的数据输入，并针对不同类 型和频率的数据进行自遗传优化与计算算子、重采样算子处理。2）人工因子逻辑的 参入：在混频数据因子输入的同时，融入部分已有的人工因子，以辅助挖掘现有因子 潜在的选股能力。3）高浓度基因片段的定向敲除：为解决因子相似性问题，算法采 取定向敲除高浓度基因片段的方法，在每一轮挖掘因子时，除考虑单个因子的相关性 和有效性指标外，重点考量新加入的因子是否包含因子池中尚未涵盖的投资逻辑，从 而降低因子池有效基因片段的浓度。

模型构建时，团队会采用分域学习模型体系提升因子组合效率：由于 A 股市场 不同股票类型、不同时间周期适用的选股因子存在差异——例如，量价类因子适用 于短周期预测任务，在中小票里有效性较强；基本面类因子则适用于长周期预测任务， 在中大票中更为有效。 故工银量化团队采用分域训练模式，细化学习粒度，挖掘不同维度的 Alpha 信 息，把选股大任务拆解成多个低相关子任务，针对各子任务搭建深度学习子模型— —量价模型围绕量价特征构建，基本面模型围绕基本面特征搭建，让子模型成为对应 子任务的“专家”。最终，综合不同分域下的模型得分，获取稳健的多因子选股信号。

工银主动量化的多因子投资框架不仅吸收了前沿金融研究成果，利用新技术和算 法积极主动把握投资机会，在进行策略构建时也注重多元策略方法的结合使用，取长 补短增强 Alpha 的稳定性。

2、SmartBeta 策略框架

在 SmartBeta 类产品的投资中，工银主动量化有四个明确的决策步骤：策略定 义、多因子选股、基本面确认、深度学习辅助交易。

首先，团队会进行该产品的明确策略的定位与投资逻辑：随着市场环境的不断变 化，各类 Beta 的投资价值也在不断进行切换，团队则需要在快速迭代的市场中积极 进行探索，发挥团队研究方向丰富带来的前沿视角优势，在众多可选项中主动寻找到 现在以及将来可能占优的 Beta，作为潜在的产品布局方向。在此基础上，工银主动 量化还需要对 Beta 的 Alpha 潜力进行探究：考虑到并非所有 Beta 环境中都能提供 充足的 Alpha，团队也需要做到“有所为，有所不为”，在增强空间较大的 Beta 中 进行产品布局，为投资者提供真正具有价值的增强产品。 其次，团队会根据策略定义确定定量选股指标与因子，再进行股票筛选：不同的 Beta 环境下的增强逻辑存在显著区别——从未来现金流折现模型 DCF 模型框架出 发，工银主动量化对成长、价值、质量、红利等 SmartBeta 方向进行了不同的增强 逻辑制定，由此逻辑出发再去构建选股指标和因子，可以再增强指标有效性的同时也 提高模型的可解释性，提升模型的优化效率。

随后团队会对模型结果进行定期的基本面确认，确保模型逻辑合理性：工银主动 量化会周度召开 SmartBeta 策略讨论会，对所选股票池内个股逐一从基本面维度进 行确认，确保组合个股符合预定的投资逻辑，从而避免出现模型过度偏离预设方向或 是出现预料之外的不符合逻辑的结果，也可以对一些市场突发事件进行主动应对。 最后，在交易执行层面，团队则会根据深度学习模型对 K 线进行识别，构建交 易信号，辅助组合换仓与交易，避免过高的短期冲击成本，抵御操作端可能带来的收 益损耗。

工银主动量化在管产品品类丰富，横跨多个不同的量化赛道：目前工银主动量化 团队在管主动产品数量达 11 只，涵盖 SmartBeta 增强、固收+、宽基指增、多空策 略等多个不同品类。而在每一个细分品类下，工银主动量化的产品都具有鲜明的特征： 例如在 SmartBeta 增强分类下，三只产品各有较为明确的定位，如工银新价值专注 质量红利，工银新机遇定位于量化成长，工银量化策略则是价值风格增强等。

多元化的产品定位能够充分发挥工银主动量化优势，为投资者提供专项解决方案： 随着我国经济环境的发展与变化，资本市场关注的赛道方向也不断发生变化，投资者 也会产生不同的投资需求，而工银主动量化的多元化产品定位则可以为投资者提供不 同赛道和方向的专项解决方案。 工银主动量化的投资目标是通过整合不同维度的量化策略，为投资者在不同赛道 中增添收益：工银主动量化在管理不同类型产品时会充分发挥其人员充足，策略多样 的优势，通过仓位管理、多因子增强、优化组合乃至另类策略的方式为投资者寻找投 资机会，旨在在不同赛道中都为投资者带来更高的超额收益。