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12月10日，中欧基金在上海举办主题为“看见”的2022年度权益投资策略会。策略会上，中欧基金量化投资总监曲径带来题为《基本面逻辑上的量化投资》的分享，介绍了中欧基金量化团队是如何通过基本面逻辑驱动，实现数据赋能的基本面量化投资策略。 曲径认为，做基本面量化策略的难点，并非在于构建模型或者系统化自动化交易，而是在于找到基本面逻辑。通过根据各行业基本面逻辑的单独建模，持续检验逻辑、优化模型，基本面量化策略力争比市场更快发现行业拐点和投资机会。 以下曲径在中欧基金2022年度权益投资策略会演讲的实录摘要： 今天，我想跟大家分享一下我们的投资理念。大家都知道，量化投资很难一个人单打独斗。我们基本面量化团队，成长于中欧基金体系化投研中，我们团队内部也有老中青三代研究员梯队。 我们中欧基金量化团队所采取的策略，跟很多同行不太一样。我们的量化策略是基于中欧基金最擅长的长线基本面投资。我们所处的位置，介于传统基本面投资和因子投资之间的。基本面量化是把行业和个股的核心逻辑抽取出来，通过建模的手段，以大数据赋能的方式来进行投资。 如果说基本面深度研究，是像聚光灯一样，在一个特别擅长的板块，深耕细作。那么，量化投资更像是雷达扫描一样，会在市场非常多的板块上，监控机会。也就是说，我们希望以雷达扫描的方式，能够通过宽度，来弥补量化模型在深度上的不足，这就是我们和基本面最大差异。 那么，我们跟传统的多因子有什么不一样呢？多因子大家非常熟悉，包括传统PB-ROE框架下的多因子，也包括这两年越来越多进入大家视野的量化私募。在我看来，抽象地讲，多因子的框架就是一个基于横截面上，在截面上互相比较的框架，比如PB-ROE可以去横向比较汽车、消费、地产板块，也可以用于在行业内比较不同的公司。而我们基本面量化策略，是从横截面比较框架，再向下下沉一步，用真正基本面研究视角的数据和逻辑用来建模。 举个例子，比如说汽车研究员看什么？乘联会和中汽协每个月的汽车销量数据，还要去注意4S店的库存，车厂里面的库存。不仅是这些，历史上购置税减免周期、乘用车补贴周期，这些我们都会放到数据模型里面。当建出这样的模型时，我们才能拿着结果，与基本面投资的同事在同一思维逻辑去对话。 我在美国千禧年基金工作时，90%以上的时间都在挖因子。可是，现在做基本面量化，我们很多时间都在跟基本面研究员们讨论问题、跟行业专家讨论逻辑。 做基本面量化最难的地方在哪里呢？有人可能认为最难的是构建模型、系统化自动化交易。 其实，我做这么长时间，感受到整个事情最难的在第一步，叫“找到基本面逻辑”。我们不是高频交易，我们的优势，绝对不在于有超算服务器。沙子上建不起摩天大楼，对于基本面量化来讲，最重要的一点是，模型要搭在坚固的基本面研究之上，这才是考验基本功的地方。基本面逻辑驱动，量化赋能，才能搭建起可信度高的模型，争取为投资者带来更稳健的超额收益。 注：中欧基金“黄金战队”量化投资总监曲径，拥有14年从业经验，自2015年起在国内管理公募基金。她本科毕业于复旦大学数学系，硕士就读于全球计算机专业TOP3的卡内基梅隆大学计算金融专业。在加入中欧基金之前，曲径曾任职于美国知名量化投资机构千禧年基金。她擅长借助大数据赋能进行系统化投资，追求为持有人带来持续稳定的超额收益。
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