【投资】“打分”选股避免主观波动

    “打分”选股避免主观波动

随着大数据技术不断发展，量化投资渐渐成为国内投资领域常见的应用策略。正在发行中的农银量化智慧混合基金也为投资者提供了量化投资的途径，该基金依据多因子模型量化选股，从估值、成长性、盈利能力等三大维度衡量股票投资价值，通过“打分”评估，确定个股权重。

值得一提的是，为了保持未来基金运作中量化模型的竞争力，基金管理人将在已有的量化模型上深挖有效的超额收益因子，做精做细，从数据源的广度和深度上不断挖掘独特有效的因子，如高频数据维度、事件维度、大数据维度、公司治理维度等，保持比较优势。同时考虑股票超额收益预测值、投资组合整体风险水平、交易成本、冲击成本、流动性以及投资比例限制等因素，通过主动投资组合优化，构建风险调整后的最优投资组合。

量化投资策略的核心在于模型，量化投资模型从最初搭建框架到开发因子，需要对模型进行回测，不断提高量化策略的研发水平。在当前环境下，量化投资要保持竞争力，必须不断深化模型，更好地对应市场环境。量化投资是在追求合理风险回报的基础上，通过大量的数据训练，结合先进的资产配置理念，辅以经验性的模型管理手段。而大多数量化产品都有完善的风控体系，量化产品也不是追求某一刻的爆发性业绩增长，而是追求基金业绩的稳定持续增长。

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