基本面量化策略：深耕行业逻辑，持续积累胜率
来源：中融财富 2022-07-12 11:23:17
2022年上半年，不少投资人感慨股市投资收益难、债券收益低。也有人探讨主观投资和量化投资孰优孰劣，二者是否完全对立、界限分明其实，证券投资任何策略均无绝对的优劣之分，更多主要是投资逻辑差异和管理人各自所擅长领域不同。
本文将向大家介绍的是基本面量化策略，这也是中融研选合作投顾之一中欧基金擅长的策略之一。我们邀请中欧基金基本面量化投资总监曲径及中欧基金业务发展部刘天天对这一策略的投资逻辑进行解读。
01
什么是基本面量化研究
●基本面投资+量化投资的融合
基本面量化（Quantamental Investing）是最近几年在海外兴起的投资方法。按照传统区分，主动投资往往会被分为基本面投资和量化投资两大流派，其中基本面投资流派更多关注上市公司盈利能力的长期变化并基于长期价值判断个股是否值得投资；而量化投资更多关注上市公司的边际变化，如基本面是否超预期、市场热度、投资者情绪、分析师判断等等。
随着投资理念的成熟与资本市场的发展，主动投资和量化投资间的界限已日渐模糊，当这两者进一步融合，就形成了基本面量化这一投资方法。
来源：中欧基金，作者：刘天天
●深耕行业逻辑、持续积累胜率
基本面量化策略，基于基本面投资逻辑，以数据赋能，兼具主动管理和量化的优势，追求相对于传统量化策略更明确的长期投资回报。
中欧基金基本面量化投资总监曲径：量化的三步骤：第一基本面逻辑提取，第二挖因子、回测、找数据、建模，第三写自动化系统出信号。多数人会把重心放在第二步，而我们则更侧重对第一步的挖掘。
简单地说，基本面逻辑提取，是以尽可能客观的方式来描述一件事情在时间轴上的变化规律，找到驱动的核心逻辑。量化基金经理最重要的事不是“挖因子”，而是挖掘和迭代自己对事件、对行业的理解，并将认知数量化、结构化、系统化。
02
基本面量化策略的基础
曲径介绍，基本面量化策略需要抽取基本面逻辑进行建模，并且不断迭代模型，持续累积胜率。
构建基本面量化模型需要依赖三大要素：
其一，数据基础。国内拥有多元另类数据，数据的可用度甚至高于海外，数据基础扎实；
其二，历史回溯。所训练的量化模型概率上覆盖更广、历史上覆盖更久，有充足的历史经验做背书，历史较长的行业甚至可以回看20年的数据。
其三，最重要也是最难的一点，在基本面逻辑提取中完成对认知的结构化、系统化。
03
基本面量化策略的优劣
与其他量化投资流派相比，基本面量化流派有什么优势和劣势中欧基金业务发展部刘天天给出介绍。
01
基本面量化策略的优势
护城河高，其赖以生存的基本面逻辑和海量数据(行情603138,诊股)是一个持续累积的过程，并非一朝一夕可以复制；
市场容量大，其依赖对个股的深度研究，看得准拿得稳，换手率比其他量化流派要低，因而容量更大。
02
基本面量化策略的劣势
有效且持续迭代基本面逻辑难度高，只有兼具权益投资禀赋且具备共享研究平台的基金管理人才有可能实现；
成本高，在当前市场中，单条另类数据的年成本可能就高达十几万元甚至几十万元，在这种情况下，海量数据的持续获得也需要公司层面持续的资源投入，管理人本身的实力将对基本面量化投资的能力产生决定性影响。
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