对话华年基金创始人薛钰新：低频量化策略成资管产品发力点

今年以来，量化基金备受关注。有投资者认为，量化策略趋同交易，加剧了市场波动；与此同时，也有业内称量化策略整体“对波动起到了阻尼的作用”。

围绕这些问题，中新经纬近日对话了江苏华年私募基金(下称华年基金)创始人薛钰新。他表示，量化基金作为一种较新的进入中国资本市场的投资工具，与资本市场有蜜月期也有磨合期。对于基金管理人来说，专注于做好策略，为投资者提供一个好的产品，为投资者带来收益，是以不变应万变的选择。

“量化起到市场稳定器作用”

薛钰新指出，从投资逻辑来看，量化投资的核心在于捕捉市场定价效率的短暂失衡。其中，低频量化策略是通过选取优秀股票赚取定价错误的钱，而量化多头和量化指增策略又是市场永恒的多头，持续为市场提供资金支持和交易量，起到抑制市场波动，发挥市场稳定器的效用。

他进一步表示：“华年基金的量化策略是通过选取优秀股票来赚定价错误的钱，指的是‘寻找市场价格低于其内在价值’的股票。在数学模型的指导下，如果我们对一只股票预测的价格高于它目前在市场的价格，我们就会买进，直到它达到预测价格再抛出。而模型能在市场中筛选出定价错误的股票数量相当庞大，持仓非常分散。比如我们的量化选股产品，持仓约800只—1000只股票，换手率在年化双边40倍左右，持仓周期在2周左右。在这个持仓周期下，并不会出现‘追涨杀跌’的情况。”

在薛钰新看来，投资往往会受到情绪的影响，而量化投资是基于系统执行，能够保证策略的高度一致性，不会因为恐惧或贪婪而偏离既定方向。在庞大的持仓数量面前，量化策略势必会选中一部分市值较小的股票，而不会集中选择成分股。正是因为量化选股策略持续持有很多股票的多头，在指数涨起来后，市场整体热度才能持续回暖。

薛钰新还提到了低频量化策略与高频量化策略之间的区别，他称，二者之间的底层逻辑不同，高频量化主要依赖高速度和低延迟的算法交易，通过在极短的时间内进行大量交易，从微小的价格波动中获利。就像在菜场里买卖，如果商户只用少部分钱买蔬菜，可以通过快速买卖来赚点小钱；但如果商户用大量钱进行买卖，蔬菜的价格会快速上涨，商户一卖，价格就快速下跌，这样就很难赚到钱了，这同样也是高频量化策略容量不大的原因。

“高频策略赚的是交易的钱，其核心在于速度，即利用低延迟网络和快速算法，以毫秒甚至微秒级的速度进行交易；而低频量化的盈利逻辑并不追求短期交易收益，而是系统化捕捉投资机会。”他表示。

为什么是低频量化策略？

回顾中国国内量化基金的发展历程，薛钰新认为，可以大致划分为三个周期。2020年至2021年，是量化基金的成熟与快速发展期。在这一阶段，A股市场日均交易额显著提升，基础市场交易量放大，量化基金规模快速增长；2021年至2023年，量化基金进入分化与调整期，流动性预期调整不断，A股市场演绎极致分化行情；2024年，量化基金处于超额修复与稳健增长期，经历了年初的快速回撤到再次修复，整体看来全年跑赢指数不少。

薛钰新向中新经纬表示，他经历了量化基金的数次周期，从研究员到策略负责人，如今创立了私募基金公司。

中国证券投资基金业协会官网显示，华年基金成立于2023年5月，注册资本1000万元，于2024年7月登记备案。截至12月24日，该公司共管理9只基金。从薛钰新的履历来看，他曾于2017年5月至2019年1月，担任上海玄信资产管理中心(有限合伙)证券部主管，2019年2月至2023年3月，他在上海天演私募基金管理有限公司研究部担任股票中低频负责人职务。

薛钰新也进一步解释了他选择低频量化的原因。他称：“在高频策略中，如果我预测一只股票在几分钟内的涨跌情况，其中的影响因素可能有一百个；而在低频策略中，预测一只股票未来五天，甚至更长期的涨跌情况，影响因素可能达到一万甚至十万的量级。显然，后者需要理论基础建立在投资逻辑之上，做出来的策略同质化程度更低。在我进入量化行业以来，我一直在对这些因子进行研究打磨，使它们更有效地用在我的模型之中。”

薛钰新表示，低频策略更偏向人脑和电脑共舞的艺术，是基于投资逻辑去做的策略，而不是单纯依靠硬件去堆积速度，或者简单依据数据反馈。他只投资他信任和理解的东西，只有明白模型的底层逻辑，在遭遇大回撤的时候他才有足够的底气去应对和解决这些情况。

“除此之外，人才是这个行业真正的核心，目前我们团队成员一起合作了五年以上。投资者需要一个时间够长久的业绩来证明策略的稳定性以及在不同行情和规模下的有效性，而这是建立在研究团队的稳定性之上的。”薛钰新表示。

“资产管理行业是一个长远发展的行业，而低频量化正是量化在资产管理行业未来发展的方向。”薛钰新认为，只有真正的低频量化策略能够在管理大规模资金时持续有效；且低频量化是帮助投资者长期持仓、进行价值投资的有效方案，投资的本质是“共赢”。

“量化基金已从粗放走向精细化”

近年来，AI技术高速发展，如何有效利用AI，使其与量化策略高效协同，成为业内关注的重点。

薛钰新指出，2019年后，AI在量化领域迅速普及，在当前机器学习大量应用的大环境下，量化公司的投入越来越像军备竞赛，大家都在卷“由机器自动发现的”“单纯依靠数据的”“不可解释的因子”，这样做确实模型迭代的速度会很快，但AI系统尤其是深度学习大模型在做出决策时，内部的工作机制和决策依据往往难以被人类理解和解释，简单地使用因子投入模型黑箱并非能达到一个长期有效的结果。对于策略人员来说，这种粗放的、缺乏解释性的方法会导致同质化严重和有效迭代困难，同时单靠增加因子数量也会导致样本外稳定性不足。

“我认为，想要让策略长久地保持生命力，对研发者来说，这个策略必须是一个‘白盒’，从策略构成到每一个被放入的因子，都清晰地根据人的底层逻辑来架构，必须在人的大脑内是可解释、有逻辑的，这其实需要非常多精细的算法逻辑和巧妙的市场观察以及无数次实验的堆积，对量化管理人提出了更高的要求。”薛钰新说。

他表示，目前量化基金行业已从粗放走向精细化——除了策略方面，也对公司管理、客户服务，以及管理人提出了更高的要求。

对于量化基金的前景，薛钰新表示，2024年9月以来的市场行情为量化投资创造了良好的环境。这一阶段，A股市场呈现出显著的成交量放大和波动性提升，为量化策略的施展提供了更多机会。当市场活跃度提升、成交量显著放大时，往往会出现更多的定价偏差，这为各类量化策略创造了更好的获利空间。

“低频量化策略是量化策略在资管行业的发力点。随着资本市场的投资土壤变化，量化策略在未来也将走向更健康的发展道路。低频量化策略重视企业基本面、追求价值回归，尤其长期性和稳健性，更符合资管产品的需求，有助于提升资管产品的竞争力和吸引力。在经历了几年的爆发式增长之后，行业对管理人提出了更高的要求，包括合规性、风险管理以及技术能力的提升。这些变化有助于推动行业的健康发展，保护投资者利益，但同时也对量化管理人的专业能力提出了更大的挑战。”薛钰新补充道。