通过模型给股票打分，选出分高的一批个股进行投资，是大多数普通投资者对量化投资的认识。提到量化投资，普通投资者视之如阳春白雪，深奥而复杂，事实是否如此？创金合信基金首席量化投资官董梁解释，量化投资本质确实是利用模型来做投资决策，以尽可能多地排除人的负面情绪对投资的影响。

挖掘海量数据中的因子

董梁表示，通常我们会说量化投资三件套——多因子模型、风险模型和优化器。其中多因子模型是核心，“多因子模型可以对全市场个股打分排序，至于选中的股票A、B等上百只个股具体配置权重比例，则需要通过风险模型和优化器来解决，构建最终的投资组合。”

“我们将能影响和预测个股价格的因素称之为因子，做量化投资，如同沙里淘金，就是在尽可能多地找到各种有效因子”，董梁表示，“作为量化投资人，大量时间都会用于海量数据的挖掘，这一过程如同在一个矿里挖出富含贵金属的矿石，需要付出很多的劳动。海量数据是我们的矿，从中萃取精华，筛选出能够预测股价变化的因子，建立起更有效的数据模型。”

董梁介绍，创金合信基金多因子模型主要涵盖四大类因子——基本面、分析师预期、技术面和事件性，共有300多个因子。风险模型和优化器在对这些因子进行加权处理时，要考虑各因子过往历史预测有效性的高低、预测能力波动性，以及不同因子之间的相关性(因子之间存在相关性会互相干扰)，以获得风险可控的超额收益。

董梁从业18年来一直深耕量化投资领域，涵盖美股、港股、A股等多个市场，会针对不同市场进行专门的量化模型搭建。“量化模型基于投资逻辑和方法论等理论支撑，且其预测能力经历比较严格的回溯测试，因而在实践中，我会以坚定的信念去执行，同时与时俱进做跟踪和修正。”

公开资料显示，董梁为美国密歇根大学材料科学博士，计算机科学硕士，长期参与全球市场多类型资产投资，拥有丰富的投资管理经验。董梁2003年在美国开始其量化投资生涯，最初开发高频算法；其后于2005年加入美国巴克莱环球投资者，担任高级研究员、基金经理，从事美股量化对冲策略研究及投资组合管理；2009年加入瑞士信贷，从事港股量化对冲投资以及全球股指期货、期权衍生品投资；2012年加入华安基金，担任系统化投资部量化投资总监，负责开发A股量化选股模型；2015年在香港的一家对冲基金工作，主要从事亚太市场的量化对冲投资；2017年加入创金合信基金，现任首席量化投资官、量化指数与国际部总监，创金合信沪深300指数增强、创金合信中证500指数增强等多只量化产品基金经理。

建立在个股之上的超额收益更可复制

谈及自身的量化投资理念和策略，董梁表示，“我更看重阿尔法的机会，因为贝塔的机会很大程度上比较难以琢磨和捕捉。通常择时不是一件容易的事情，而且一旦择时错误，要用更多的努力才能补回来。我们量化模型的超额收益主要来自于个股超额收益的挖掘，个股阿尔法的叠加，这种来源于个股之上的阿尔法，它在未来的可复制性更强。”

这可以从创金合信基金最早成立的两只指数增强型基金得到验证。创金合信沪深300指数增强基金和创金合信中证500指数增强基金均成立于2015年12月31日，截至2021年5月19日，两只产品A份额成立5年多来的超额收益分别为55.41%和56.04%。此外，两只产品能较为稳定、持续地创造超额收益，成立以来超额收益的月度胜率(每月获得正超额收益占比)分别为71.88%和85.94%。

在董梁看来，不论是主动管理方面的投资还是量化投资，投资中最重要的都是风险控制，“我们始终追求的是风险可控的超额收益，在控制好跟踪误差的基础上，力争获得较高的超额收益”。

董梁坦言，量化投资基本上不会有高光时刻，因为其实质是风险控制比较严格，持仓比较分散的一种投资方式。不过从千变万化的市场中发现规律，还能持续获得不错的投资回报，不断地挑战自我，是一件很有成就感的事，“做量化投资，需要不断提高模型的预测能力，思考模型在哪个地方还可以系统性地增强；此外，要跟踪业内先进的前沿发展，关注新数据的出现和新的建模方法与应用等。”

人与数据之间的微妙连接和默契存在于很多职业，比如科学家、程序员，同样也属于量化投资人。董梁认为量化投资对于外界的依赖性相对没有那么高，自己的能力圈在建模和投资组合管理方面，因而可以通过自我的努力，不断提升模型的预测能力，“通常模型最终的结果控制在我的认知范围内，我大概率能预期模型最终会呈现什么样的收益特征和风险特征。”