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◎记者吴晓婧胡尧
在人工智能浪潮重塑各行各业的今天，量化投资也步入了“算法博弈”的新阶段 。海量数据 、复杂模型与强大算力 ，构成了量化策略的基石。然而 ，真正的挑战并非技术的堆砌，而是探寻如何将先进的算法与深刻的金融逻辑相融合 ，从而在市场波动中持续稳定地获取超额收益 。
广发基金量化投资部易威 ，拥有12年证券从业经验 、6年投资管理经验 。在他看来，量化是为价值投资做“科学加法”的精密过程 ，并以此构建了一套“有逻辑、有数据 、有纪律 ”的量化投资体系。5月11日 ，拟由其担纲的广发汇智量化选股混合基金发行，这是对其投资体系的进一步探索 。
多因子“骨架 ”与AI“神经”有机融合
易威的投资方法论建立在严谨的数学与统计学基础之上 ，但其核心在于对市场行为的深刻理解 。他参与管理的广发量化多因子 ，近年来取得了稳定的超额收益。基金定期报告及银河证券数据显示：截至3月31日，该产品近1年回报为39.69%，超越业绩比较基准15.43个百分点 ，同类排名前30%；近2年回报为91.49% ，同类排名前7% 。
“量化投资的壁垒，首先在于对有效因子的深厚积累和逻辑验证 。 ”易威介绍 ，广发基金量化投资部基于长期的投资研究经验 ，搭建了共享因子库，涵盖数百个有效因子 ，基本面与交易面因子贡献较为均衡 ，为策略研发提供坚实数据支撑。这些因子通过精细化处理剥离风格干扰，确保其纯净与稳健。这构成了策略稳定性的“骨架 ” 。
然而 ，面对复杂的市场环境 ，传统线性模型的局限性愈发凸显 。为此，易威及其团队引入了决策树 、神经网络等机器学习模型 ，将其视为量化投资体系的“神经系统”。“机器学习擅长处理非线性关系 ，能够挖掘因子库中隐藏的深层信息，这恰好与传统的线性模型形成互补 。 ”他解释道 。
“骨架 ”与“神经”并非割裂。在投资中，易威致力于将两者进行有机融合与均衡配置：经典的多因子模型确保了投资组合能够更好捕捉基本面的价值 ，提供可解释、长期有效的收益来源；而机器学习模型则像一个敏锐的“增强器 ” ，能够在不同市场环境下动态调整权重，挖掘更深层次的阿尔法 。这种多模型架构有效提升了策略在不同市场环境下的适应性与韧性 ，能在一定程度上平滑波动 ，提高超额收益的稳定性 。
锚定中证全指做“增强 ”
基于成熟且经过验证的“多因子选股+机器学习增强”复合策略，广发汇智量化选股混合 ，选择了以中证全指为业绩比较基准 ，其基准为“中证全指指数收益率×80%+中债-国债总全价（1—3年）指数收益率×15%+银行活期存款利率（税后）×5% ”，旨在更充分地发挥其量化选股优势。
“中证全指是一个具有较高吸引力的基准 。 ”易威认为 ，中证全指是A股覆盖面最广的宽基指数之一 ，A股上市公司市值覆盖率超过90% 。其包含超5000只成分股，为量化模型提供了更广阔 、更丰富的“选股土壤”。此外 ，该指数中市值低于100亿元的公司数量占比超60% ，此类股票普遍存在定价偏差，有助于量化策略更精准地挖掘被“错杀”的标的 。
从成分行业和重仓股来看，该指数集中度较低 、风格较为均衡 。Choice数据显示 ，其前十大成分股权重合计仅约10% ，行业分布覆盖全面，其中电子（13.32%）、电力设备（9.46%）、医药生物（6.58%） 、通信（5.10%）等代表经济转型方向的行业占比较高 ，能够较好地分享中国经济增长 ，特别是“新质生产力 ”发展的红利。
从历史表现来看，截至今年3月底 ，指数基日（2004年12月31日）以来中证全指的累计收益率为484.23% ，年化收益率达9.17%，高于同期沪深300 、上证指数等宽基指数。与此同时 ，指数年化波动率25.42% ，相对中证500、深证成指等指数波动更低 。在此基准上做增
