中國證券報：“量化”概念，在當前許多行業(yè)都炙手可熱，A股也不例外。作為有著多年量化對沖投資經驗的基金經理，你如何看待“量化投資”對未來A股投資模式的影響？

　　曲徑：隨著計算機運算速度的大幅提升，以及分布式計算的技術推廣，使得基于量化模型的投資成為可能。具體而言，通過整合多元數(shù)據(jù)，包括網絡用戶行為數(shù)據(jù)、輿情信息的擴散與信息影響的追蹤、零售消費的大數(shù)據(jù)整合等，都可以深入變革傳統(tǒng)的股票投資行為。

　　舉個例子，通過互聯(lián)網用戶的數(shù)據(jù)分析，消費者對特定網頁的訪問行為，可以預估某些消費板塊的銷售同比、環(huán)比趨勢，這種通過量化數(shù)據(jù)得到的預測，要比事后官方披露的統(tǒng)計數(shù)據(jù)更有前瞻性和預測性。由于量化投資的基礎是信息獲取和信息處理，而通過這些有效信息的及時獲取和快速處理，我們在股票投資決策上就可以領先一步。由此可見，在未來投資中，量化策略的作用將尤其重要。

　　觀察A股市場的歷史表現(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，A股的波動率遠高于發(fā)達國家的股市，市場的非有效性頗為明顯，這也有利于量化對沖產品的發(fā)展。尤其是在當前“資產荒”背景下，追求中低風險、收益穩(wěn)定的資金激增，對于量化對沖產品的需求也會增加。這其中，伴隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，利用“機器選股”的策略將會更加有效，它會顯著提升收益的穩(wěn)定性。

　　中國證券報：在“量化選股”成為潮流的新時代里，中歐基金量化投資策略組會如何抓住其中的發(fā)展機遇？

　　曲徑：早期的量化投資多為量化多因子模型和統(tǒng)計套利模型，這類模型在2007年達到了頂峰。當時，華爾街很多基金使用的量化模型高度相似。以2007年8月的“量化失效”為觸發(fā)點，某只基金清倉時，觸發(fā)了類似的基金大幅回撤，從而引發(fā)了量化踩踏事件。事實上，同質化的投資，由于有后續(xù)資金持續(xù)涌入，短期會產生看似很好的收益，但是一旦發(fā)生行情反轉，類似于集體虧損的極端情況也時會發(fā)生，其結果與此前A股流動性危機頗為相似。

　　正是經歷過美國量化投資的興起和擠兌，所以我們對投資策略的差異性非常重視，只有選到獨立研發(fā)的、與主流模型有差異的阿爾法，才能保證策略的可持續(xù)性。而基于量化投資的分析框架，使中歐的數(shù)據(jù)源更獨特，策略體系更為穩(wěn)健，與傳統(tǒng)投資方式選出的股票相關度低。在中歐量化投資策略組，始終堅持追求“獨立研發(fā)的、高勝率的”的投資方法。

　　“基于數(shù)據(jù)的科學化投資”，是中歐量化投資策略組的投資風格。首先，建立數(shù)學模型，判斷市場非有效性；然后，將把握非理性價格偏差，追求無風險套利收益；再次，基于海量數(shù)據(jù)分析，精選優(yōu)質股票；最后，還會運用優(yōu)化模型，嚴格控制投資風險。而我們的優(yōu)勢則體現(xiàn)在四個方面：實現(xiàn)了對海量多維數(shù)據(jù)的挖掘，提升數(shù)據(jù)寬度及各類數(shù)據(jù)利用率；有利于在基于因果性指標之上的同時，獲取相關性指標的支持，提升獲取超額收益的空間和可能性；擁有更多選股指標，建立因子庫，動態(tài)調整因子；關注弱特征因子，通過算法的整合，與其他因子互相彌補，有助于規(guī)避風險。