长城基金雷俊：投资是一门信息加工的科学

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　　在长城基金总经理助理、量化与指数投资部总经理雷俊看来，投资是一门信息加工的科学。

　　“我的投资哲学来自对信息的处理和理解，将投资视为一门科学。在构建投资组合时，我常常把它转化为数学问题，去审视权重配比、分散程度，尽量让组合的收益和风险更加均衡。”雷俊说。

　　量化模型需持续升级

　　如何在过载的信息中进行有效的甄别和筛选，进而指导投资决策与投资行为？这是一道投资难题。

　　“在信息高速发达、传递高效运转的时代，信息流转速度的提升对信息处理效率提出了更高的要求，稍有延迟，投资机会便转瞬即逝。”雷俊表示。

　　在雷俊看来，量化投资(在投资中运用量化工具)是一个较好的解决方案。本质上，量化投资对信息进行深度加工，将被历史数据验证过的投资理念、投资经验转化为量化模型，通过计算机处理大量信息，模拟人脑总结市场规律，构建可重复、不断优化的投资策略。

　　不过，雷俊也表示，量化投资无法一劳永逸。“量化投资是一个比较系统化的工程。如何持续迭代和升级模型，对保持投资风格的稳定性以及投资策略的可持续性至关重要。”雷俊说。

　　发挥数据生产力优势

　　 AI持续火爆，为量化投资注入了新动力（300152）。在雷俊看来，相较于传统量化投资，AI赋能量化投资，极大拓展了信息处理的广度和深度，能更大限度地发挥数据生产力优势。

　　雷俊认为，以往量化投资是一套线性空间分析框架，传统的多因子模型将市场归因为行业、市值、价值、成长、盈利等因素，最终形成风险矩阵。因此，传统量化投资存在指标结构化的局限性。

　　“‘AI+量化’是大势所趋，人工智能算法能够为量化投资赋能增效。”雷俊表示，引入AI后，基于深度学习的时间序列模型，量化投资对信息处理的方式更加丰富、多元。量化投资从低维的线性空间上升至更高维的空间。

　　目前，由雷俊带领的长城基金量化团队全面拥抱AI。据介绍，长城基金量化团队从2021年起进行相关研究，开发了AI模型1.0版本并进行应用，已取得了一定成效。

　　“团队开始以‘AI+量化’为重点全面开展工作，在投资的各个环节，我们都会借助机器学习、深度学习技术，提升整体的量化投资能力。”雷俊说。

　　具体来看，在产品研究上，雷俊按照传统风险与收益属性区分产品：第一类传统风险，其贝塔属性更强，通过基本面指标研究能够带来更多的投资机会；第二类收益属性，其阿尔法空间更大，收益来自广度空间，适合通过量化模型发挥作用。“通过AI赋能，量化模型利用广度优势捕捉阿尔法，能进一步提高产品的胜率、概率、稳健性。”雷俊说。

　　看好中证500指数投资机会

　　谈及市场，雷俊表示，今年的投资机会将相对均衡，当下较为看好中证500指数的投资机会。

　　在雷俊看来，中证500指数的行业构成已发生显著变化，周期性行业占比较大，已成为中证500指数一大特征。同时，中证500指数估值处于低位，具有较好的投资性价比。中证500指数涵盖周期、TMT、医药等多个行业，分散度高，相对均衡。“中证500指数成分股数量足够分散，为量化投资提供了较大的获取阿尔法收益的空间。”雷俊说。

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