編者按：【面包財經·面談】欄目每期邀約金融與產業大咖，以對談方式分享硬干貨。
以下為興業證券金融工程首席分析師鄭兆磊先生（SAC執業證書編號:S0190520080006）2025年1月在【面談】欄目中表達的核心觀點。本期主題為：量化投資在A股的實踐復盤。
量化投資在海外和國內市場的興起及現狀
以國內為例，這兩年市場對于量化的關注度很高，不只是量化部門，權益部門也會做一些這方面的涉獵，背后的原因是量化策略最近幾年比較有效。無論是國內還是國外，它的成熟機制是建立在算法的成熟和硬件設備條件允許的情況下。
理論方面，量化的理論基礎大概是1950年左右馬可維茲提出的均值方差理論，對于配置方面給出了很好的模型和范式。后面CAPM模型、APT模型（多因子模型）等影響也很大，風險模型和行為金融學都是這方面的一個范式和代表。另一方面是硬件設備，隨著計算機算力的不斷提升，大規模運算成為可能，推動了量化的發展。
從實踐來看，海外大概是70年代初發行第一只量化基金，然后1977年左右世界上第一只主動量化基金由BGI發行。2000年左右量化基金開始進入第一波危機，因為開始出現一些黑天鵝事件。這幾年相對來說發展的有序一點。國內從2005年左右發行第一只量化產品，中間經歷了一些波折，最近幾年迎來一個比較好的發展土壤。
如何挑選和迭代量化因子庫
因子庫的迭代和更新，一般會看數據的來源。大致可歸為四類：財務類、分析師預期類，量價類和另類數據類。從邏輯上看，因子可以分成邏輯驅動和特種工程挖掘兩大類。邏輯驅動因子包括高質量、低估值、高成長等，是個人經驗的產物。特種工程挖掘則需要采取一些算法，比如通過深度學習去挖掘，這塊因子的獲取難度在不斷加大。
優秀公司的挑選要素
好公司一般可能有兩種定義方式，一個是基本面好，第二個是股價好。如果是股價好的情形下，它可能更多的是超預期的反應。超預期可能包含兩種，第一個是個股基本面的超預期，第二個是行業或者宏觀層面的超預期。所以說怎么去把握個股的超預期，或者是把握宏觀層面的超預期，可能是需要我們注意的一個維度和視角。
量化投資相對人工主動策略在風控方面的優劣勢
人工主動或者是權益的投資方式，它對風險的概念實際上是比較薄弱的，始終是以收益作為自己的目標。如果只有一個股票，權益和量化對于風險的認知實際上是一致的，你的風險可能就在于回撤或者是退市風險等。當你持有的股票越來越多的時候，它是一個組合的概念。這兩年國內的權益基金，也慢慢從選股過渡到組合管理，英文的表達就是從一個stock picker到portfolio management。而當你持有的股票多了，到組合的概念的時候就會涉及到更多的風控。
量化相對于人工主動投資，它在風控方面更加可度量。二是，量化的超額收益可能不見得比權益高，但它很穩健。相當于在度量方式上、度量手段上更加精準，更加明確。那么如何度量呢？基本上與你投資標的有關系，如果投資是多資產，可能需要像風險評價理論等。如果是個股層面，可能就是一些組合優化、波動率的預估，還有一些風險因子的度量等，相對來說偏向技術手段。
面對高強度工作，如何保持量高的工作狀態
在這樣一個快節奏的社會，每個行業應該都有不小的壓力，我個人覺得第一點就是心態放寬，這樣面對小的驚喜或者小的挫折，不會患得患失。第二點就是要有一個好的轉換注意力的方式，例如跑步、打球等，都是一些比較好的轉移注意力的方式。
如何才能成為一位優秀的分析師
對于想從事這個方向的有志者來說，首先可能得明確自己的目標，到底做哪一個方向。第二，就是無論做哪一個方向，因為大家起點都還不錯，在這樣的一個情況下，如何脫穎而出呢？我覺得更多的是你的專一程度、深度和特異性。比如在某一個領域上有大幾個月、一定深度的研究，一方面對自己成長有幫助，另外一方面就是假如能有幸將你招過來，可能你也能很快的上手。
