魁北克的CDPQ押注于量化策略，并渴望做更多 - 彭博社

文森特·德利斯尔来源：CDPQ魁北克的公共养老金基金管理者在不到四年的时间里将其量化股票团队的资产规模扩大到超过140亿美元，其中一位高管对进一步发展持乐观态度。

基于数据的策略正在帮助魁北克存款和投资公司为基金的股票投资组合带来新的严谨性和创意，文森特·德利斯尔在一次采访中表示。

“我们的量化团队在过去三年中表现优异，因此我们对他们对投资组合的贡献感到非常满意，”德利斯尔说，尽管他拒绝提供具体的回报数字。

CDPQ并不是唯一一家越来越依赖量化驱动策略的大型资金管理公司。阿布扎比的1万亿美元财富基金正在利用一个由125名数据科学家组成的部门来指导内部投资，官员在对彭博新闻的罕见公开评论中表示。 先锋集团以其指数基金和低费用投资理念而闻名，已经在多个主动股票基金中使用机器学习。

德利斯尔曾在诺瓦斯科舍银行从事股票研究和量化策略工作，2020年作为新任首席执行官查尔斯·埃蒙德进行改革的一部分跳槽到这家资产规模为4520亿加元（3260亿美元）的投资管理公司，埃蒙德本人也是前斯科舍银行高管。

其中最大的变化之一是向科技股的转变。当Covid疫情爆发时，CDPQ在该领域的投资不足，错过了在超低利率期间大型科技公司所取得的一些巨大收益。“我们必须确保我们的投资组合向数字化转型，以跟随经济的发展，”Emond在2020年8月说道。

同月，Delisle开始在CDPQ的工作。在低调中，他建立了一个量化团队，目前已发展到10人。到6月30日，该团队管理的200亿加元仍然是管理者1200亿加元股票投资组合的一小部分。CDPQ的全球股票策略主要分配在优质、增长和价值的投资任务中。

“我们关注相同的基本因素，但以系统化的方式应用，这意味着没有主观性，”Delisle说道。“系统化策略的成功率高于基本策略。为什么？更多的波动性，更多的机会来改变投资组合中的定位，这对人类来说是非常困难的。”

存款和投资公司的股票回报

来源：CDPQ

注：截至2024年6月30日的五年年化回报

CDPQ每天分析75,000个数据点，以预测数千只股票的月度回报。人工智能工具也用于季度财报电话会议，利用大型语言模型尝试从记录中得出结论。

“语言具有预测价值，”Delisle说道。例如，沟通更直接的公司往往表现更好。

Delisle表示，数据科学的引入在CDPQ的基本管理团队中带来了“一些紧张”，但也带来了“健康的资本竞争”。

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“之前只有一种理念给一个团队带来了过大的压力，”他说。但人类投资组合经理仍然有机会。“今年，明确来说，基本面团队的表现比量化团队要好。”

其他加拿大养老金基金，如加拿大养老金计划投资委员会和安大略教师养老金计划委员会也使用量化策略。“我们在寻找对个别公司的独特、被低估的见解。我们这样做的方式是通过筛选数据，寻找新的数据源，从这些数据中获得新的见解，”CPPIB的主动股票和投资科学负责人Frank Ieraci在2023年视频中说道。