王卫林：量化是术、是系统、是细节_风闻

曲艳丽 | 文

在主动量化和量化指增领域深耕多年的王卫林，加入光大保德信基金之后，业绩依然表现优秀。

王卫林是最近两三年光大保德信基金量化团队引入的新鲜血液之一。这是一只拥有逾20年历史的老牌量化团队。王卫林加入之后，还接手了光大保德信在2004年成立的行业最早的一只量化特征鲜明的基金，光大保德信量化股票，可见很受重视。

王卫林加入光大保德信基金之后管理的光大中证500指数增强，截至今年一季度末，基金定期报告数据显示，近一年录得收益率18.84%，相对同期10.43%的业绩比较基准，超额收益逾10%。

他管理的另外一只偏债混产品——光大保德信锦弘混合A，自2023年8月至今，任职回报15.63%，今年上半年录得收益率6.71%，亦表现优异⑴。

不仅如此，王卫林正在发行的光大保德信中证A500指数是光大保德信基金第一只完全跟踪指数的权益类产品。

1.

王卫林是2023年2月加入光大保德信基金的。2016年北京大学软件工程硕士毕业之后，他就职于南方基金量化投资部担任量化研究员，涉及ETF、指数基金等被动基金管理业务，2018年到了长城基金，逐渐成长为基金经理。

他在上一家公司的代表作是创业板指增，业绩颇为优秀。

传统的公募量化分为两条产品线：主动量化、量化指增。被动指数的管理与之相通，甚至更为简单。因此虽然光大保德信中证A500指数是公司第一只完全跟踪指数的权益类产品，但原有的指数系统、合规风控体系足以支撑，不需要太多新的模块。

笔者认为，对量化选手而言，被动指数算是规定动作，主动量化和量化指增算是难度动作的技巧发挥。王卫林加入光大保德信基金之后管理光大中证500指数增强，相对业绩基准有着较好的超额收益，这就是量化选手的看家本领。超额收益是重要考核指标之一。

指增虽然小众但渐有流行之势。近两年的量化指数投资，已经成为兵家必争之地。

2.

主动量化发展至今，大致分为三个流派：

第一种，传统量化多因子流派，代表者是巴克莱BGI(量化投资圣地)、AQR(价值因子坚守者)。第二种，完全的机器学习流派，以高频量价为主，很多量化私募就是此类，比如Renaissance(统计套利)。第三种，多策略、多方法、多体系的混合，以传统多因子为主，辅以机器学习，典型代表如BlackRock(系统化主动投资)、D.E.Shaw(混合策略)。

王卫林属于第三种。

不仅如此，王卫林还加入了一些主动管理。

量化最有效的因子，是小市值、低波、低beta，这些因子往往在震荡行情中发生共振。

其实道理很简单，无人问津之处才是错误定价的土壤。王卫林相对偏好的因子也就是这些：「小市值，偏量价的低波、低beta」等等。

量化是有效的，但并不是每时每刻都有效。比如2024年初的「量化危机」，对量化投资而言是系统性风险。924是相反的情境，高beta，量化也赚钱，但较难跑赢指数。

这些时刻，你需要跳出来，以主动管理手段去平衡策略的不足之处。

2024年初，王卫林加了一些和量化策略负相关的标的。在924之后，他加了一些高beta标的，第一反应是券商股，这些标的量化模型很难选到。

「跳出量化模型，度过困难时间。」王卫林总结道，当市场又走到了他的方向，主动管理这部分就可以弱化了。

王卫林的出发点是坚持做量化的事情，为了让量化策略更平稳、更有效运作，采用主动管理的方式去平衡它。

这也是他每天都在思考的事情。

王卫林管理的光大保德信量化股票A等产品，也采用这种「主动+量化」的模式管理。其实，王卫林每天都会参加主动权益团队的晨会。

在他的体系中，量化模型是核心基础和「主策略」，力求在常态下提供稳定超额收益。但在市场发生剧烈风格切换或宏观冲击时，他则会发挥主动管理的灵活性，进行动态平衡。

3.

一个量化选手最核心的东西，是「系统」。

这个系统是流程化的，从因子、到策略、到组合管理，其中无数细节，靠基金经理「日供一卒」，一点点积累、一点点搭建，经年累月形成一整套属于自己的量化投资体系。

王卫林的日常工作包括写量化因子代码、底层数据库维护、数据处理等，琐碎而细节。

像一部科幻电影，一个人维护着一台庞大的数据机器。可以理解为，每个量化选手是一条生产流水线的设计者。

应该说，量化基金经理是有自己的生产资料的，这套系统走到哪儿带到哪儿。

甚至可以说，一个量化选手在职业生涯的初期就开始搭建这套系统，经过了很长时间的测试。

和通常人们对二级市场的惯常印象不同，主动权益需要调研上市公司、写研究报告、做产业链上下游勾稽，量化更像是搞科研，不断向内自我研究发掘，是一个「内省」的过程。

量化模型的本质是一套选股标准。

量化选手的底层心理逻辑是：「虽然我没有办法预测明天的市场环境，只能把过去建立信心的逻辑和经验推演到未来。」量化是系统性方法，比如通过收益预测模型、风险模型，还可以用历史数据进行回测。回测结果有统计上的显著意义，大概率未来能持续，也是可预期的。

「做量化，抓住概率做文章就好了，有概率优势就有胜率。」王卫林称。

简而言之，股市里有一些常识，用量化的方法可以较为稳定地发现这些统计规律。

量化模型捕捉的，是历史上大概率重复发生的规律。王卫林称，量化投资的底层逻辑更有科学性，建立在大量数理统计基础之上，发掘规律或因子就是挖掘历史数据的过程。

依据模型去跑，很大程度的避免了人性的贪婪与恐惧。

「我们选择的有效因子，都有统计上的显著性支持。」王卫林解释道。

4.

王卫林总结道，主动权益是「道」，量化投资是「术」。

量化投资更多的是细节。

王卫林并不认为，相较同行，自己的系统有何出奇之处。他认为，坚持做大概率正确的事，这已经足够了，没有必要把时间和精力放在「和别人不一样」上。

人工智能AI大行其道。王卫林对此，也是充满平常心。「都是工具，就像有的人喜欢用剑，有的人喜欢用刀。」他说。

相较因子、公式、定义都清晰可见的传统挖掘方法，王卫林使用机器学习模型的感受就是：「你不知道它到底是什么，但挖掘的因子确实可以很好的拟合历史规律。」他会用一部分，加入组合当中。

从外界来看，量化被视为一套难以描述的、像黑箱一样的系统。

而这套系统最终输出的是一个「结果」。

虽然量化多因子选股的基本逻辑是相通的，甚至于数据来源也大致相似，但是每个量化选手的性格不同，输出的结果就有差别，这很有趣。

王卫林视量化为一种工具、一种投资方法论。

这种工具的特点是：「运用概率优势、分散化布局、捕捉市场上的交易机会。」

中证A500指数被描述为中国版的「标普500指数」，事实也确实如此。王卫林认为，从量化的角度，拉长来看，中证A500指数和沪深300指数都有配置价值，而它们的区别在于，中证A500指数在银行等金融股的配置上相对于沪深300指数更少一点，这部分权重相对更多挪到TMT等科技成长方向。拉长来看，A500指数行业分布更均衡，有助于追求更稳健的收益。

「与年初相较，现在是更好的发行时机。」他说，上证指数冲到3500点，中证A500指数今年还没怎么涨，本身是滞涨的，现在布局或是性价比相对较好的位置。

数据来源：⑴光大锦弘业绩相关情况来自托管行复核，基金业绩比较基准为中证全债指数收益率*80%+沪深300指数收益率*15%+恒生指数收益率*5，王卫林任职以来业绩基准涨幅为12.26%，今年上半年业绩基准涨幅为2.02%。光大证500指增业绩比较基准为中证500指数收益率×95%+活期存款利率（税后）×5%。

王卫林，北京大学软件工程专业硕士。2016年7月至2018年1月在南方基金管理有限公司任职量化研究员；2018年1月至2023年2月在长城基金管理有限公司任职量化与指数投资部研究员、基金经理助理、基金经理；2023年2月加入光大保德信基金管理有限公司，现任权益管理总部量化投资团队基金经理，2023年8月至今担任光大保德信量化核心证券投资基金、光大保德信中证500指数增强型证券投资基金、光大保德信创业板量化优选股票型证券投资基金、光大保德信锦弘混合型证券投资基金的基金经理。

风险提示：基金有风险，投资需谨慎。在进行投资前敬请投资者阅读《基金合同》、《招募说明书》、《产品资料概要》等法律文件，光大锦弘的产品风险等级为R2（中低风险），适合风险评级C2（稳健型）及以上的投资者；光大中证A500、光大中证500指增的产品风险等级为R3（中风险），适合风险评级C3（平衡型）及以上的投资者。光大量化核心的产品风险等级为R4（中高低风险），适合风险评级C4（积极型）及以上的投资者；敬请投资者关注产品的风险等级与自身风险评级进行独立决策。本材料不构成任何法律文件或是投资建议或推荐。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证上述基金一定盈利，也不保证最低收益。本基金募集规模上限为50亿元人民币（不包括募集期利息）。基金管理人可对募集期的销售规模进行控制，具体规模控制的方案详见届时相关公告（如有）。本基金为指数基金，投资者投资于本基金面临跟踪误差控制未达约定目标、指数编制机构停止服务、成份股停牌等潜在风险。本基金主要投资于标的指数成份股及备选成份股，具有与标的指数相似的风险收益特征。本基金采用证券公司交易模式和结算模式，即本基金将通过基金管理人选定的证券经营机构进行场内交易，并由选定的证券经营机构作为结算参与人代理本基金进行结算，该种交易结算模式可能存在信息系统风险、操作风险、效率降低风险、交易结算风险、投资信息安全保密风险。本产品由光大保德信基金发行与管理，代销机构不承担产品投资、兑付及风险管理责任。