[转] 田汉卿：通过量化投资捕捉A股机会
经过数十年的积累，量化投资终于迎来了发展的“春天”。华泰柏瑞基金副总经理田汉卿在“2015年中国基金业峰会”上表示，量化投资追求的是超额收益，可以准确区分阿尔法和贝塔，此外，量化投资严格控制风险，在风险调整收益上具备明显优势。
2014年以来，量化投资策略的基金普遍表现不俗，田汉卿认为，一方面因为是过十几年的积累，量化投资到了“爆发”的时候，另一方面则是A股的市场状况比较适合做量化投资。
市场普遍认为量化投资较为类似，但田汉卿介绍说，实际上各类量化策略区别非常大。她认为，量化投资可以分为两类，其一是基于算法的量化，其二是基于基本面的量化。基本面量化选股模型可以通过持有期限进行分类，可以做长期，也可以做短期。
“对于基本面的量化而言，具备投资想法和思路后，需要通过数据验证这些想法是否正确，是否能在市场上获得超额收益，包括宏观分析、行业分析以及择时。我们的目的并不是追求相对排名，而是追求超额收益，如果没有超额收益，哪怕做到第一也是失败的。”
“做主动投资是希望获得超额收益，但任何策略都不是永恒的，如果一个策略做得好，很多人都用这个策略，这个策略就会消失。”
大数据时代会有很多不同的做法，田汉卿表示，其所做的量化目前来说还属于传统量化，所用的数据还没有延伸到大数据领域，目前是根据核心数据做处理。基于基本面的多因子选股模型，是为了增强模型的稳定性，因为所有因子里面总有好和不好的，如果得到稳健阿尔法模型，必须是很多因子绑在一起做。
此外，量化投资需要强大的技术平台支持，核心模型包括三方面：一个是阿尔法模型，每个团队必须看到阿尔法的来源；其次是风险模型，量化投资的很大的特点就是可以明确控制风险；还有一个是交易成本模型，需要选择比较合适的时机进行交易。
谈及2008年金融危机对量化投资的冲击，田汉卿做了一些反思。“第一，传统的量化是没有市场判断模型的，特别是2008年金融危机之后做量化，必须对市场有基本的判断。另一个是阿尔法因子，大家都觉得模型不变就可以了，但没有永恒的阿尔法因子，要不停寻找新的阿尔法因子。”
此外，在田汉卿看来，做量化投资赚不到钱就不赚，否则会失去量化的基本原理和规律，这样反而做不好。
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