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中国证券报:“量化”的概念目前在很多行业都很流行，a股也不例外。作为一名在量化对冲投资方面有多年经验的基金经理，你如何看待“量化投资”对未来a股投资模式的影响？

曲折的道路:随着计算机计算速度的快速提高和分布式计算技术的普及，基于定量模型的投资成为可能。具体来说，通过整合多种数据，包括在线用户行为数据、舆情信息的扩散和信息影响的追踪，以及零售消费大数据的整合，可以深刻改变传统的股票投资行为。

例如，通过对互联网用户的数据分析，消费者对特定网页的访问行为可以预测某些消费领域的同比和环比销售趋势。通过定量数据获得的预测比官方随后披露的统计数据更具前瞻性和预测性。因为定量投资的基础是信息获取和信息处理，通过对这些有效信息的及时获取和快速处理，我们可以在股票投资决策中领先一步。因此，在未来的投资中，量化策略的作用将尤为重要。

观察a股市场的历史表现，我们可以发现a股市场的波动性远远高于发达国家的股票市场，市场的低效率相当明显，这也有利于定量套期保值产品的发展。特别是在当前“资产短缺”的背景下，随着追求中低风险和稳定回报的资金激增，对量化对冲产品的需求也将增加。其中，随着大数据时代的到来，“机器股票选择”策略将更加有效，这将显著提高收益的稳定性。

《中国证券报》:在“定量选股”成为趋势的新时期，中欧基金的定量投资策略团队将如何抓住发展机遇？

曲折路径:早期的定量投资主要是定量多因素模型和统计套利模型，在2007年达到高峰。当时，许多华尔街基金使用的量化模型非常相似。以2007年8月的“量化失败”为触发点，当一只基金平仓时，它触发了一只类似的基金大幅退出，导致了量化恐慌。事实上，由于后续资金的持续流入，同质投资将在短期内产生看似良好的回报。然而，一旦市场逆转，类似于集体亏损的极端情况就会时有发生，其结果与之前的a股流动性危机十分相似。

我们已经经历了量化投资在美国的兴起和运行，所以我们非常重视投资策略的差异。只有选择独立开发并不同于主流模式的Alpha，我们才能确保战略的可持续性。基于定量投资的分析框架使得中欧数据来源更加独特，策略体系更加稳定，与传统投资方法选择的股票相关性较低。在中欧量化投资战略集团中，我们始终追求“自主研发、高收益率”的投资方式。

“基于数据的科学投资”是中欧量化投资战略集团的投资风格。首先，建立一个判断市场无效率的数学模型；然后，我们会抓住非理性的价格偏差，追求无风险的套利收益；第三，在大量数据分析的基础上，选择优质股票；最后，优化模型将用于严格控制投资风险。我们的优势体现在四个方面:实现海量多维数据的挖掘，提高数据宽度和各类数据的利用率；基于因果指标有利于获得相关指标的支持，提高空区间和超额收益的可能性；有更多的选股指标，建立因子库，动态调整因子；关注薄弱的特征因素，通过算法的整合来弥补其他因素的不足，有助于规避风险。