国泰高崇南：量化投资的“主动增强”之道

原创猫头鹰6号猫头鹰研究院

一个高仓位、低回撤的量化产品。

作者 | 猫头鹰6号

支持 | 猫头鹰捕基能手

在强调数据驱动、模型驱动的量化投资领域，国泰基金的高崇南是相当独特的一位基金经理：尤其强调用“主动逻辑”来增强量化策略的收益。

在这位已经从事投资超过10年的“量化老司机”眼里，“主动逻辑”，就是以主观评价、财务表现、市场行为等角度来筛选和考量股票质地并进行初步筛选，然后再按照更原教旨主义的量化方式例如各种因子来做风格、行业的轮动。

高崇南使用“主动逻辑”的目的，是要选出两类公司：“大而美”的行业龙头、优质公司，例如茅台；“小而美”的创新公司，例如石头科技、金山办公；以及提防基本面可能有变差，甚至存在“信用”风险的公司。

实际上，这是一种主动和量化结合的“双重增强”，构建一种低风险均衡风格。

在实战中，这个策略的收益也相当不俗。以他从2018年三季度开始管理的“国泰量化策略收益混合”为例，在2019-2021年分别获得29.23%、40.96%、0.83%的收益，在今年一季度的大盘下跌中，回撤幅度也得到有效控制。

在量化和主动之间，高崇南是如何平衡和取舍的？他的投资风格是什么？为什么他的产品能做到牛市涨得多、熊市跌得少？

特征：行业中性、持仓分散、偏成长、低回撤

高崇南在2018年6月加入国泰基金，此前他从事投资行业已经有近8年，曾经任职于中投证券、申万宏源、光大永明等机构，在主动量化、量化增强型产品的运作上有较为丰富的经验积淀。

考虑到量化投资在中国起步比较晚，如果从金锝、九坤、锐天等量化机构逐步成立开始算起，距今满打满算也就十年左右，高崇南可以算是国内公募基金里最早涉足量化投资的人之一。

2018年9月，高崇南开始管理“国泰量化策略收益”，采用量化多因子选股策略和基本面研究精选个股结合的方式，为投资者赚取超额收益。

通过对“国泰量化策略收益”行业偏离、持仓风格等方面的研究，猫头鹰研究院发现该产品有以下主要特征——

（1）行业中性，持仓分散

高崇南在这只产品上的持仓非常分散。自2018年三季度接手后，“国泰量化策略收益”的前十大集中度明显比之前下降，也显著低于市场中位数水平。

相对应的是，高崇南在行业持仓上也以中性为主，轻度偏向消费、金融。以2021年四季度情况为例，以申万三级行业为基准，他持有的143个标的，行业覆盖情况跟沪深300指数成分股的行业分布相差无几。

在行业配置比例最大的十个行业里，消费里的白酒配了7.19%、家电配了3.19%、乳品2.61%，金融里的银行4.05%、证券3.22%，占了前十大行业里的半壁江山。这也是高崇南行业能力圈里表现最突出的两个行业。

（2）偏成长风格

在投资风格上，高崇南呈现出比较明显的成长风格。

根据四季报，猫头鹰研究院对“国泰量化策略收益”进行了barra因子分析，计算该基金在多个风格因子上的暴露情况。

从下图可以看出，最新持仓在成长因子上暴露程度最高，达到1.0921；市值因子其次，为1.0631；贝塔因子0.4087、估值因子0.3553；在估值因子上是负向暴露。这说明，他的选股比较倾向于市值较大、成长性较高的公司，属于“价值成长”风格。

（3）高仓位，回撤控制良好

该基金在合同中对标的基准是沪深300指数的75%仓位，但在高崇南的实际运作过程中，权益仓位基本保持在90%左右，接近满仓运行。

与此同时，该产品的回撤控制能力高于市场平均水平。在2019年，净值最大回撤12.09%；2020年的净值最大回撤幅度为15.13%；2021年的最大回撤为14.33%；而在今年，截至4月22日，最大回撤为16.48%，在各时段中的回撤幅度控制都在行业前50%。显示出高崇南在高仓位运行的时候，也做到了优秀的回撤控制，平滑的净值波动。

总的来说，高崇南的管理特点可以概括为：行业中性略偏消费、金融；投资风格可以归类为价值成长；有量化投资常见的持仓分散、回撤较低等特征。

知其然还要知其所以然，在稳健的收益和清晰的特点背后，高崇南是用什么方法做到的？

方法：“基本面增强”

作为一个在国内新兴的投资范式，量化投资的流派非常多，既有把基本面投资和量化投资结合的基本面量化，也有几乎完全基于数据挖掘分析的量价策略量化，还有半主动半被动的指数增强策略等等，八仙过海各显神通。

其中，高崇南结合个人能力圈、国泰的投研体系，构建了一套“基本面主动投资增强”的量化投资方法论——

（1）长逻辑

首先，高崇南会着眼于长期，从商业模式、成长空间、经营质量、公司治理等方面，筛选出未来3年成长空间大、速度快的板块；与此同时，也会筛掉一些雷区、或者不适合做量化策略的行业。例如，在他所擅长的金融板块，有些银行的报表和它的实际经营质量可能有相当大的脱节，且容易随着政策而摇摆。因此，长逻辑的作用，就是筛出“高质量+低风险”的基础池。

（2）短逻辑

在注重成长空间、公司质量的长逻辑以外，高崇南也提出，要用短逻辑做第二轮筛选。所谓短逻辑，主要就是根据动量、情绪等因子，在长逻辑筛选出来的股票池里，再做筛选。

在跟猫头鹰研究院的交流中，高崇南指出，长+短逻辑两次筛选后，能够筛出大概600-700个股票组成的选股池，这些公司的长期收益率，明显优于其他3000多个公司的收益。

高崇南认为，用自下而上的方法去给每个股票一个具体的打分，这个分既能够指导如何选择更好的行业，也能在行业里选择更好的那些公司，这是保障能够做出好的收益的基础。

（3）“主动因子”

在很多量化模型里，都强调因子、行业、风格的中性，传统上这被认为是更中性、更客观的方式，能避免主动投资中的个人偏好问题。

但高崇南认为，用行业中性来保证风格中性，其实也是某种程度上的偏见。2019年的时候，高崇南坚守传统的行业中性策略，但在实践过程中不断反思：到底因子需要不需要做行业中性？要不要赚行业beta的钱？

在反思后，高崇南认为，不能只采取中性策略、只去选行业内更好的股票，而放弃掉选择行业。

因此，他在搭建因子库的时候，增加了选择行业的考量，使得投资变得捕鱼撒网一样，把网撒得足够广，能够覆盖更多的收益来源，或者覆盖更多的信息源，从而能够赚到更多的收益。

（4）动态调整

筛选、建模以后，并不是一劳永逸，因为行业、公司都会不停变化。

因应变化，高崇南借助国泰基金强大的投研体系，搭建出更动态、不断调整的模型和股票池。例如，针对不同发展阶段的公司，高崇南对它所匹配的估值水位也做了一个模型；又例如，公司在某个特定阶段里，哪个因子的有效性会增强，等等。

高崇南认为，这样的对标体系，能比原来的按照行业估值、基金配置规模来判断拐点，要精确得多。

值得一提的是，这样基于逻辑的主观判断，及时调整因子权重的做法，不仅是依靠高崇南自己的努力，更有整个国泰基金投研体系的支持。

国泰基金是国内首批规范成立的基金管理公司之一，2010年全球最大的保险集团之一意大利忠利集团收购国泰30%的股权，国泰变为中外合资基金公司，产品线、团队不断得到丰富和完善。梁杏、徐治彪、程洲、郑有为等猛将辈出，也只有积淀深厚的投研体系，才能支撑“基本面主动增强”式的量化投资。

尾声

在公募基金做量化，往往是“戴着镣铐跳舞”。

量化策略跟主动投资相比，一个明显特点是交易频率高，但跟私募基金相比，公募做量化会受到日内反向交易等各种合规的约束。

因此，失去速度、换手优势的公募量化，需要在基本面上投入更大的研究，这才是更符合公募长远发展路径的选择。背靠国泰基金积淀深厚的投研体系的高崇南就是这样做的。

行业中性偏消费、金融，让他在2019、2020年的牛市中收益出色；量化的高频交易、短逻辑因子，让他在2021年消费股熊市的时候，依然能让产品获得正收益；而在2022年一季度大盘回调的时候，长逻辑带来的“高质量+低风险”标的，让他有效控制了回撤幅度。而纵观他在管理“国泰量化策略收益混合”期间，回撤控制的表现在同类产品中都处于前50%，相当稳定。

总的来说，高崇南的量化投资风格充满了平衡感：在公司质量与市场动量，长逻辑与短逻辑，基本面与回撤控制上，用“主动增强”的方式，做到了牛市涨得多、熊市跌得少的良好效果。

免责申明：以上内容仅供参考，不构成投资建议

风险提示：市场有风险，投资需谨慎，基金过往业绩不代表未来表现

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