量化策略如何应对市场波动？

荷宝的量化投资通过系统化方法，识别能够解释收益差异的个股及公司特征，例如价值、质量、动量等传统因子，以及从新闻流和市场情绪等另类数据源中提取的新兴信号。

与基本面策略中人工分析的方式不同，量化模型能够同时分析数千只股票，从而构建分散化程度更高的投资组合。这对活跃度高且风险敏感的投资者更具吸引力。

另一差异在于，量化方法基于规则化操作，能够有效消除投资流程中的情绪偏差。而基本面策略更依赖定性分析，通常容易受到人为情绪影响，例如持有亏损头寸不愿止损，或因害怕错失机会而追涨。

尽管存在差异，两种方法均旨在发现错误定价并捕获价值。它们的相对表现通常缺乏相关性，因此结合使用两种策略有助于实现更均衡的投资组合敞口和风险管理。

荷宝量化策略运用自主研发的风险模型来管控主动风险。该模型通过实现广泛的策略分散化，有效抵御市场波动。此外，我们独有的困境风险指标作为投资组合的额外风控层，能主动规避濒临违约的股票。

这些基于统计的模型不受人性偏见影响，在波动环境中保持绝对理性。同时，我们设有专门的人员监督委员会，当模型无法适应特殊市场环境时，可启动人工干预机制。但需要强调的是，这种情况实属例外而非常态。

在评估量化策略时，资产配置者应对以下几个关键因素保持警惕。积极信号包括：团队稳定且经验丰富、技术基础设施先进、以及在阿尔法模型、研究过程和交易执行方面对客户保持透明。具备这些要素表明该策略成熟可靠。

需要警惕的负面信号包括：在业绩不佳时期突然改变投资理念、无法向客户解释投资过程、以及在没有可靠研究支撑的情况下对阿尔法模型进行所谓的"创新"。这些问题可能预示着潜在风险，并反映出策略缺乏一致性。

荷宝目前管理的量化资产规模约达860亿欧元*，其中大部分确实为机构投资者管理，例如主权财富基金和养老金。荷宝的量化策略凭借其可解释性、透明度和模型的稳健性，受到这些机构的青睐。

这些优势亦打破了对"量化即复杂黑箱"的普遍误解。我们认为，这种误解可能更多源自于部分量化对冲基金或高频交易基金。

我们同时也观察到，基金分销机构与私人财富管理机构正逐步采纳量化策略以实现多样化投资目标。以荷宝全球提供的指数增强策略为例，该策略致力于在有效控制主动风险的基础上，实现超越基准指数的超额收益，已成为被动投资领域广受认可的重要替代方案。

量化策略还可以加深和强化对价值、动量、质量及低波动等成熟市场因子的敞口。这类策略具有可预测的特征，并遵循持续且稳定的投资流程。

机器学习与自然语言处理等AI技术正推动量化投资的革新。这些技术突破能够帮助我们识别并捕获传统模型难以察觉的细微市场信号。例如，我们也在利用下一代量化信号对现有策略进行优化，并开发新的策略。

这些进展包括通过运用另类数据获取独特洞察。例如，我们开发的"招聘动量信号"，该信号通过追踪企业招聘动态来评估公司健康状况。

然而，数据量和种类的急剧增长既是机遇也是挑战。量化研究者将海量数据比作"糖果店"——虽然琳琅满目，但过度摄取反而损害投资组合健康。

关键在于甄别数据质量：部分数据集未能达到标准，有些则只是传统因子的重新包装。荷宝的核心优势正是从复杂信息环境中精准提取有效信号的能力，这构成了我们真正的竞争壁垒。

荷宝在量化投资领域拥有长达25年的实践经验，并组建了业内规模领先的专业团队，拥有超过50名研究员、投资组合经理及客户投资组合经理。荷宝众多量化策略广获业内好评和认可。

值得指出的是，我们的独特之处在于并非纯粹的"量化基金"。荷宝量化团队与内部实力雄厚的基本面投资团队保持深度协同，这一独特架构亦促进了投资思想的交融：基本面团队为量化研究提供创新灵感，而量化洞察也持续为基本面分析提供支持。