对话基金经理 | 鹏华基金苏俊杰：AI+基本面多因子，追求最大化信息比率

2.投资框架：AI+基本面多因子，追求最大化信息比率

根据鹏华基金所提供的材料，我们对苏俊杰的投资框架进行了总结：

苏俊杰早期的量化投资框架主要来源于 BGI 的体系及理念。在不断的实践和迭代过程中，逐渐形成了以 中低频多因子框架为主，以中高频量价和人工智能方法为补充 的投资体系。

苏俊杰认为，成熟的多因子框架体系以中低频基本面因子为主，获取均值回复收益；人工智能方法和中高频数据带来更多维度的Alpha收益。因此，苏俊杰在 传统的基本面因子基础上，加入了更多高频量价和另类数据 ，使得模型的稳定性更强。而 AI能够提供更多额外的Alpha ，在因子合成、特征提取的效率和维度上，比人工更具优势。从因子的效果看，AI机器挖掘出来的因子和人工提取的因子，都具备一定的有效性，但是 二者的相关度较低 。

投资理念：以最大化信息比率为目标函数。 苏俊杰认为，要把信息比率最大化，涉及到两个部分：超额收益与跟踪误差，即需要在不损失太大Alpha的情况下，控制跟踪误差。这就需要对超额收益的把控更加精准，同时也要更好地控制组合风险，不要出现太大的偏离度。除了传统的风格、行业、个股权重的风控手段外，苏俊杰团队还有一套风险模型，会将 行业进行更为细致的划分，对超额收益影响较大的细分行业，也进行一定的控制。

此外，苏俊杰团队还会将 Barra的风控模型与鹏华基金内部的行业分类体系相结合 ，进一步降低跟踪误差，使策略更加均衡化。

苏俊杰团队的基本面量化投资主要包括以下几个方面：

★ 海量数据挖掘： 充分利用历史行情走势、行业数据、产业链关系、上下游变化、宏观数据、交易情况、政策信息等大数据，从中挖掘出可能影响价格走势的有效信息。

★ 人工智能信息合成： 利用深度神经网络、遗传规划、NLP等人工智能方法，从海量数据中挖掘有效信息、识别市场模式、提取关键特征，并将大量有效信息和信号进行非线性合成与输出。

★ 基本面信息： 科学成熟的基本面量化方法，多维度利用上市公司财务、治理、市场走势、产业数据、盈利预测等基本面信息，作为模型的基石。

★ AI+基本面增强： 以基本面信息为主体，以大数据和人工智能方法为补充，实现对传统量化指数增强的再增强。

因子库 ：苏俊杰团队拥有十分丰富且不断迭代的因子库，除了六大类主流因子外，还具有行业特殊因子和事件因子等多类特异化因子，构建了更具特色的因子库体系。

3.团队情况：量化投研实力较强，产品线布局广泛

根据鹏华基金所提供的材料，公司的量化团队目前共有16位成员，其中有7位基金经理/投资经理，8位研究员，覆盖了主动量化、指数管理、期货及衍生品、人工智能等多个方向，从业经验丰富，投研实力较强。

自2009年发行了第一只指数型基金（鹏华沪深300）开始，鹏华基金积极布局量化产品线，目前旗下已有普通指基、ETF、ETF联接、增强指基、主动量化等多类产品。截至2022年11月10日，鹏华基金旗下已有44只指数型基金，总规模约464.3亿元（包括ETF和增强指数型基金，已剔除ETF联接基金）。

截至2022年11月10日，鹏华基金 旗下共有21只普通指数型基金，总规模约246.3亿元，规模占比最大；ETF基金共21只，总规模约205.5 亿元；增强指数型基金共2只，总规模约12.4亿元；主动量化基金共1只，总规模约2.7亿元。（均已剔除ETF联接基金）

注：2022年的基金数量和规模均截至2022/11/10，若基金成立早于2022/9/30，则最新规模统计为其2022年三季度末的规模；若成立晚于2022/9/30，则最新规模为其成立时规模。

从指数产品的布局来看，鹏华基金已 覆盖了宽基、行业、主题等多个赛道 。其中，在宽基赛道，主要覆盖了沪深300、中证500和创业板，其中，沪深300和中证500赛道除了有普通指数型产品外，均有增强指数型产品。

在行业主题赛道，鹏华基金布局更加广泛。 尤其是在行业赛道，目前 已经覆盖了所有七大类行业板块 ：消费行业、医药生物、科技通信、国防军工、中游制造、周期行业、金融地产，并在每一个赛道中均进行了多元化布局。其中，在科技通信、金融地产、周期行业和消费行业的布局均较多，对不同的细分行业主题进行了拓展。其中，鹏华中证酒ETF规模最大，超过了100亿元。

在 主题赛道 ，鹏华基金目前已布局了 低碳环保、大科技、一带一路、车联网和ESG 等主题，产品线同样较为丰富。

在苏俊杰目前在管的产品中， 鹏华量化先锋（005632）和鹏华沪深300指数增强（005870） 的管理时间最长，具有较强的代表性，故下文主要对这两只基金进行分析，来反映苏俊杰的量化投资能力。

1. 鹏华量化先锋

1.1 业绩表现：净值走势与中证 500 较为一致，超额收益明显

根据鹏华基金所提供的材料，自苏俊杰任职（2021/3/5）以来，鹏华量化先锋采用指数增强的投资策略，标的指数为中证500指数。从历史业绩来看，在苏俊杰任期内，鹏华量化先锋共获得了12.5%的收益，相对同期中证500指数获得了16.5%的超额收益。从净值曲线的走势来看， 鹏华量化先锋在苏俊杰任期内与中证500指数的走势基本一致，超额收益较为稳定。

1.2 收益胜率：季度胜率较高，市场下行时表现更佳

收益胜率： 在苏俊杰任职期间，鹏华量化先锋的 业绩持续性较好 ，与中证500指数相比，基金的 季度胜率约83% （5/6），季度超额收益区间为 [-2%，5%]，平均季度超额收益约3%；基金 月度胜率为58% （11/19），月度超额收益区间为[-3%，5%]，平均月度超额收益约1%。

最大回撤胜率： 在苏俊杰任职期间， 鹏华量化先锋的最大回撤低于市场最大回撤的季度占比为67% （4/6），最大回撤低于市场最大回撤的月度占比为47%（9/19）。

不同市场下胜率表现：

统计中证500指数获得正收益和负收益的月度/季度中，基金的月度/季度超额收益和相对最大回撤的表现情况，分析 基金在不同市场上行和下行环境下的投资和风控能力。

★ 从 季度 数据来看，当市场上行时，基金季度胜率为75%（3/4），基金最大回撤低于市场最大回撤的季度占50%（2/4）；当市场下行时，基金季度胜率为100%（2/2），基金最大回撤低于市场最大回撤的季度占100%（2/2）。

★ 从月度数据来看，当市场上行时，基金月度胜率为40%（4/10），基金最大回撤低于市场最大回撤的月度占40%（4/10）；当市场下行时，基金月度胜率为78%（7/9），基金最大回撤低于市场最大回撤的月度占56%（5/9）。

1.3 风险收益：在一定的跟踪误差内，获取较高信息比率

截至2022年11月7日，全市场共有38只成立早于2022年3月5日的中证500指数增强基金。与这些基金相比，鹏华量化先锋在苏俊杰任期（2022/3/5至今）内，相对中证500指数的超额收益表现更佳，以16.5%的超额收益排名第一。

同时，鹏华量化先锋能在 控制跟踪误差（年化跟踪误差5%以内）的基础上，获取较高的信息比率 ，苏俊杰任期内信息比率在跟踪中证500指数的增强指数型基金中排名前8%（3/39），表现优秀。

1.4 滚动持有1个月/3个月/6个月/1年所获收益的均值均为正值

在苏俊杰任期内，任意一天买入鹏华量化先锋并持有1个月/3个月/6个月/1年获取正收益的概率均超过了50%；同时，买入并持有1个月/6个月/1年获取正收益的概率均高于同期买入并持有中证500指数。