中国基金报记者 陆慧婧
当前，量化投资领域因AI技术的融入正掀起一场变革。海富通基金经理林立禾积极拥抱时代浪潮，将AI量化模型运用于指数增强基金的管理。如今，他将与朱斌全一同管理海富通中证A500指数增强基金，探索AI赋能中证A500指数。他认为，A股市场具有良好的投资价值，以中证A500指数为代表的宽基指数有望受益于A股市场整体上涨行情。指数增强基金在把握指数Beta收益之外，有望获取Alpha回报。
AI量化模型是量化投资前沿性探索
据介绍，林立禾曾在海外求学，主修量化金融与风险管理，系统学习了期权定价与随机游走理论，辅修数据科学。回国后，他先在中欧基金风险管理部量化风控岗任职。2020年8月加入海富通基金，任量化研究员、量化投资部基金经理助理。2023年11月起担任海富通沪深300指数增强基金的基金经理。
在公募基金领域，传统的基本面量化增强模型应用已较为成熟且竞争激烈，林立禾结合自己的学习经验，另辟蹊径，探索将AI大模型与量化投资结合，取得了不错的效果。
据林立禾介绍，与传统线性模型相比，AI量化模型拥有独特优势。传统线性模型在因子赋权等方面相对直观可见，比如给PB、ROE等因子按一定比例赋权，其逻辑清晰且易于理解。然而，市场的复杂性远远超出线性关系所能描绘的范畴。AI量化模型尤其是机器学习与深度学习模型，能够深入挖掘数据中隐藏的非线性关系，通过海量的数据训练，自主学习并总结规律。即便这些规律在人类传统认知中可能并无明确逻辑，但模型仍能凭借强大的信息补足能力，捕捉到传统模型难以触及的市场信号。
以海富通沪深300指数增强基金为例，自2023年底全面采用AI量化模型后，2024年以22.2%的年度收益率在同类基金中拔得头筹。
不仅如此，AI模型还具备市场自适应能力。在训练过程中，模型被赋予了过去五到十年的海量数据，涵盖市场在不同周期、不同环境下的各种表现。经过深度学习，模型提炼出长周期内的普适性规律，如“低买高卖”等投资法则。这让它在面对市场风格切换时，表现出更敏锐的市场感知与适应能力。
模型、因子、组合优化 实现超额收益
指数增强型基金的核心目标是“长期稳定超额收益”。在林立禾看来，超额收益的实现路径主要依靠模型、因子和组合优化，而组合优化是海富通旗下指数增强基金的关键，也是去年海富通沪深300指数增强基金取得出色业绩的重要原因。
“组合优化是将模型的阿尔法能力转化为实际投资组合的关键步骤。模型会为股票打分，问题是如何将这些分数转化为可投资的权重。我们需要在满足一系列约束条件（如成份股比例、行业偏离等）的基础上，最大化目标函数。例如，沪深300指数增强产品有严格的成份股限制，优化过程需在框架内平衡收益与风险，最终生成既能捕捉阿尔法又符合规则的实盘组合。”林立禾举例说。
“此外，我们还会在优化中补充额外信息。比如，针对大盘股量价信息作用有限的特点，引入基本面数据。比如业绩超预期因子，我们会筛选出近期业绩超过分析师一致预期的股票，在原始模型打分的基础上给予小幅加分。虽然单次加分影响微弱，但多维度的补充能提升组合的稳定性。”在林立禾看来，这种“广覆盖、微调整”的思路，既尊重模型判断，又弥补了策略的不足。
“我们自主研发了动态风控系统。当策略表现不佳时，系统会积极收紧实盘组合风险敞口，向指数靠拢。例如，去年9月底的极端行情中，量化策略普遍失效，我们的组合也遭遇超额回撤，但幅度较小，同业排名反而提升。”林立禾举例称。
A股市场积极可为
今年以来，在科技板块带动下，A股市场表现亮眼。外资机构密集发声，对中国股市保持乐观。展望未来市场，林立禾认为当前A股具有较高的投资价值。
“横向比较来看，A股市盈率在全球重要指数中处于相对较低水平，上证指数市盈率低于美股三大股指，A股估值在全球范围内吸引力显著；纵向对比来看，当前A股市场整体估值处于历史中等水平，中长期投资价值较高。”林立禾说。
他进一步分析称，当前我国长线资金入市比例仍处于较低位置，社保基金与保险资金投资股票类资产的比例远低于我国政策规定的上限，也远低于国际主流水平，未来长线资金入市比例提升空间广阔。2025年1月六部门联合印发《关于推动中长期资金入市工作的实施方案》等，中长期资金入市总量持续提升可期。
在这样的背景下，中证A500指数作为A股代表性宽基指数，兼具核心资产和新质生产力特质。除了覆盖传统型行业外，还纳入了部分新兴领域的龙头公司，新质生产力属性进一步增强。宽基指数行业覆盖广泛，配置指数产品是应对当前市场行业轮动加快的较优选择。“海富通中证A500指数增强基金将延续沪深300指数增强策略‘超额胜率高、回撤小、修复快’目标，打造超额稳定、持有体验好的产品，在把握指数Beta收益之外，捕捉超额回报。”林立禾表示。
