编者按：【面包财经·面谈】栏目每期邀约金融与产业大咖，以对谈方式分享硬干货。
以下为兴业证券金融工程首席分析师郑兆磊先生（SAC执业证书编号:S0190520080006）2025年1月在【面谈】栏目中表达的核心观点。本期主题为：量化投资在A股的实践复盘。
量化投资在海外和国内市场的兴起及现状
以国内为例，这两年市场对于量化的关注度很高，不只是量化部门，权益部门也会做一些这方面的涉猎，背后的原因是量化策略最近几年比较有效。无论是国内还是国外，它的成熟机制是建立在算法的成熟和硬件设备条件允许的情况下。
理论方面，量化的理论基础大概是1950年左右马可维兹提出的均值方差理论，对于配置方面给出了很好的模型和范式。后面CAPM模型、APT模型（多因子模型）等影响也很大，风险模型和行为金融学都是这方面的一个范式和代表。另一方面是硬件设备，随着计算机算力的不断提升，大规模运算成为可能，推动了量化的发展。
从实践来看，海外大概是70年代初发行第一只量化基金，然后1977年左右世界上第一只主动量化基金由BGI发行。2000年左右量化基金开始进入第一波危机，因为开始出现一些黑天鹅事件。这几年相对来说发展的有序一点。国内从2005年左右发行第一只量化产品，中间经历了一些波折，最近几年迎来一个比较好的发展土壤。
如何挑选和迭代量化因子库
因子库的迭代和更新，一般会看数据的来源。大致可归为四类：财务类、分析师预期类，量价类和另类数据类。从逻辑上看，因子可以分成逻辑驱动和特种工程挖掘两大类。逻辑驱动因子包括高质量、低估值、高成长等，是个人经验的产物。特种工程挖掘则需要采取一些算法，比如通过深度学习去挖掘，这块因子的获取难度在不断加大。
优秀公司的挑选要素
好公司一般可能有两种定义方式，一个是基本面好，第二个是股价好。如果是股价好的情形下，它可能更多的是超预期的反应。超预期可能包含两种，第一个是个股基本面的超预期，第二个是行业或者宏观层面的超预期。所以说怎么去把握个股的超预期，或者是把握宏观层面的超预期，可能是需要我们注意的一个维度和视角。
量化投资相对人工主动策略在风控方面的优劣势
人工主动或者是权益的投资方式，它对风险的概念实际上是比较薄弱的，始终是以收益作为自己的目标。如果只有一个股票，权益和量化对于风险的认知实际上是一致的，你的风险可能就在于回撤或者是退市风险等。当你持有的股票越来越多的时候，它是一个组合的概念。这两年国内的权益基金，也慢慢从选股过渡到组合管理，英文的表达就是从一个stock picker到portfolio management。而当你持有的股票多了，到组合的概念的时候就会涉及到更多的风控。
量化相对于人工主动投资，它在风控方面更加可度量。二是，量化的超额收益可能不见得比权益高，但它很稳健。相当于在度量方式上、度量手段上更加精准，更加明确。那么如何度量呢？基本上与你投资标的有关系，如果投资是多资产，可能需要像风险评价理论等。如果是个股层面，可能就是一些组合优化、波动率的预估，还有一些风险因子的度量等，相对来说偏向技术手段。
面对高强度工作，如何保持量高的工作状态
在这样一个快节奏的社会，每个行业应该都有不小的压力，我个人觉得第一点就是心态放宽，这样面对小的惊喜或者小的挫折，不会患得患失。第二点就是要有一个好的转换注意力的方式，例如跑步、打球等，都是一些比较好的转移注意力的方式。
如何才能成为一位优秀的分析师
对于想从事这个方向的有志者来说，首先可能得明确自己的目标，到底做哪一个方向。第二，就是无论做哪一个方向，因为大家起点都还不错，在这样的一个情况下，如何脱颖而出呢？我觉得更多的是你的专一程度、深度和特异性。比如在某一个领域上有大几个月、一定深度的研究，一方面对自己成长有帮助，另外一方面就是假如能有幸将你招过来，可能你也能很快的上手。
