|专访华泰柏瑞田汉卿团队：金牛量化团队的投资之道( 七 )

最后，我们都是从一个长线的角度去设计我们的每一个产品。只有长期对持有人有价值的产品，我们才会去开发发行。我们希望我们的每一个基金都是有长期生命力的，不是一只两三年就过时的产品。现在要布局的双创的产品，也是因为我们看好双创板块的长期配置价值。
我们历史业绩比较长的基金有两个。一个是2013年8月成立的量化增强产品（以沪深300为基准的产品），截止到2020年10月13日，年化收益率超过18% 。另一个是我们团队后来接管的量化先行产品（以中证500为基准的产品），截止到2020年10月13日，近六年也有超过18%的年化收益率。拉长时间，我们的量化产品的投资收益都会是比较可观的，原因就是我们注重产品的长期价值。
朱昂：你们团队有16名投研人员，包括好几名投资经理，平时是如何进行团队管理的呢？
田汉卿团队我们是做主动量化投资的，半数成员负责投资、半数成员负责研究，投研一体、各司其职、相互配合。基金经理平时坐在一起，每天早上也一起开会讨论，各种想法都可以提出来，交流也非常充分。
量化投资肯定是团队作战。我们会共同讨论出一个to do list ，大家根据自己的兴趣和擅长，分工协作。我们会鼓励研究员在覆盖的范围内，去做自己比较感兴趣的研究。
投资方面，不同的策略，覆盖的股票不同，模型也有所差异，每个人都有自己主要负责的方向，便于积累经验。操作上，有些基金经理是负责沪深300的指数增强，也有一些基金经理是负责中证500的指数增强。在团队共同讨论的基础上，每个基金经理要对自己组合的具体操作负责。
研究方面，主要的职责包括现有模型的改进和新策略的开发。我们的研究员每天都会检查数据和alpha打分有没有问题，也就是我们所说的Alpha Check 。
朱昂：你们的模型会不会把AI机器学习或者神经网络学习加入进去？
田汉卿团队我们会用人工智能来辅助处理文本数据，当前我们超额收益的主要来源是结构化数字数据。但是从投资的角度出发，我并不认为机器能完全替代人。 Machine Learning（机器学习）的坏处是Black Box（黑盒子）。一旦你依赖机器来做投资，你可能不知道背后的逻辑是什么，那么万一模型出问题，很难检查修正。我们目前的基本面量化投资，所有逻辑清晰明了，哪里出问题，我们可以及时修补。
我们也并不认为在可预见的时段，人工智能（AI）可以打败所有的主动管理人。否则的话，终极模式是人工智能变得很强大，那样人工智能可以直接进行资源配置，根本不需要利用资本市场来做资源配置了。