和朱劍濤聊天，是個令人愉悅的過程。他的笑容很溫暖，言辭很生動，態度又非常得專業。

十六年的量化投資研究，更加打磨了他嚴謹的個性。但凡有個數字不是很確定，他都會說，我們后續再確認下，再核對下，不愿意草草的放過每一個數據。

朱劍濤的簡歷顯示，他曾在多家量化研究投資的知名機構工作過，他早年在華寶信托、海通證券從事量化研究，后來在東方證券任職金融工程首席分析師，組織研究工作和開發機器學習模型。接著他在知名量化私募進化論公司完成了從研究到投資的升級迭代。

一年前，他來到公募基金光大保德信，并于2024年5月起擔任基金經理，將多年的投資研究積累形成了模型并應用于實踐中。以他目前管理的光大誠鑫為例，定期報告顯示，截至3月31日，該基金在過去6個月、1年、3年的表現都非常突出（下圖）。①

數據來源自基金定期報告，截至2025/3/31

他是如何做的呢？這背后又有什么特殊的門道？

01

“機器學習”，效力突出

“機器學習”這個概念和如今紅火的大模型系出“同源”，均屬于人工智能范疇。

差異在于前者已經廣泛的運用在實際投資交易中，有精細的流程制定和控制，而后者目前更多是在日常工作、生活中有普遍、廣泛的應用場景，在金融投資中的運用還在探索研發中。

早在2022年底，光大保德信基金就已將機器學習模型運用到中證500指數增強基金的管理中，效果也很顯著。

根據銀河證券數據，截至今年一季度末，該產品近兩年在全市場增強規模指數股票型基金中排名前10%（13/154），近三年排名第9/212。

數據來源自基金定期報告，截至2025/3/31

朱劍濤團隊的機器學習模型有它獨特的“演進軌跡”。這個機器模型的最初原型來自他2020年在東方證券帶領的量化研究團隊的研發成果。當時朱劍濤團隊在傳統多因子模型的基礎上，引入深度神經網絡因子模型，對新興的大數據和傳統指標進行深度信息挖掘，在多個領域拓展研究邊界，推動模型升級迭代。后續，光保量化團隊成員對初始模型進行了大量改進優化嘗試，并引入了另類數據和自創的新模型架構，內部模型版本號已經更新到 3.0，并最終運用到實盤投資。

不論是光大保德信基金的中證500增強，還是今年成功募集發行的紅利量化選股，以及正在發行的滬深300指數增強，基本上采用機器學習模型來做，是純量化的模型。

02

統計出身、厚積薄發

朱劍濤本科在浙江大學取得數學與應用數學學士后，又在復旦大學繼續深造，獲得了概率論與數理統計專業碩士。

工作后，他的主要經歷都在賣方。在華寶信托工作了一段時間后，他先后在海通證券、東方證券度過了職業生涯中的十余年。

2015年加入東方證券是朱劍濤的一個事業轉折點，他在東方出任量化首席分析師，數量金融創新實驗室負責人，東證衍生品研究院副院長等職務。

更關鍵的是，在東方他主導了“因子選股系列研究”，由于報告詳實，細節嚴謹，少純數據挖掘，多為從投資邏輯、理論出發去做的一些研究，不少機構會采用他們的成果，定制化融入到自己的投資系統中。

2022年6月，他離職去了一家知名量化私募機構進化論資產，擔任量化研究負責人。

一年多后，2023年8月底，他到光大保德信基金，擔任量化投資總監，多年積累終于到了厚積薄發時。

03

去偽存真，迭代模型

朱劍濤的模型不是一蹴而就的，而是一步步、一級級迭代出來的。

他提到，他個人的量化模型根據不同交易頻率主要是三個環節：股票收益預測打分、風險控制和組合優化。

量化投資的研究投資流程中，最核心的部分是預測股票收益，也就是給股票評分，評分直接決定資產組合，也是一個投資模型的最常說“阿爾法”的部分。

輔助部分是風險模型，尤其做指數增強產品，需要控制組合與基準的風格偏離、行業偏離，以及保證跟蹤誤差相對較小。

此外還有組合優化，包括如何嚴格控制風險偏離，如何實現一些沖擊成本的控制等等。實際上，這部分參數的設置對組合收益的影響也很直接。

朱劍濤介紹，在這幾方面，光大保德信基金的模型都有一些特長。

首先，在股票打分這一部分。模型最大的特點是數據源更廣，敢于嘗試應用新興的另類數據。

但同時這又是有很高應用門檻的環節。他測試過幾十種另類數據，一些另類數據邏輯很好，但無法形成一個穩定的信號，另外還有一類數據有用，但是沒有增量補充。

測試了幾十種另類數據之后，他總結，分析研報的文本，以及產業鏈的上下游結構的網絡數據，這兩類數據作用比較明顯，并且有明顯增量。

文本分析的增量，主要是對于樂觀情緒的識別，相當于一個比較偏成長的指標。與利潤增長率結合作為一個綜合因子，表現更好。

產業鏈的數據，主要指的是同行業、上下游企業的關聯數據。一只股票未來漲不漲，不僅要看它過去的一個漲跌幅，也可能看同類的公司或者相關的公司的漲跌幅。他們會通過產業鏈的方式，把上游下游相關公司標注出來并進行分析，最終通過利用神經網絡模型工具，發掘股票之間的聯動關系。

04

每月調整、精細運作

在因子優化方面，朱劍濤也做的很細致。除了人工構建的選股因子選股指標之外，他們還做了一套機器學習的模型來挖掘因子。機器模型每年挖一次因子，大概會有600個左右，和人工的因子合在一起，再做動態的加權。

每個月，他會根據過去一年里因子的表現強弱做加權。表現好的因子權重提高，表現差因子權重調低。相當于是自適應市場風格變化做跟隨調整。很多純機器學習模型產品的風格暴露相對固定，但是通過這種動態調整，風格暴露會跟隨市場調整。他們的歷史實盤和歷史回溯數據顯示，雖然這種動態調整跟市場變化相比還是會有所滯后，但整體而言仍然能夠跟上市場節奏。

第三部分是自研的風險模型。他介紹，自己團隊開發的模型跟海外引入的商業風險模型比，有兩個A股特有的風險因子，一個是國企屬性因子，另外一個是信息確定性因子，對個股波動風險的解釋力度更高，市場大幅波動時，對波動率的預測和跟蹤效果更好。

05

極端行情應對

但他也表示，量化模型不是沒有“禁區”的，考驗特別大的就是如何應對極端行情的考驗。

而且，因為極端行情歷史上很少出現，關聯數據的匱乏是個大問題。

所以對于極端行情，多多少少都會帶有主觀性的應對。他們的選擇是，不輕易去做一些很大幅的調整，尤其是指增產品。

比如2024年924行情里，市場上一些高貝塔、波動大、估值高的股票受到熱捧，這與量化模型選的股票特征部分相左，所以量化這塊受傷會比較嚴重。

但是，底層打造的股票打分模型不能立馬更換，最核心的模型需要經歷大量的研發、模擬回測和樣本外檢驗，不宜主觀拍板。因此，他的選擇是，對模型的風險敞口進行調整，讓組合的貝塔與基準指數的貝塔不要產生太大偏移，降低 beta 風險對組合收益的沖擊損害。這種風險敞口的適度調整保證了量化模型的靈活性，同時又不會大幅偏離模型本身。

06

大模型還屬“將來時”

今年以來尤其火熱的大模型，對于量化會有什么影響呢？

朱劍濤表示，很多公司都部署了DeepSeek，但可能還沒到能夠直接產生投資建議、投資信號和產生收益的層面。

證券市場是一個低信噪比市場，投資用的模型不是越復雜、越大越好，那可能會放大市場噪音，降低穩定性，需要通過一定的定量手段在模型復雜度與表達能力之間做權衡。

只能說從目前的市場一些實踐來看，這種大模型在投資里面確實有一些人在嘗試，但還沒形成主流。目前來說還沒有把海量算力轉化成很明顯的超額收益。

目前對投資來說，大模型還沒有直接形成“戰斗力”，作用更多是提升投研效率。

比如研究員看報告、寫因子、測因子，這個過程可以高效地自動化，大幅提高效率。本來測試一個因子，可能一個研究員要花一周的時間，但現在可能就只需要一天不到的時間。

07

低波市場有利于量化策略做超額

朱劍濤認為，目前市場情緒相對一季度走低，但是國內有一些穩增長、促內需的策略，所以整體來說機會和風險都是并存的。

他預期，二三四季度整體來說，可能會偏價值，重現極端快速的成長風格的概率不大，而且波動率或將維持相對比較中低位的水平，有利于量化去做超額收益。

所以如果在滬深300整體維持低波的基礎上，用量化來做超額，環境是比較適合的。

朱劍濤表示，在當前時點發行300指增也考慮到了市場的風格。滬深300指數從市值層面、從機構配置偏好，都是A股的中流砥柱。

包括基金年報顯示，匯金公司對于滬深300ETF的持有力度非常大。

在目前市場環境里，滬深300是一個風格均衡、波動相對較小的指數，再通過量化方式來做增強，就是一個攻守兼備的選擇，比較適合不確定性比較強的環境。

此外，隨著國企的提升分紅，會讓滬深300指數可能更具紅利的特征。如果能夠實現，險資配置的需求會更高一點，資金面上可能會更多一個來源。

數據來源：

①基金經理任職期間未完全覆蓋基金業績的評價區間，朱劍濤自2024年10月26日起擔任光大誠鑫基金經理

風險提示：基金有風險，投資需謹慎。在進行投資前敬請投資者仔細閱讀《基金合同》、招募說明書、《產品資料概要》等法律文件，光大中證500指增、光大滬深300指數增強的產品風險等級為R3（中風險），適合風險等級為C3（平衡型）及以上的投資者。敬請投資者關注產品的風險等級與自身風險評級進行獨立決策。本材料不構成任何法律文件或是投資建議或推薦。基金管理人承諾以誠實信用、勤勉盡責的原則管理和運用基金資產，但不保證上述基金一定盈利，也不保證最低收益。本基金募集規模上限為30億元人民幣（不包括募集期利息）。基金管理人可對募集期的銷售規模進行控制，具體規?？刂频姆桨冈斠妼脮r相關公告（如有）。上述基金的過往業績、凈值高低、獲獎情況及相關行業排名并不預示其未來業績表現，基金管理人管理的其他基金的業績不構成對上述基金業績表現的保證。本基金為指數基金，投資者投資于本基金面臨跟蹤誤差控制未達約定目標、指數編制機構停止服務、成份股停牌等潛在風險。本基金為指數增強基金，由于量化增強策略的表現存在不確定性，可能存在投資結果落后于業績比較基準的風險?；鸬耐顿Y范圍包括港股，會面臨因投資環境、投資標的、市場制度以及交易規則等差異帶來的特有風險，基金資產并非必然投資于港股。本產品由光大保德信基金發行與管理，代銷機構不承擔產品投資、兌付及風險管理責任。

朱劍濤先生，2008年畢業于復旦大學，獲得理學碩士。2008年7月至2010年8月在華寶信托有限責任公司任職量化研究助理；2010年9月至2015年3月在海通證券股份有限公司任職金融工程高級分析師；2015年4月至2022年5月在東方證券股份有限公司任職金融工程首席分析師；2022年6月至2023年8月在海南進化論私募基金管理有限公司任職量化研究負責人；2023年8月加入光大保德信基金管理有限公司，現任權益管理總部量化投資團隊副團隊長（主持工作），2024年5月至今擔任光大保德信量化核心證券投資基金、光大保德信一帶一路戰略主題混合型證券投資基金的基金經理，2024年10月至今擔任光大保德信風格輪動混合型證券投資基金、光大保德信誠鑫靈活配置混合型證券投資基金、光大保德信多策略智選18個月定期開放混合型證券投資基金、光大保德信中證500指數增強型證券投資基金的基金經理，2025年3月至今擔任光大保德信紅利量化選股混合型證券投資基金的基金經理。擬任光大保德信滬深300指數增強型證券投資基金的基金經理。

風險提示：基金有風險，投資需謹慎。如需購買相關基金產品，請您關注投資者適當性管理相關規定，提前做好風險測評，并根據您自身的風險承受能力購買與之相匹配的風險等級的基金產品。基金的過往業績并不預示其未來表現，基金管理人管理的其他基金的業績并不構成基金業績表現的保證。基金投資需注意投資風險，請仔細閱讀基金合同、基金招募說明書和產品資料概要等法律文件，了解基金的具體情況。