小枫来为解答以上问题。浦银安盛基金指数量化团队：工程师思维+积木理论 打造更聪明的指数,这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧~.~！

　　在纷繁复杂的投资市场中，有这样一群基金经理，不仅关注传统的财报研报、路演调研制定投资决策，更以工程师的角色，以数据驱动投资策略。像工程师一样，使用统计和算法来挖掘处理海量大数据，识别市场信号，训练模型，并将投资策略转化为可运行的代码语言，用于交易执行、策略回测以及风险管理等环节。

　　浦银安盛基金指数量化团队就是这样一支工程师思维的投研队伍，团队成员不仅是一群能够理解金融市场的投资专业人士，还是一群精通算法设计、机器学习、云计算等技术领域的工程师。正是在这样的定位框架之下，浦银安盛指数量化团队布局多元化产品线、多样化策略、多来源阿尔法，近年来这只“大量化”团队已逐渐在业内崭露头角。

　　积木理论+工程师思维

　　“我们是具有工程师思维的量化投研团队”，浦银安盛基金指数与量化投资部总监孙晨进介绍，每个团队成员像搭积木一样在平台上作战，既有独立模块的分开运作又能互相补充组合。“我们的‘积木’包括因子选股、行业轮动、事件驱动、资产配置、配对交易等等”。量化投资既不是“圣杯”，也不是“黑箱”，多策略的模块化开发模式，使得各个分工领域的研究成员能专注自己的核心策略。而基金经理能够使用策略相互补充，灵活组合，从而使产品享受到各类子策略带来的收益。

　　作为国内公募行业里的一股新锐力量，浦银安盛量化指数团队成员构成呈梯队型，既有行业经验丰富的资深基金经理，也有新兴有活力的年轻研究员，这一群兼具深厚专业知识和丰富实践经验的专业团队，目前成员10人，平均从业年限10年左右。

　　公司首席指数量化官楚天舒拥有二十余年金融从业经验，是业内富有指数量化投资管理经验的领军人物。部门总监孙晨进则拥有十余年量化投资研究经验，专注于指数增强、量化对冲、资产配置等量化领域的解决方案。另有3名基金经理，2名基金经理助理，3名研究员，均具有多年量化从业经验，深耕多因子、资产配置、行业轮动、事件驱动、深度学习等领域。

　　浦银安盛指数量化团队强调“大量化”概念，量化投资既是公司多资产管理框架中的一部分，也有自身广泛的产品和业务线：指数增强、场内ETF、固收+、主动量化、量化对冲等。指数量化投资和公司权益、固收投资团队互相支持，力争指数量化产品多元化，策略多样化，阿尔法来源多样化。

　　打造“更聪明”指数

　　在长期的研究和投资实践中，浦银安盛指数量化团队通过深入的市场研究和数据分析，开发出适应不同市场环境的投资策略，包括资产配置、择时、行业轮动、量化选股、事件驱动等，同一策略框架下坚持多模型的开发思路，比如行业轮动策略，既有截面行业轮动模型，也有时间序列行业择时模型。量化选股领域，不仅关注传统的多因子模型，拥有一个几百个因子的大型因子库，实时更新，实时评价。这些因子被广泛研究并证明能够解释股票回报的长期趋势和异常表现。同时，积极探索深度学习和人工智能在投资策略中的应用，目前基于深度学习的选股因子已经进入实际投资。

　　正是在这种工程师思维下，浦银安盛基金指数量化团队构建了多策略多模型的量化体系，能够适应复杂多变的市场环境。多样化的阿尔法来源意味着浦银安盛指数量化团队并不是单个模型走天下，量化模型不再是“黑箱子”，团队搭建了因子选股、行业轮动、配对交易和量化交易的多策略组合构建。

　　基金经理把研究员的多块“积木”模块化搭建起来，即多策略有机结合，根据重点和产品特色来选择和组合策略模型。浦银安盛中证A50指数增强拟任基金经理罗雯表示，多策略中配对交易是亮点，引入配对交易是美国对冲基金市场中非常经典的多空交易策略，有效性经过了长期市场的验证。

　　超额收益的AI“捕手”

　　人工智能目前已经深入到量化投资的方方面面，浦银安盛指数量化团队也运用多种AI模型来捕捉市场的超额收益。

　　数据处理是量化投资的核心环节。“为什么现在要用AI来做量化数据，因为量化要用到逐笔或者秒级、分钟级的高频数据”。孙晨进介绍，AI目前主要体现在高效的数据处理与分析，基于GPU的数据处理能够大幅提升python的大数据处理能力，高频数据的处理依赖最新的cudf库。量化投资除了处理的数据量非常大，处理的数据种类也非常丰富，现在文本等另类数据的重要性也不断提升，借助kimi等先进的大语言模型能够准确提炼大段文本中的有效选股信息。从海量非标准化的数据中提取关键信息，帮助基金经理提炼有效选股信号，从而能够对于子赛道的投资机会有更多的把握，从之前“大浪淘沙”进化到现在的“AI淘金”。

　　为了更加高效的将AI融入团队的投资体系，团队建立了完善的数据管理体系和代码协助开发体系，每个基金经理、研究员都是工程师，都具有编程能力，团队数据和模型管理体系全是自主开发，90%的自建率。

　　我们使用先进的计算工具和算法，对数据进行清洗、整合和分析，确保数据的高质量和可用性。团队采用的是多编程语言、数据共享的技术框架，目前量化分析平台支持多种常用编程语言，拥有多套成熟的量化分析工具包，相互验证互为补充。同时指数量化团队和公司IT部门合作紧密，IT部门协助构建和维护我们的数据平台。这些系统不仅要求高性能和高稳定性，还要能够快速响应市场变化，支持高频交易和大规模数据处理。

　　指数增强是未来大量化发展的方向

　　近期，浦银安盛基金首批获批了中证A50指数增强、科创100指数增强等创新产品，A50指数增强基金发行在即。可以看到，在产品创新与布局上，浦银安盛打造了ETF Pro的指数量化品牌，主打“核心宽基 卫星赛道”策略，已推出沪深300指数增强、创业板ETF及联接等核心宽基产品，中证A50指数增强基金作为全市场首只跟踪中证A50指数的场外指数增强基金，填补了A50场外同类增强产品的空白。同时，团队积极布局“硬科技”指数产品，如光伏龙头ETF、智慧电车ETF、游戏传媒ETF等，以及科创100指数增强产品，响应国家战略，紧跟市场热点，不断完善产品谱系。

　　国内公募市场上，指数与量化投资的规模占比远不及美国等成熟发达市场的经济体。近年来国内ETF基金、指数增强基金等指数产品规模有大幅提升的趋势。除了市场涨跌因素外的主要深层原因也是由于机构投资者和普通投资者对于指数量化投资的理解越来越深，逐渐有更多人开始接受指数化的投资模式，开始相信量化投资能带来比较科学的超额收益。我们认为这给行业的发展带来了更广阔的纵深空间。

　　孙晨进认为，目前，国内的指数增强基金不论管理人还是客户，都更重视收益，而对于基准的跟踪误差容忍范围是比较大的。但在美国这样的成熟市场中，指数增强基金甚至主动基金相对基准指数的的误差是比较小的，这一方面能确保该基金能跟上基准指数，获得标的指数的鲜明投资风格，全面给客户带来指数化投资的优点。另一方面在较小的跟踪误差下能尽力给投资者创造较好的投资体验。

　　所以，在各种的指数之下，做“指数化”投资，严控跟踪误差、再寻找确定性的超额收益。这可能是国内基金行业走向成熟的必经之路。所以我们认为，未来指数增强是量化投资发展的重要方向。在国内市场，由于市场波动大，各类风格轮动速度较快，而我们量化团队力争通过量化的投资框架，对各类指数做增强化的投资，实现Beta+Alpha的清晰收益模式。我们坚信，未来量化指数增强会成为一种被投资者认可的优秀投资方式。

　　风险提示:

　　基金有风险，投资需谨慎。本资料中提供的意见与评述仅供参考，并不构成对所述证券的任何操作建议或推荐，依据本资料相关信息进行投资或行事所造成的一切后果自负。本资料归我公司所有，未经书面许可，任何机构和个人不得对所述内容进行任何有悖原意的删减或修改。基金管理人承诺将本着诚信严谨的原则，勤勉尽责地管理基金资产，但并不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。投资者在投资基金前，请务必认真阅读《基金合同》及《招募说明书》等法律文件。如需购买基金，请您关注投资者适当性管理相关规定，提前做好风险测评，并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。材料中的观点仅代表个人，不代表公司立场，不作为投资建议，且具有时效性，仅供参考。

以上就是关于【浦银安盛基金指数量化团队：工程师思维+积木理论 打造更聪明的指数】的相关内容，希望对大家有帮助！

来源：上海证券报·中国证券网