在《当我谈跑步时，我谈些什么》一书中，村上春树引用了萨默赛特·毛姆的一句话叫，“任何一把剃刀都自有其哲学。”
大致意思是说，任何微不足道的举动，只要日日坚持，从中总会产生出某些类似客观认知的东西来。
映射到投资上，其实与指数增强的逻辑有些不谋而合——在量化投资这场“马拉松”中，单日的“增强”效果或许并不能制造惊喜，却能在无数个小胜中孕育大胜。
热衷马拉松长跑的胡崇海，深谙这一道理。
胡崇海现任国君资管量化投资部总经理，曾在国泰君安研究所从事量化对冲模型的研发工作。
他是浙江大学数学系运筹控制专业博士，担任过香港科技大学人工智能实验室访问学者，是国内较早将机器学习技术应用到实战投资的量化投资经理之一。
目前负责团队的量化投资与研究，在Alpha量化对冲策略、指数增强以及事件套利策略等方面有独到且深入的研究。
投资之外，跑步是胡崇海坚持很多年的一项运动。
从首马的4小时14分到现在的国家专业二级运动员标准，每个月的跑步量在300多公里。
这种日复一日的磨练和进步，同样体现在他的投资上。
胡崇海在管多只量化选股基金以及沪深300、中证500、中证1000等宽基指增产品，尤其是指增产品，相较于基准指数的超额收益明显。
数据来源：Wind，截至2024年11月22日，业绩经托管人复核，过往业绩不代表基金未来表现，超额收益不代表产品一定获取正收益。
排名来源：银河证券，同类产品选取：股票基金-增强指数股票型基金-增强规模指数股票型基金(A类)。国泰君安中证500指数增强A排名选取同类产品中的中证500指数增强产品，数据区间2022.11.23-2024.11.22；国泰君安中证1000指数增强A排名选取同类产品中的中证1000指数增强产品，数据区间2022.11.23-2024.11.22；国泰君安沪深300指数增强发起A选取同类产品中的沪深300指数增强产品，数据区间2023.11.23-2024.11.22.
胡崇海在管同类产品历史业绩数据来源：Wind、国君资管，业绩经托管人复核；截至2024年9月30日；基金的过往业绩不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。
注：国泰君安中证1000指数增强A/C类2022.8.16成立，成立以来收益为-2.75%/-3.57%，同期业绩比较基准-20.42%；2022年度收益为-9.49%/-9.63%，同期业绩比较基准为-13.06%；2023年度收益为2.56%/2.17%，同期业绩比较基准为-5.91%；今年以来收益为4.76%/4.44%，同期业绩比较基准-2.70%。
国泰君安沪深300指数增强A/C类2023.4.19成立，成立以来收益为7.31%/6.69%，同期业绩比较基准-3.18%；2023年度收益为-11.60%/-11.85%，同期业绩比较基准为-16.73%；今年以来收益为21.39%/21.03%，同期业绩比较基准16.26%。
国泰君安中证500指数增强A/C类2021.12.15成立，成立以来收益为-3.36%/-4.44%，同期业绩比较基准-20.36%；2021年度收益为1.49%/1.47%，同期业绩比较基准0.46%；2022年度收益为-11.34%/-11.70%，同期业绩比较基准-19.30%；2023年度收益为-2.60%/-2.98%，同期业绩比较基准-7.01%；今年以来收益为10.27%/9.93%，同期业绩比较基准5.63%。
国泰君安量化选股A/C类2022.8.18成立，成立以来收益为5.86%/4.98%，同期业绩比较基准-7.63%；2022年度收益-4.95%/-5.09%，同期业绩比较基准收益-8.15%；2023年度收益8.33%/7.91%，同期业绩比较基准收益-5.16%；今年以来收益为2.81%/2.50%，同期业绩比较基准6.03%。
国泰君安科技创新精选三个月持有A/C类2022.11.16成立，成立以来收益为-4.00%/-4.88%，同期业绩比较基准-9.17%；2022年度收益为-3.81%/-3.87%，同期业绩比较基准为-5.90%；2023年度收益为1.40%/0.92%，同期业绩比较基准为-6.10%；今年以来收益为-1.58%/-1.95%，同期业绩比较基准2.79%。
国泰君安科创板量化选股A/C类2024.4.16成立，成立未满六个月，业绩不予展示。
国泰君安中证1000优选A/C类2023.12.12成立，成立以来收益为4.96%/4.62%，同期业绩比较基准-5.56%；今年以来收益为5.23%/4.91%，同期业绩比较基准-2.70%。
国泰君安红利量化选股A/C类2024.10.30成立，成立未满六个月，业绩不予展示。
虽然公募产品业绩不算长（主要是因为2021年初国君资管才拿到公募牌照），但胡崇海其实早在2014年底就开始管理私募产品，从2010年入行至今一直躬身于国内量化的投资实践。
而在深入了解胡崇海后，你会发现他的一些特质很有记忆点：
1、券商“基因”中对交易环节的重视，以及对于绝对收益的天然追求，跟其他公募量化相比显得策略比较特别。
胡崇海团队追求纯粹的阿尔法，即严控风险暴露后的可持续、稳健的超额收益。
他们采用基本面和技术面相结合，不排斥通过引入实时量价数据，在基本面的基础上做一些技术面交易，熨平超额收益的曲线。
这种融合的模型使得他们的产品在同业中，超额收益的绝对值和稳定性都表现的相对不错。
此外，国君资管量化还自己搭建交易系统，尽可能降低交易层面的冲击成本。而据胡崇海介绍，券商系的公募产品在交易成本上也有其天然优势。
2、同样是机器学习，但胡崇海不僵化。他在因子挖掘中更强调非线性的学习，这意味着他很注重对市场的理解和逻辑。
在他看来，再强的模型也会失效，所以他坚持用人工挖因子，追求精雕细琢，避免同质化。
胡崇海对量化投资思考得很通透。“量化重要的是琢磨自己的投资逻辑是否有别于同行，究竟赚的是谁的钱。如果逻辑跟主动投资基金相符，相对来说不容易拥挤；如果逻辑上赚的是高频同行的钱，就需要琢磨模型构建的逻辑，将对市场的理解形成投资逻辑，将投资逻辑量化为工具，才能做出自己的特色。”
3、胡崇海本身是学习力超强之人，很注重自研系统的升级迭代。
用他的话讲，“过去几年我们从基本面、实时量价到两者深度融合，从线性到机器学习、深度学习，11年间有8次升级，我们的升级还在路上，永无止境。”
4、尊重市场，心态也很开放，有着对于中国市场谙熟的“生存之道”。
比如他认为基本面更符合中国股市机构化进程，量价可以从股市波动中盈利；而当市场出现危机时，也会果断选择降频。
这次首批4只中证A500指数增强基金之一的国泰君安中证A500指数增强基金（A类：022467；C类：022468）同样是胡崇海坐镇，目前正在发行中。
一起看看胡崇海是如何理解量化投资，以及如何扩大并打磨他的“指增半径”的。
客观来讲，量化投资融合了历史、数学、统计学等多项工具，属于一个高度智力密集型的行业，所以除了专业要求，热爱和享受可能才是最高门槛。
浙江大学数学系出身的胡崇海，在读书的时候就对建模和编程产生了浓厚的兴趣，论文方向也是机器学习。
进入工作，胡崇海仍每天把自己浸泡在数据和代码的海洋中，随着模型体系越来越复杂，更新迭代速度越来越快，胡崇海不断鞭策自己走出舒适区，以适应市场发展。
量化投资“即时反馈”的特点，也让胡崇海觉得投资比科研要更接地气，同时也能使客户、公司和自己实现“三赢”。
他强调，量化投资获不必纠结单日的收益和超额，而是期待拉长周期后那份聚沙成塔、集腋成裘的惊喜。
“其实一年245个交易日，如果有一半时间能够单日跑赢千分之一，一年就能够跑赢指数10%以上，所以不要低估积少成多的力量。”在量化投资领域深耕十多年的胡崇海感慨道。
另外，量化产品不能只看最终的收益率，也要看其收益的稳定性。
一个优秀的量化模型更倾向于追求高夏普率，甚于高收益率。这种做法不仅具有可复制性，也会使投资者的持有体验更好。
不过胡崇海也直言，“我们本身没有对风格的主观判断，都是量化模型通过机器学习来自动选择，可能今天偏重成长，明天偏重估值，也可能在一天之内风格就发生改变。
虽然量化投资擅长通过选股跑赢指数，但我们并不擅长判断市场在本月或者下个月是涨还是跌。我们能做的就是尽量博取超额收益，积少成多，最终在一定的时期内力争给投资者一个良好的收益体验。”
所以你能感觉到，胡崇海对量化投资的理解是很通透的，同时他也会科学客观地打好预期，让投资者真正理解量化投资，从而更好地去拥抱量化投资。
胡崇海对自己的评价是，上进、懂得感恩、喜欢死磕自己。
即使再忙，胡崇海每天都会跟踪交易的执行情况，时刻关注市场是否有极端情形发生，比如出清单之前没有跌停/涨停，但出清单后就跌停/涨停。
虽然量化投资不太需要关注股票本身，但要对因子和风格保持高度关注，包括每一个风险上的亏损以及主要风险因子的走势。
“我们一方面会做整体业绩归因，另一方面也会花更多的时间和精力，去更新迭代量化投资背后的模型。我们会观察哪些模型最近的表现较好，去琢磨它表现较好的逻辑，对于表现不好的模型我们也会分析它为什么不好，如何能够加以改进。”
这些都是胡崇海的工作常态。
除了对自己，胡崇海对整个团队的管理也是高标准、严要求。
在国君资管量化团队，实现赛道的全覆盖以及交易的自动化是基本操作，最重要的是，其交易系统的菜单、自动化交易算法等全部都是自主研发的，不依赖于第三方。
“交易系统和交易策略的独特性，是一个量化投资团队的护城河。”胡崇海把量化模型比作是厨师炒菜，虽然各家的原材料可能是一样的，但最后出锅的味道是有差别的。
日常“死磕”，也让胡崇海在市场极端情形发生时，能敏锐地嗅到危机并提前应对。
比如春节前的那次量化危机，在胡崇海看来，就是一次“行业内卷”+“流动性踩踏”叠加的结果。
彼时大量的量化资金和场外衍生品逐步熨平指数的波动率，导致成分股的Alpha超额收益越来越难做，这就倒逼一些量化管理人被迫做更多小市值股票的暴露，以追求更高的Alpha。
但问题在于，小微盘并不是流动性很好的一类资产，资金在短时间内聚集，会大大增加这类资产在外力影响下爆发危机的概率。
而胡崇海量化团队早在去年12月就前瞻性地对模型做了调整。
首先，是模型降频，当交易变得拥挤，场外衍生品使得指数波动率降低，那么降频就是大势所趋；
其次，不再追求单一模型的通用性，而是在百花齐放的基础上，更注重培养特定环境下表现突出的子策略，通过策略的配比来适应不断变化的市场环境。
“未来的趋势可能在于模型的差异化和多元化，这是我们对于量化投资的信仰和坚持。”
与其说“死磕”，倒不如说我们在胡崇海以及整个国君资管量化团队身上，感受到了“工匠精神”。
对于指增产品来说，用量化“手术刀”让收益积少成多的前提是，基准指数本身的质地需要足够好。
之前不管是沪深300，还是中证500/1000，都是市场认可的好指数，胡崇海在相应指增产品上的超额收益做得也非常可观。
而这一次，他的能力圈进一步扩展到编制方式升级的中证A500指数。
虽然市场关于中证A500的讨论已经很多了，但在胡崇海最近的一次内部交流中，我们仍听到了很多新的思考和洞见。
我们都知道中证A500这次在指数编制方式上有了很大优化，包括按流通市值来赋予权重、覆盖更多新质生产力行业、引入ESG和互联互通机制等等，算是“沪深300的增强版”。
但胡崇海举了一个例子，让这个“增强”一下子具象化了。
因为之前的宽基指数都是按照市值来进行分段，所以当一个公司市值很小的时候，只能成为中证1000的成分股，但随着市值慢慢增大，比如从100亿长到500亿，它就可以进入中证500中，再大一点，就能达到沪深300的门槛。
也就是说一家公司从小到大的收益率被分成了三段，分别贡献给三个不同指数，换句话说，如果你只持有其中一个指数的产品，是无法获得这家公司的全部收益的。
“但中证A500可以。因为100亿的公司很可能也是某个二级行业或者三级行业的龙头，在中证A500的编制规则下就能被纳入进来，因为A500覆盖了所有二级和三级行业，可以说中证A500能完整地陪伴和见证一家优秀公司的成长，这是目前其他宽基达不到的。”
另外，胡崇海把31个中信一级行业分为五大板块，分别是TMT、消费、周期、公共事业和金融地产，中证A500显著降低了金融地产板块的权重，增加了TMT板块和周期板块。
根据Alpha的历史规律，胡崇海发现中证A500增加最多的TMT板块和周期板块刚好是Alpha最容易做的板块，主要得益于这两个板块的高Beta属性以及公司业务的差异程度。
而减少最多的金融地产则是Alpha最不好做的板块，主要因为金融地产的低波属性和业务同质化的问题。
“从行业构成的趋势来看，中证A500高配Alpha易做板块而同时低配Alpha难做板块的趋势没有变化，这一趋势相对于沪深300来说更显著，我们认为A500指数从行业配置上为超额能力的发挥提供了更肥沃的土壤。”
这次交流中，胡崇海又再次强调，中证A500指增同样需要注重长期收益，而非计较短期波动；对于明年市场的表现以及量化投资的水温，他也非常有信心。
显然，在胡崇海的量化投资中，随着“指增半径”扩大的，还有持有人满满的安全感和体验感。
“投资就像马拉松，不在乎你跑多快，而在乎能跑多远。”
（注：基金有风险，投资须谨慎）
—— / Cong Ming Tou Zi Zhe / ——
排版：鹤九
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