编者按：
这几年量化投资风头正劲，但对于很多投资者来说，量化投资好像是个神秘的黑箱。因此我们特别邀约本文作者谢梦妍以量化基金“专业买手”的视角，通过两篇稿件分别阐释如何度量量化产品的价值，以及如何做风险控制和交叉验证。
本文为第二篇稿件，前一篇内容《管量化产品，如何做“价值投资”？》。
不同的投资框架、投资方法，不同的收益、风险偏好，都能在市场上赚到钱。我们仅以我们的职业特点，介绍下我们的做法。
作为资产管理人，我们往往需要看重客户的持有体验。我们公司的文化之一也是“以客户为中心”。而良好的客户持有体验，在我们看来是追求长期、稳健的投资收益。
这里的稳健不单单指的是像债券、套利类的稳健资产。即使是具有较高风险的权益类资产，我们也会更青睐权益类中较为稳健的产品。以权益类资产中的量化指增产品为例，我们追求的是高超额夏普/高信息比率/高alpha的产品。我们认为的理想结果是，在获得相似收益时，超额回撤/绝对回撤会少很多；或者说在极端情况下，踩雷的概率小很多。
当然，虽然我们追求的是高夏普的资产，但遇到新的、不回撤的高收益产品时，我们也会担心是不是骗子。
这就需要我们能识别风险，从策略本身出发，考虑该策略的收益是否与所承担的风险相匹配。也需要我们关注风险控制，如何在获得收益的同时尽量降低风险。
所以我们不仅关心量化管理人未来持续研发能力，也将风险控制也作为衡量量化产品价值的一个维度。
从策略出发识别风险
不同的投资方法、学术角度，对风险的定义、刻画也不同。学术界可能将风险刻画为波动性。一些价值投资者可能将本金永久性损失的可能性定义为风险。量化投资的业界有一些公认的风险刻画工具/公式，比如有Barra、Axioma等第三方公司推出的风险模型。
我们团队倾向于从策略本身出发，了解该策略的收益特性如何，刻画对应的可跟踪、可对比的风险指标。这就需要我们对不同策略，都有对应的知识库/数据库。我们团队许多同事都是做量化策略出身，有策略、研发思路的传承，也在持续学习，不断扩充、改进自己的知识和数据。
风险控制的价值评估
我们倾向于把风险控制作为评估管理人价值的一个维度，而不是量化产品出现回撤后再止损。
我们对量化产品风险控制的价值评估并不是教条式、一刀切的（比如一定要夏普率多少，风格偏离多少以内、行业偏离多少以内等等），而是对于策略一事一议，就相似策略做比较的。
比如，做量化权益的时序量价策略，依赖tick/秒级数据以及极速下单，就使得策略本身必须对个股敞口、或者偏离度有些硬性要求。这样才能在极端情况，防止大额亏损。一旦行情数据出错，如果没有硬性约束，策略可能会一直发单，导致大额亏损。
而偏基本面策略的管理人，对交易本身没有这么高的要求，对偏离度、个股约束肯定不像时序量价的策略高。
交叉验证价值、及时调整持仓
价值投资并不是买了不动。“买入并持有”是长期合作的意愿，但会根据情况及时调整。
有了我们刻画的【可比较】、【可持续】、【可跟踪】的价值维度。因此我们工作关注的重点，就从每日/每周看量化产品净值，变成了对量化产品价值维度的长期评估。
我们会定期、不定期的与管理人深度沟通，定性跟踪，也会持续用不同数据源、多个模型来交叉验证、进行定量跟踪。同样根据管理人自身变化，比如切换模型，进行重新评估。如果评估下来价值变低，会进行调整。
我们也在不断考虑机会成本，当遇到评估下来有更高“价值”的管理人，也会进行调仓。
我们会保持谦逊，持续学习，也在不断改进、完善“价值”的评判维度和跟踪方法。
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作者简介
谢梦妍，美国莱斯大学电子与计算机工程专业硕士。9年证券投研经验。现任中泰资管组合投资部投资经理，曾任研究部权益研究员、对冲基金部投资经理助理。
对量化投资、风险管理、FOF投资和行业基本面研究有较深的理解。在工作中运用量化和机器学习模型，进行基金评价、FOF配置策略的研发。管理的产品曾获得一年期FOF型金牛资管计划、三年期FOF型金牛资管计划、五年期FOF型金牛资管计划（获奖时间分别为2022.12、2023.10、2025.11，颁奖机构皆为《中国证券报》）。
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