化被动为主动 揭秘汇添富量化团队的“底层代码”

量化投资正变得越来越难。“这个市场其实是有效的。在市场定价效率不断提升的过程中，阿尔法机会正变得越来越难获得。”汇添富量化团队负责人吴振翔说得直白。

近几年，中国资本市场的行业分层、公司分层、企业家精神分层加快，结构化行情深度演绎，投资策略的可复制性遭遇挑战，投资难度指数级上升。同时，量化赛道日益拥挤，不论私募还是公募都大踏步向前，策略同质化不断加剧，超额收益普遍衰减。

作为公募量化的重要载体，指数增强是行业里公认的硬骨头。每一只宽基指数的参与者众多、市场定价充分、透明度极高，在这基础上不仅要做到投资风格不漂移，还要做出超额收益，更要让超额收益稳得住。其难度无异于在螺蛳壳里做道场。

在严苛的约束条件下，汇添富量化团队交出了亮眼的成绩单：

吴振翔管理的“汇添富300安中动态策略”在长中短期均取得正收益和正超额。具体来看，该产品过去十年净值增长167.13%（业绩基准112.13%），超额收益55%，过去七年增长119.29%（业绩基准76.66%），超额收益42.63%，过去五年增长30.22%（业绩基准18.91%），超额收益11.31%，过去三年增长38.92%（业绩基准31.66%），超额收益7.26%，过去一年增长34.05%（业绩基准31.42%），超额收益2.63%。

许一尊同样在中长期市场考验中体现出较强的稳定性。他管理的“汇添富沪深300指数增强”过去五年净值增长8.16%（业绩基准-4.02%），超额收益12.18%，过去三年增长35.8%（业绩基准28.26%），超额收益7.54%；另一只代表作“汇添富中证500指数增强”过去三年增长54.28%（业绩基准48.15%），超额收益6.13%。

王星星管理超一年的产品均取得了突出的超额收益。其中，“汇添富中证1000指数增强”过去三年净值增长80.11%（业绩基准32.22%），超额收益47.89%，过去一年增长52.11%（业绩基准36.53%），超额收益15.58%；“汇添富国证2000指数增强”过去一年增长51.35%（业绩基准34.04%），超额收益17.31%；“汇添富中证A500指数增强”过去一年增长47.3%（业绩基准34.41%），超额收益12.89%。

李小龙、张晓霖等投资经理，也展现出强大且可持续的“超额”能力，在社保、专户等账户的投资管理中“各美其美”。

注：上述数据来自基金2026年中报，截至2026/6/30。基金过往业绩不代表未来表现。

这不禁让人好奇，这种集体性“超额”源自何处？量化投资从来不是一个人的战斗，从数据清洗、因子挖掘、模型训练到组合构建、交易执行、风险监控，量化投资的链条长、环节多，任何一环的单点突破，都无法独自转化为组合的持续超额，任何一环的断裂损耗，都会让前端的努力大打折扣。正如团队里流传的那句话，模型是团队的，纪律是系统的，一个人再强，也离不开体系化的平台能力。

团队作战：专业分工 高度协同

汇添富总经理张晖曾如此评价公司量化团队：“团队人员高度稳定，性格和价值观高度一致。”到底有多稳定？用吴振翔的话来说就是“十几年只进人不出人”。团队从最初组建时的几个人，发展到如今的20多人，成员平均从业13年，既有像吴振翔这样拥有长期投资经验的老将，又有李小龙、许一尊、王星星这样逐步成为中流砥柱的中生代，也有张晓霖等不断崭露头角的新生代，形成了完善的人才梯队。

细致的分工和高效协作是这个团队的另一大特点。一只指增产品想要长期战胜基准，需要有人钻研基本面因子，有人深耕量价信号，有人专攻AI模型，有人紧盯组合风险；需要有数学、统计学、金融工程、人工智能等不同专业背景的人交互融合；也需要有人把研究到投资的链路全程贯通。汇添富量化团队从一开始就按照这个思路搭建，多元得像一个“多因子策略”，从公募到专户，从基金经理到研究员，全天候完成从研究到投资的转化。

在公募量化方面，团队形成了“稳定三角”：吴振翔负责统筹，许一尊和王星星各司其职。三个人的风格迥异，却把稳定写进了同一个坐标系。

吴振翔就像是统筹全局的“扫地僧”。中国科学技术大学管理学博士、中国科学院应用数学博士后出身，2006年入行，从业经历20年，其中投资经历16年，是公募最早做量化的基金经理之一。经历多轮周期转换，他把“不求大胜，但求源源不断的小胜，最后积小胜至大胜”写进团队的风格，更是带头把“量化”与“主动”这两个看似泾渭分明概念有机融合起来。作为团队负责人，有媒体形容他“第一眼就让人觉得安稳踏实”，他坚信保持团队的稳定性和阿尔法的稳定性一样至关重要，会在紧绷的投研节奏中和出轻松氛围。

许一尊则像严谨的“工程师”。2010年硕士毕业后就加入汇添富，从业经历16年，其中投资经历11年。这一路他都非常纯粹，埋头做量化，从模型研究、风险评估到绩效管理。面对媒体交流，他总说“把手头的事情做到极致”，这背后其实是一套极致的工程化思维。在他看来，指数增强基金经理最大的挑战不是发掘新的阿尔法，而是把已有的因子研究结果，以最小的损耗传递到组合的收益之中。“如同在复杂的管道系统中，尽可能降低阻力，让涓涓细流最终汇聚成可观的收益”。

王星星则是前瞻的“实验派”。先在东方证券研究所做到金工首席，把量化选股的各个领域研究了个遍，随后在2023年加入汇添富，从研究转向投资。他本科读的是材料学，一个高度依赖实验的学科，深刻影响了他的投资观：量化投资的核心竞争力，不是建模能力，而是对市场的认知。“就好比工科生设计科学实验，如果对这个领域有一定的认知，或许做十次实验能成功两次，但如果是一个小白设计实验，可能一百次实验只能成功一次。”

把这些随机的个体有机地整合在一起的，是日复一日宣导的价值投资、长期投资等汇添富长期坚持的理念，是团队成员对深度研究发自心底的认同。吴振翔解释：“团队成员绝大多数都是汇添富自主培养的起来的，再不然就是股东东方证券体系输送的，在高度分享、共同成长的环境下，才造就一只个各方面高度一致的团队。”

平台支撑：主动基因 AI赋能

汇添富量化团队有一个业内少见的“重资产”底座——累计超10万行历史代码、超3000个自主研发因子、20多个风险筛查因子、2套自主研发风险模型、10多个自主开发优化器。这些资产不属于任何个人，而是整个团队十多年共同积累优化的公共品，新人站在上面起步成长，老人不断向里添砖加瓦。

在这之上，是多维因子体系。团队在几千个因子基础上进一步构造了基本面、量价、左侧、右侧、快、慢六类复合因子，规则化配置、相对均衡。许一尊以自身投资框架为例，均衡的目标在于分散风险，因为单一因子在特定市场环境中可能失效，而均衡配置不同类型的因子，可以降低单一因子失效带来的冲击。这套框架是团队协同的产物，研究员负责因子的持续挖掘与验证，基金经理负责因子的取舍与组合，风险人员负责约束条件的设定。

更独有的特色，是汇添富的“选股专家”平台。作为一家以主动权益投资见长的老牌基金公司，汇添富拥有上百人的主动投研力量，垂直一体化的投研架构帮助投研人员“沉浸式”深耕不同行业板块，不断将深度认知和前瞻洞察沉淀在公司平台。“我们主动投研的数字化系统做得很好，包括内部的研究员观点、公司的盈利预测、主动投资的观点等，这些投研资源能够帮助我们纳入到量化的投资决策流程中。”王星星描述。

主动与量化融合是微妙的，量化多了容易刻板，主动多了又会淡漠规则。吴振翔的答案是把主动研究的“认知优势”转化为量化“因子优势”，在因子研究环节，尽可能把公司“以深入的企业基本面分析为立足点，挑选高质量的证券，把握市场脉络，做中长期投资布局，以获得持续稳定增长的较高的长期投资收益”的投资理念，用因子和模型系统化地刻画和表达出来。同时，在具体投资操作上坚守量化的投资的纪律性和原则。

通过前置设定，汇添富量化团队可以将公司主动权益团队对市场风格的定性判断，数量化为对指增策略中选股因子权重以及风格偏离约束的调整；可以将选股逻辑、行业观点、股票内部评级等，转化为因子构造逻辑、行业偏离约束、个股偏离约束等；甚至像买入卖出建议、月度模拟组合建议等也可以归纳为因子得分和事件策略，从而利用主动投研的成果持续为量化因子研究与策略开发供血。

AI应用是平台支撑的另一个侧面。汇添富是业内最早利用AI推动量化策略的公募机构之一。2017年，团队吸收了国内第一批人工智能专业的毕业生；2018年，AI算法正式进入策略体系。许一尊概括AI的作用：“一是用于因子合成，用机器学习对因子进行归总的效率更高；二是用于挖掘因子，特别是从原始交易数据中挖掘市场因子，周期性会相对减弱，同时稳定性会相对较高。”

王星星把AI用得更细。他发现，很多AI策略只利用股票自身的信息做预测，但事实上许多股票之间存在很强的联动性。“常规的神经网络不会在做预测时引入其他样本的信息，这显然和我们认知的市场不一致。”于是，他根据对市场的认知，通过合理的网络设计，把股票间的关联关系纳入模型架构；同时，不直接预测股票未来一段时间的真实涨跌幅，而是根据对市场的理解，把学习任务拆解成若干小任务，提升模型的稳定性。

系统定力：坚持规则全程风控

量化投资最大的对手是情绪波动。行情好时加杠杆，风格不利时换打法，是许多产品超额衰减的根源。汇添富量化团队的应对方法，是规则化，把投资决策前置，把主观判断沉淀为系统规则。

在他们看来，指数增强产品的目标是先跟上指数，再寻求超越。指数是基准，在行业、风格的配置上和指数保持相差不远，让基金表现有个底数。超越是加法，团队给这道数学题加上了很多枷锁，包括严格控制跟踪误差，行业、风格、市值等多维度约束风险暴露；组合保持高仓位分散投资，不集中于任何短期市场风格；即使是价值、成长这类历史上长期有超额收益的因子，也只在有限范围内赚取收益。

精控跟踪误差被团队视为核心竞争力之一，长期把跟踪误差控制在行业中位数之上。比如，对行业偏离的约束，传统做法是设定行业权重偏离不超过1个百分点，但以什么颗粒度划分行业，各家操作不同。许一尊举例，电子行业内部，芯片与非芯片板块的走势可能出现显著分化，如果只看一级行业的偏离度，就可能忽略组合在细分行业上的风险暴露。为此，团队采用了双层行业约束，更精细地管理行业风险。

更重要的是，这套规则由系统强制执行。事前制定预期风险及收益目标，事中监控风险暴露并进行规则化监督，事后进行业绩归因与策略论证，多因子模型贯穿全流程。在公司专门成立的数据科学团队的加持下，团队还用数据长期跟踪投资经理的行为，帮助每个人梳理、明确自己的投资框架与优势。投资做得好不好，看数据就行。

吴振翔把这套方法论概括为“寻找最优解”式的投资，不一定让产品成为全市场Alpha最突出的，但可以做到既定风险约束下的Alpha最大化。“这样长期下来，我们的Alpha同样可以很突出，并且过程很持续。”

规则的定力，在逆境中尤其珍贵。2024年，小盘市场遭遇突发流动性冲击，传统线性风控模式阶段性失效，王星星的应对是保持定力：“当时我们认为这是一次短暂的流动性冲击，很快就会结束，并没有对策略做过多干预。反过来，做了许多客户沟通的工作，帮助我们把量化策略稳定地执行下去，之后净值也出现了快速修复。”在他看来，临时更改模型和投资决策是很大的风险，投资决策应该来自长期的数据论证，而不是短期的主观臆想。

写在最后

当市场越来越难，阿尔法越来越稀缺，量化投资的竞争，最终会成为体系与体系的竞争。

汇添富量化团队用十多年时间证明了这件事：稳定的团队，把散落的个人能力拧成一股绳；强大的平台，把个人的认知沉淀成可复制的系统。明确的规则，用制度的重量抚平情绪的波动。团队作战、平台支撑、系统构建，最终汇成更可持续的超额收益。

量化投资归根结底是“人”的投资，关乎人的思考，人的洞察，人的责任。在汇添富，这个人不是某一个基金经理，而是一整个近十年零离职的团队，正如这家公司一直信奉的——坚信长期的力量，这本身就是对长期主义最好的注脚。

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