摘要：AI赋能量化，认知在前，模型在后
最近拉行业指数增强产品的业绩，两年前采访过的王星星，在不同阶段都跑出了持续的超额收益，在行业同类产品中表现亮眼。
比如汇添富中证1000指数增强A，过去一年净值涨幅为26.96%，同期业绩基准13.92%，超额收益13.04%；汇添富国证2000指数增强A，过去一年净值涨幅为34.97%，同期业绩基准14.91%，超额收益20.06%。[1]而根据银河证券基金研究中心数据，截至今年5月份，过去一年汇添富国证2000指数增强A在同类201只产品中业绩表现排名第3。[2]
业绩只是表象。在业内，汇添富的指数增强是比较“独特”的存在。
一是产品布局比较全。目前已经形成了包括沪深300、中证500、中证800、中证1000、国证2000在内的不同市值风格的宽基指增；以及部分行业、主题指增产品。
二是团队超级稳定。十年来没有离职记录，逐渐发展成近30人的队伍。这种“不疾而速”的节奏，适合量化在长期而又稳定的积累中形成“生产力”的打法。
三是对“主被动”的辩证认知很深刻。在因子研究环节，尽可能多融合主动的投资逻辑，把汇添富选股专家的特长发挥出来；在具体投资操作上坚守量化的投资的纪律性和原则。
四是较早利用AI技术做量化因子的挖掘工作。他们很早之前就基于神经网络算法、遗传算法等来寻找差异化的选股因子，并且效果还不错；如今作为业内最早搭建DeepSeek大模型的基金公司，汇添富在AI技术领域的深度应用，对于量化投资中增加信息来源和提升效率也有不错的效果。
自2023年加入汇添富基金以来，王星星相继管理了汇添富中证1000指数增强、汇添富国证2000指数增强、汇添富中证A500指数增强等产品。
于是约了一个下午，再次交流，听王星星把这两年实操中的体会和思考，一一道来。
我们试图理解这些业绩背后的支撑逻辑，并归结出三个关键词：
一是认知驱动。
王星星特别强调对市场的感知与理解——他认为模型和AI只是工具，真正决定超额收益能力的，是你能否准确抓住市场非理性背后的机会，并把它系统化地表达出来。
二是长期视角。
他坦言策略短期表现有很大随机性，因此构建了“多研究、少决策”的机制，尽量不做事后判断，也不轻易因短期回撤而人工干预。这种节制的背后，是一种面向未来的投资信念。
三是体系支持。
在他看来，汇添富量化团队之所以能承载复杂的策略演化，是因为它从文化到技术都具备“让人安心地做长期正确的事”的能力。既强调执行纪律，也允许多样化探索。
在谈及指增产品的投资方式时，王星星坦言：“指增产品是比较适合长期持有的，因为超额收益的确定性在短期内是偏低的。”这不单是一句提醒，也映射了他量化投资的根气所在。
我们把这场对话交流很有获得感的部分，整理分享给大家。
量化策略的核心竞争力，在于对市场的认知
问：你曾说过，“量化投资的认知比建模更重要”，这里的“认知”具体指的是什么？在哪些方面，你认为市场理解比模型更重要？
王星星：我本科学的是材料学，这是一门高度依赖实验的学科。在设计实验时，我们往往需要先有一套理论认知作为指导方向。虽然这些理论本身往往是基于一系列简化假设建立起来的，并不完美，甚至有些时候是模糊的，但它们依然能大幅提升实验成功的概率。
我觉得量化投资和材料学在“实验性”这一点上非常相似。我们需要先建立起对市场的基本认知，哪怕这种认知并不完全清晰，然后通过数据不断验证和修正，从而逐步构建出策略体系。相反，如果对市场的理解不够透彻，策略很可能会受到各种随机扰动的影响。
而模型本身更多是一种工具，它的门槛没有想象中那么高，关键在于：你能否用它去有效地刻画出市场中的结构性机会，把对市场的理解转化成系统化的策略表达。
很多人以为量化是冷冰冰的，但其实策略设计的前端恰恰是量化中最具“感性色彩”的部分，它依赖于你对市场运行规律的判断、对行为模式的感知，这些会引导你不断优化策略，也会影响模型本身的结构设计。
换句话说，模型只是你认知的具象化产物，而真正决定策略质量的，是你用什么样的认知去打磨它、推动它持续进化。
问：我们理解的量化核心，其实就是力争持续、稳定、丝滑地带来超额收益。你和团队是怎么做到这一点的？会特别关注某些关键指标吗？
王星星：我特别喜欢看“胜率”这个指标，因为如果投资策略的胜率高，意味着超额收益可能不依赖于一两个时间点，而是在多数时候都能跑赢基准，长期看更有确定性。
我胜率各方面还挺不错，可能有以下几个原因：
一个是产品层面上，我管理的指增产品，个股的偏离度都比较小，也就是说，单个股票的涨跌对组合影响没那么大。这种“低偏离”本身就能带来一定的稳定性。
另一个是风格管理方面。我基本上各类风格都会做一定控制。这样一来，在市场相对平稳的时候，产品的波动性也会低一些。
当然，回撤是一定会有的，市场总有一些不按照策略预期走的时点。
毕竟策略的底层逻辑，本质上是基于5年、10年或更长的周期下，市场运行的大致规律。但市场里的异常点、偶发因素，其实出现得挺频繁的，短期也很容易影响表现。
面对这些突发状况，我的看法是：第一，不要轻易去动策略；第二，也要认清这正是策略获取超额收益背后的风险来源。所以投资者本身也需要具备一定的承受能力。
问：那遇上像2024年初微小盘股这样的一些极端行情时，也不会进行人工干预吗？
王星星：目前我们都没有人工干预过。
我个人有一个基本认知，如果在某个领域不够专业，是很难赚到钱的。而我擅长的是，通过策略的持续迭代，把产品长期的平均超额收益提升上去。
这也是我一直在做的事情。
至于某个策略在接下来一段时间能不能跑得好，这件事本身就存在很大的不确定性。换句话说，仅凭短期表现来判断一个策略是否有效，我不觉得自己有这个能力，也没有打算刻意去培养这种能力。
我的投资决策逻辑始终是面向未来的，而不是纠结在过去的回撤上。
关键是有没有更好的策略出现，以及未来是否存在更优解？这是我更关注的。
而这个“好”的度量标准更全面，不在于过去一个月有没有回撤，而是在于更长时间周期中，所达到结果的期望水平，稳定性能不能有全面的提升。
这一两年我也在观察，发现很多策略的表现其实受随机性的影响远远大于我们原先的预期。如果过度关注短期收益或者回撤，很容易被这些噪音干扰，结果就是追涨杀跌。
所以我现在的策略思路是：多做一些研究，少做一些决策。因为人很容易在面对短期信息时产生不太理性的冲动判断，所以我们更倾向于事前决策，而不是事后处理。
这也离不开汇添富整体的支持。公司在文化上给了我们很大的信任空间，团队氛围也很稳定，这让我能更专注于策略本身，有足够的“定力”去坚持做正确的事情。
高覆盖面，捕捉更多的指数增强机会
问：我们在2023年采访你们团队时了解到，当时你们重点在推进“中高频策略 + AI量价”这条线。两年过去了，这套思路有怎样的演化？
王星星：当初我们选择中高频策略，是因为当时高频端和中低频端的收益差距在不断收窄。但后来持续观察发现，过去这两年，高频端的收益又有所恢复。
这其实也说明了一点：策略短期的表现，很大程度上是具有随机性的。也正因如此，我今年也在尝试把不同频段的信号更好地整合进来，构建一个更加稳健的策略体系。
目前我使用的策略频段并不算高，比如我管理的中证1000增强基金，单边换手率大概只有6倍左右，在行业里算偏低的。
但对我来说，频段本身不是关键。我更在意的是：这个策略能不能长期稳定地跑赢基准。只要是在公募平台下合法合规、能够有效产生超额收益的方法，我都会认真去研究和尝试。
市场上其实能做的事情非常多，关键还是看你对策略底层逻辑的认知有没有到位。
从这个角度说，高频策略的研究拓宽了我对市场行为的理解，帮助我更全面地认识到非理性行为背后潜藏的错误定价。这本身就是一个非常有价值的过程。
至于量价策略，这几年AI技术的发展带来了非常显著的帮助。量价类信号本身更新频率高、维度多，数据体量也越来越大，相比之下，AI算法对它们的理解能力和迭代效率整体上更强，优化空间也更大。
问：这两年我们注意到一个变化：你管理的产品从原本专注于小盘股指增，逐步拓展到了像中证A500这样的典型大盘股指增。大小盘指增产品在管理上会有哪些不同？
王星星：其实从整个量化投资的方法论来看，大盘和小盘之间，在策略框架和核心逻辑上基本是一致的。只是落地到具体操作上，比如风控体系、策略细节，可能会有一些微调。
所以如果由同一位基金经理来管理这类产品，理论上产品之间的表现应该是比较同步的。
当然，两者也确实有差别，尤其是在超额收益空间上，小盘往往更大一些，核心原因在于市场定价效率的不同。
研究一家公司是有很高成本的，而每个机构投资者的认知、知识和精力都是有限的，所以他们更多会集中研究市值较大、流动性更好的股票。也因此，这些股票的市场定价会更有效一些，价格中包含的信息更充分。
而小盘股因为关注度相对较低，市场参与者的行为也更容易非理性一些，这就给量化策略提供了更多可捕捉的机会。
还有一点，大盘股指数的集中度普遍较高，比如A500或者沪深300，前几十个权重股占了很大比例。在这种结构下，如果你对这些大权重股的置信度不够高，那策略能主动偏离的空间就有限了。拿我自己来说，在A500这类产品里，超额收益来源的主动权重偏离大概一半左右%。
但在小盘指数里，比如我管理的国证2000，情况就不一样了。可以在超过80%的权重上进行主动偏离，整个策略的可操作空间和进攻性都会强很多。
AI赋能量化，认知在前，模型在后
问：汇添富量化团队在业内是较早开始实践AI应用的。你怎么看AI在策略形成中的作用？它改变了哪些东西？
王星星：我觉得 AI 的运用核心，还是为了更高效地识别市场中的获利机会。
在过去，市场中的很多错误定价，是靠人去发现的。研究员或者基金经理要通过观察市场行为、识别非理性模式，再手动去设计选股因子，用各种维度去刻画这些特征。整个过程，研究成本和建模成本都很高。
但现在，有了AI，我们可以通过更系统地设计数据结构和建模逻辑，让算法自动去挖掘这些潜在的异常定价信号。你可以把它理解为：AI 是过去人为因子构建的一种泛化形式。
这不只是提高了效率，更重要的是，它拓宽了我们获取超额收益的来源。
问：会担心AI量价策略的“人满为患”吗？
王星星：AI就是工具，都在用，但结果是千差万别的。
底层数据、模型设计、训练方法、学习目标，都会对结果产生影响。
就如同很多人都做价值投资，但方法和结果同样不尽相同。
AI运用是大势所趋，如同工业革命技术进步了之后，大家都开小汽车了，为什么要骑马？其实一样的道理。
当然，正因为AI本质上是工具，更多应考虑的是如何去使用。比如现在大模型已经做得很好了，但你会发现，怎么去用它，主导权还是在人手里。它目前还不是全智能的。
问：AI赋能量化投资的过程中，团队提供了哪些加分项？
王星星：汇添富的管理模式在我看来有张有弛，我们采用的是投决会领导下的基金经理负责制。
简单来说，就是鼓励基金经理发挥主动性，在投决会允许的范围内，每位基金经理的策略使用可以有所不同。
同时，研究端高度共享，比如因子的成果和底层思考等。
这样的模式，我个人感觉，是有利于创新的。
量化投资与主动投资的跨界比较
问：量化投资的“定力”与主动投资的“动”显然差别很大，但也有量化基金经理认为量化与主动两者之间并没有本质上的区别，对此你怎么看？
王星星：量化指增和主动权益的目的都是为了战胜市场。想要达到这个目的，主动权益会需要去发现市场的非理性机会，而量化投资本质也一样，是发现市场的错误定价机会，并把它系统化地刻画出来。
量化与主动的差别主要体现在实现目的的方法论上。
总体来说，主动投资对个股的研究更深入，置信度很高，持仓集中度也更高，因此覆盖面相对较小。
而量化对纪律性的强调更多，个股研究深度相对浅，置信度也就偏低，持仓偏离度很小，但覆盖范围更广。同时，随着AI技术的利用，量化在交易上的优势也越来越明显。
问：沃伦·巴菲特和霍华德·马克斯这些投资大师常说，波动不是风险。从量化投资的视角来看，你怎么理解“波动”？
王星星：价值投资者所说的波动与我们所面对的，其实有所不同。
在指增产品中，贝塔本身就带有天然的波动，这是投资者必须承担的一种潜在风险。因为只有在持有具有波动性的贝塔基础上，才有获取阿尔法的可能性。
从长期来看，宽基指数本身是相对平稳的，所以指增产品的绝对收益，在足够长的周期里是可以体现出来的。如果投资者能够承受相应的波动，特别是小盘指增产品，其长期收益还是非常可观的。
另外，一般在高波动的市场环境中，市场行为往往更疯狂，错误定价的概率也会被放大，因此也更容易出现超额收益的机会。
指增产品的配置取决于投资目的
问：对普通投资者而言，你会建议如何选择指增基金？
王星星：无论是大盘股还是小盘股，指增产品是比较适合长期持有的，因为超额收益的确定性在短期内是偏低的。
指增产品的持有收益来自两个部分：一个是基准收益，另一个是策略带来的超额收益。
一般来说，小盘的超额收益预期可能会高于大盘。所以如果投资者本身就不太看好大盘风格，那么小盘指增在绝对收益上的表现可能会更好。
但要注意，小盘股的波动率明显高于大盘。如果投资者缺乏长期认知，很容易在波动中“低买高卖”，最终反而跑不过大盘指增。
另外，配置还取决于投资的目的。如果投资者对超额收益的预期本身就比较低，主要目标是获取市场的Beta敞口，那中大盘的指增产品会更合适。背后的逻辑是：先把贝塔拿住，然后再争取获取阿尔法。
而小盘指增的持有体验中，超额收益的占比会更高。想要真正获取这些超额收益，投资者也需要具备一定的贝塔风险承受能力。
所以归纳来说，配置小盘指增，对投资者的专业能力要求相对更高，需要对产品本身有更深入的理解。
问：有没有平时喜欢看的书可以推荐？
王星星：我一直喜欢推荐两本书给别人。
一本是《21世纪资本论》，这本主要讲比较宏大的社会分配的问题，更多是社会认知方面的内容。
另一本是《进化心理学》，从进化的角度去解释一些有意思的现象，比如大家喜欢江景房，是因为祖先在非洲时，靠近河流意味着有食物。
它是一本心理学领域的的新学科，很多视角令我受益匪浅。
[1] 过去一年指2024/4/1-2025/3/31；业绩及基准来自2025年基金一季报，截至2025/3/31。过往业绩不预示未来。
[2] 数据来源：中国银河证券基金研究中心，同类产品为“1.5.1 增强规模指数股票型基金(A类)”，过去一年指2024.6.1--2025.5.31，同类型排名为3/201.
风险提示：基金有风险，投资需谨慎。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。基金的过往业绩不预示未来表现，投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》、《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。汇添富中证1000指数增强A、汇添富中证2000指数增强A属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险承受等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。客户-产品风险等级匹配规则详见汇添富官网。在代销机构认申购时，应以代销机构的风险评级规则为准。上述产品由汇添富基金管理股份有限公司发行与管理，代销机构不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。汇添富中证1000指数增强A自2023-05-19成立以来截至2024年底各年业绩及基准分别为(%)：0.74/-10.04、4.21/1.41，汇添富国证2000指数增强A自2023-11-07成立，2024年业绩及基准分别为(%)：11.08/-0.39，王星星与吴振翔共同管理的汇添富中证A500指数增强A自2025-03-27成立，截至2025年1季度尚无可披露业绩。数据来源：基金各年年报，截至2024/12/31。
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