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1这是一期与雪球「厚雪长波」的共创节目，同时感谢厚雪长波进行节目制作及文稿整理！
👨嘉宾：董梁｜创金合信基金首席量化投资官
今年上半年科技股一路高歌，七月初风格急转，涨幅迅速回吐。没在六月前重仓科技的人，今年收益走到今天大概率是负的；六月才跟着追进去的人，回撤三四十个点并不少见。而在这期节目播出的前一个交易日，上证指数还跌破了3600点……对于经历了一轮过山车行情的投资者来说，一定是焦虑、疑惑、犹豫重重。
科技退潮之后，钱又会往哪去呢？科技板块还能不能反弹没有人不知道，但大量的机构已经在开始关注消费、红利、能源这些非科技类板块。在今年六月，中证红利一度跌超10%，在稳健类板块里极为罕见，事后看却是全年最好的买点之一，可当时敢下手的人寥寥。
在市场再度跌破3600点的节点下，因此，我们也不得不开始思考，怎样的指数配置策略会更适合目前的市场？和指数策略最相关的、今年大家讨论比较多的，还是量化。
我们习惯把量化想象成冷静、不受情绪干扰的——模型和数据说了算。但模型不是水晶球：绝大多数多因子模型天生带着趋势跟踪的基因，近期涨得好的股票打分就高。趋势一旦掉头，它不会当天跟着掉头，得靠每天的量价数据把因子权重一点点转回来，这个过程通常要一两周。那基金经理在这之中又能做什么？再往前一步：除了跟趋势，反转因子能不能帮量化产品做到左侧布局？
这一期，创金合信基金首席量化投资官董梁把这整套机器拆开跟我们讲了讲：当科技股出现急跌，量化模型为什么往往需要一段时间才能调整？基金经理能否通过主动改变组合约束，提前降低某类风格的风险暴露？在趋势跟踪之外，反转因子又能不能帮助量化产品提前发现机会、实现左侧布局？
当趋势不再清晰，模型也会有自己的盲区。面对震荡、轮动与不确定性，我们究竟应该如何理解量化策略的短期回撤，又该怎样判断一套模型是否依然有效？希望这期对谈，能帮助你重新认识量化投资，也重新思考市场风格切换时，自己的投资组合应该如何进退。
本期剧透
03:36 科技行情来得快去得也快，今年公募量化的整体表现究竟怎么样？
05:23 沪深300、中证500、中证1000，今年走出了截然不同的行情
06:38 7月1日市场风格突然切换，基金半年报和业绩排名也在影响着基金经理的决策
13:05 公募量化究竟是如何选股的？多因子模型、风险模型与优化器各司其职
19:45 传统因子的预测能力正在衰减，机器学习如何挖掘新的超额收益？
25:23 A股的玄学行情，量化模型会不会也跟着参与？
26:59 从基本面到量价数据，机器学习模型正在改变公募量化的底层逻辑
36:52 指数增强产品为什么不能随意偏离基准？
40:12 量化模型大多是趋势跟踪的，反转因子能不能帮助投资者提前左侧布局？
44:50 市场突然掉头，绝大多数量化模型天然会有一定的滞后性
51:46 回撤面前如何平衡理性与情绪？为什么投资中尤其要慎用杠杆？
01:04:30 科技股的高弹性与红利的长期复利，投资组合为什么需要一块压舱石？
01:10:42 红利在6月底迎来少见的左侧机会：资金虹吸、风格轮动与红利资产的收益天花板
01:15:15 一个持续稳定的趋势是做投资最好的朋友
01:20:52 大盘跌破3600点之后，我们该如何做公募量化的配置？
风险提示
基金有风险，投资需谨慎。基金管理人承诺依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉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。本次播客的内容不作为任何法律文件，不构成任何法律承诺，也不构成任何投资建议。请认真阅读基金的基金合同、招募说明书等文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等，判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应，根据自身风险承受能力购买基金。本期录制于2026年10月22日，观点基于彼时市场环境，后续行情可能发生变化。
