解密博時量化團隊：“阿爾法和貝塔”相互賦能

每天早晨8點半，深圳基金大廈30層大會議室，一羣中青年量化基金經理都會準時召開晨會，探討未來的投資機會。

這是博時基金指數及量化投資團隊的“例會”，也是該團隊內所有量化基金（投資）經理都要出席的“重要場合”。

而在這個會議背後，是在中國量化投資的競技場，老牌公募機構博時基金用二十年時間搭建起一座精密運轉的"阿爾法+貝塔"互相賦能的投資管理團隊。

這裡有數學奧林匹克金牌得主“爬梳”數據，有前百度工程師用算法拆解市場情緒，有華爾街崇尚的"火箭科學家"（指計算機或工學背景的量化投資專才）調配因子組合，更有資深的量化基金經理牽頭持續迭代投資模型。

當同業還在爭論主動與被動、阿爾法與貝塔應如何劃定邊界時，這支資深"量化軍團用自己多年的實踐，重新構造了融匯“阿爾法和貝塔”的一體化投研體系，並着手哺育具備博時獨特業績特徵的指數基金、量化產品和指數增強產品。

一支低調的量化投資“勁旅”，正在悄悄的萌芽和長大。

作爲博時指數與量化投資部投資總監，趙雲陽在這支量化團隊內的位置恰如足球場上的“十號”，既要踢好自己的位置，更要前後呼應、穿針引線，讓整個團隊更好的組織在一起，發揮出更高水平。

他本人有着豐富的從業經驗，從2003年起開始從業，2012年後即在博時管理各類基金產品，博時基金麾下目前知名度較高的博時黃金ETF、博時創業板ETF、博時特許價值等產品，他都曾經或至今仍然是基金經理。根據基金定期報告統計，趙雲陽參與管理的公募產品規模高達500億元以上（截至2025年1季度末）。

從一線崗位一步步“拾階而上”的趙雲陽，有着豐富的投研和組織管理經驗，也對博時量化的歷史沿革頗爲了解。

他介紹說，作爲業內“老5家”基金公司之一，博時早在2003年就募集內地第一批指數基金，此後也在業內較早開啓跨境投資、指數增強、量化投資、黃金類基金等創新實踐。目前，博時基金也是業內少數堅持“指數和量化投資一體化”的公司。

這樣的組織安排令得博時量化團隊兼具了beta和alpha管理經驗，被動投資產品和主動投資產品的投資視野。兩者的人員和產品交叉令得博時團隊旗下量化產品，無論是挖掘alpha，還是管理指數基金都有額外的優勢。

如果讓他來形容一下博時的量化投資團隊，他能想到的三個形容詞是“工匠精神”、“阿爾法和貝塔互相賦能”、“投研一體化”。

“工匠精神”是博時量化團隊從早期的指數化產品的管理中磨礪出來的，現在衍生到指數增強和主動量化的管理上。

趙雲陽常說，他們團隊的投資某種程度上和債券投資很像，每天較真幾個“BP”（基點，萬分之一的收益率），通過日積月累的優化，力求爲投資者創造超額收益。

博時的紅利類指數基金常常有一些超額收益，這收益就來源於每天的細節打磨和堅持。比如，突然遇到的成分股調整，是當天就做交易決策，還是過兩天湊齊了一定金額後一起交易？這兩者之間差額的幾分幾釐錢要不要抓？再比如在流程上、在產品管理上有沒有優化的可能？

心懷“工匠之心”，才能更好的對待基民委託的資產。

“阿爾法和貝塔相互賦能”是博時量化團隊近年提出的鮮明口號。他強調在一個團隊內，擅長貝塔的指數管理人和擅長阿爾法的量化基金管理人要互相信任、互相學習、兼而有之。

趙雲陽說，指數基金管理人有規模優勢，量化基金管理人有技術優勢，只有兩者交流了，學習了，才能兼備規模和技術優勢，兼具貝塔和阿爾法的管理長處，才更有機會在這個時代找到發展空間，彎道超車。

“在行業其他公司，指數和量化這兩個業務多數是分開的，但是在未來大資管發展時代，兩者會相互賦能，兩者合在一起更有競爭力。”趙雲陽說。

“投研一體化”則是博時量化團隊的第三個特點，博時量化團隊管理規模超過1200億元，各類基金專戶超過140只，目前的團隊成員20餘人，人均管理資產在業內名列前茅，這同該團隊“一體化”的管理模式有很大關係。

在博時量化團隊內部，大量的基金經理是既管理量化產品也涉足指數產品的，一專多能、一人多面在這個團隊是常態。

另外，圍繞各自管理的產品特點和主要規模偏好，量化團隊內部劃分爲三個小組，指數產品小組、指數增強小組和量化小組，各組還可以經常性的在具體投資實務上展開探討，並把探討結果帶到每天大團隊的晨會上交流。

趙雲陽透露，博時量化團隊過去十多年裡，長期保持20人左右的規模，人員也高度穩定，團隊平均司齡超過10年。

這背後是，博時基金長期的公司文化積澱、以及團隊內部長期塑造的交流氛圍比較好、可擴展性比較強的特點密切相關。

也是因爲上述特點，機構投資者對於博時量化團隊的產品青睞度很高，在團隊管理的大量產品裡，機構的持有比例都較高，這反映了專業投資者對博時量化團隊的認可。

在博時的指數和量化團隊中，黃瑞慶是“經驗”和“閱歷”的代表之一。他在本世紀初即加盟公募基金，歷經量化投資的成立、發展、挑戰和騰飛，自身投資體系也歷經多次迭代、一步步養成了如今“主動權益”和“量化投資”兩手都硬的投資體系。

黃瑞慶是2002年參加工作的，此前他完成了統計學博士的攻讀，在當年這是很接近量化投資的學科。

黃瑞慶入職公募基金時，業內的數量化研究和投資都正處於剛剛起步，他就是在最初的量化研究員崗位上，開始了“白手起家”的鑽研，從債券的期限結構模型、到期權和轉債定價模型，再到DCF的公司股票估值模型和各類選股與擇時策略等等，他一手參與一支公募基金團隊數量化研究體系的搭建，當時的量化還要兼顧宏觀策略和固定收益等方面的研究工作。

黃瑞慶職業生涯的第二階段是在北京的一家機構，剛開始他出任公司社保組合的投資經理。在這個階段，黃瑞慶的投研重心逐步從量化轉向主動權益：他去調研上市公司，接觸行業專家，形成自下而上的投資認知。這個階段促進了黃瑞慶對於價值投資、長期投資的理解，日後這成爲他投資框架中的核心理念。

第三階段的起點2013年黃瑞慶回到深圳加盟了博時基金，彼時博時基金已然是業內量化投資的“樣板”機構之一，量化投資的團隊分別主打指數增強、衍生品和CTA三個方向。

黃瑞慶在博時基金完成了量化投資體系和主動權益投資的“融合”。在這個平臺上，他對投資有了更完整、更辯證的認知和體會。如何面對市場的複雜性和不確定，如何發現規律迭代投資體系，黃瑞慶有了更多的經驗和積累。

黃瑞慶領悟到，投資邏輯應該是有“三層”，投資對象（資產品種）是一層，投資者是一層，投資方法和策略模型是中間一層。投資者通過使用方法和策略投資到對象中，這三層邏輯體系的構建是完全不一樣的，但是互相滲透和影響，需要適配。

經常遇到投資策略“不工作”，有時候是因爲“投資策略”適用“投資對象”不匹配；有時是因爲投資者羣體的理念與方法發生了變化等等，原因千變萬化。通過對投資邏輯體系的分層梳理，就有了一個框架去找到策略“失效”的“關鍵”，也就有了迭代的抓手。有些時候是策略需要豐富和提升，更常見的是策略的配置模型和方法需要不斷完善。黃瑞慶在其投資生涯中很重視打破“迷思”，他常說，“投資不能沒有邏輯，但是投資絕對不能簡單地按照單一邏輯來決策。投資是因人而異，因事而變的。”

經歷了投資思維的“升級”後，黃瑞慶逐步擺脫了“無休無止”的“發掘模型——測試模型——淘汰模型”的重複流程，通過與量化團隊同事們的共同努力，逐步在設計的框架體系裡形成規律的積累和策略的迭代，研究效率和投資效果不斷提升。經歷了多年的投資生涯，他站穩在時間和規律這兩個樁上，面對競爭和壓力，內心得以保持平靜。

黃瑞慶總結自己的基金經理生涯，剛開始是解決“我是誰？我要怎麼做？”，後來才理解資產管理應該把產品的投資目標和業績基準放在覈心靶位，再後來要兼顧行業競爭形成雙目標，未來要再結合絕對收益去挑戰三目標。持續挑戰更高難度，不斷攀登更高山峰，這是他找到的工作意義和樂趣所在。

在博時量化團隊中，劉釗是極爲“獨特”的一個——某種程度上，他屬於“帶藝加盟”。

他投資經歷很早，早到上個世紀就有個人投資股票的經驗，1997年，他入學中科大，就讀於統計與金融系。1998年，他就自己開戶炒股票，是經歷過“5.19”（1999年）大行情的投資者。

本科畢業以後，劉釗繼續攻讀本校的研究生，後來轉成博士，專業是管理科學與工程下面的金融工程方向，具體的研究課題是有關股票市場的流動性。2006年畢業後，他進入深交所做博士後，研究方向是股票衍生產品。博士及博士後期間，導師對他的投資價值觀影響頗大，他發現，站在決策層的角度來思考問題，事情能考慮得更加深刻和長遠。這對他後來的主觀投資部分幫助不小。

之後2008年，他加入五礦證券，做了一些研究工作，甚至一度擔任五礦證券的董秘職務，其時還不到30歲。

但他還是想做投資。2010年，劉釗加盟了摩根士丹利華鑫基金，負責金融工程與風險控制部。兩年後，這個部門改名量化投資部，成爲公司投資團隊的一員。2012年，劉釗開始了量化基金經理生涯，彼時他幾乎算是業內第一、二批量化基金的“操盤手”。

日後，劉釗還加盟過一家量化私募。但以低頻爲主的公募派量化投資模式，在高頻量化的擠壓下，生存空間被壓制。2020年，劉釗重新回到公募、加入博時基金。

劉釗的量化投資工具箱一直在迭代和擴容。

從學生時代的技術分析模型，到專業機構的多因子模型，到期貨衍生品的CTA模型，到各種事件驅動模型……現在，劉釗引入了量化與主觀相結合的投資方法論。具體做法是，量化先選出來一個股票池，再用主動基金經理的一套方法予以精選，主動和量化策略都認可的個股，予以重倉。

他近年管理時間較長的博時量化多因子股票基金，根據定期報告顯示，在2025年一季度有1只個股的持倉比例超過5%，另有兩隻重倉股持股比例超過4%，這都是他量化與主觀符合策略的選擇結果。

此外，劉釗在大類策略配置上也有主動抉擇的成分。2024年下半年，他認爲，主動基金的業績可能會重新超過指數，根據這一判斷，他管理的基金增加了擬合主動權益基金投資行爲的模型權重，收穫頗豐。

劉釗認爲，作爲基金經理，就是要給投資者賺錢，賺長期的錢。至於是採用主動還是量化，無非都是方法而已，各有優勢，也各有侷限。

他的投資體系中，並不執拗於配置了什麼風格。價值、成長，都只不過是工具。從博時量化多因子股票基金的定期報告披露數據來看，2023年年底，他持有大量的四大行股票；2024年年底，他又有很多AI爲代表的成長股。這背後既有量化模型的邏輯支撐，也有他自己的主觀判斷。

不止是主動權益與量化，他的團隊還負責了博時的CTA（商品期貨策略）投資，此前還參與過私募FOF的相關工作。他個人名下還管理着一支固收+基金，幾乎是一位“全覆蓋”的基金經理。

未來如果有機會，他希望自己能夠在公募領域做一個“全天候”基金。也就是說，該產品可以投資A股、港股、債券、商品期貨、金融衍生品等，不受限制，結合主觀方法選擇大類策略、使用量化工具構築底層資產，在不同的宏觀環境下都有望取得合理的回報。

博時指數和量化投資部副總監桂徵輝的身上，有着博時量化團隊典型的一些性格特徵：踏實、低調、勤奮、專業能力突出。

你和他聊起來，就可以感覺到他的“認真”，不少細節環節上，他的措辭都很嚴密，稍有不確定，他又會提出，“這個後續可以覈對一下”。“這樣的表述不夠嚴謹”，認真的態度躍然紙上。

桂徵輝擁有一個量化投資專才的典型學歷——他的本科是學習數學的，研究生則學習計算機的——在華爾街，這類人才被叫做“火箭科學家”，屬於量化對衝機構很願意招募的人才類型。

桂徵輝本人的從業背景也比較簡單，2006年從北大碩士畢業，先後在松下、百度等大型公司工作，2009年他加盟博時基金，先是在程序編寫團隊中任職高級程序員。很快被招募入量化團隊，出任高級研究員，基金經理助理、基金經理等職務。

他自我總結：在博時工作十六年來的最核心的事情就是，從事量化選股的工作。

最開始的時候，他是從各種底層的量化因子的研究和挖掘開始的；再往後跟着經驗豐富的老基金經理開始構建量化策略。

2014年底開始，桂徵輝開始出任基金經理助理，並涉足組合構建工作，正式進入投資一線。2015年之後，他開始擔任基金經理。

正式擔任基金經理後，桂徵輝幾乎涉足了各類量化相關產品的投資管理，包括：各種類型的指數增強基金、指數基金、社保組合、養老組合、各類企業年金組合和股債混合產品等。這讓他擁有了和各類策略、客戶打交道的經驗。

他參與管理的博時滬深300增強、博時中證1000增強等產品的表現突出。

無論管過的哪類產品，桂徵輝自己感覺，業績背後所依靠的都是他的量化選股方面的投資經驗。以後者爲核心，根據不同資管產品的要求，搭配不同的大類資產，形成他管理的諸條產品線。

經歷了十年的主動量化投資管理，桂徵輝對於量化選股投資的認知日臻“成熟”。

首先，他認爲，量化選股模型背後的多因子模型是海外是個成熟的投資方案。博時基金歷史上很有前瞻性的佈局了這個領域，也較早的走上了運用、積累多因子選股模型經驗的道路，這爲博時基金量化選股方面的投資運用打下了很好的基礎。

其次，博時基金相對中長期的考覈體系，令得基金經理不必過於追求短期的風格因子和排名，並得以展開較穩健的投資之路。

桂徵輝表示，從歷史上看，量化選股產品之間如果出現巨大業績差異，往往體現在基金經理的主觀操作，或有意識、無意識的風格因子偏向。一個典型案例就是對某類風格資產的“大量暴露”。而這顯然會大幅提升量化產品的業績波動性。

與之相比，桂徵輝管理的量化選股產品更加註重投資業績的穩定性和投資者的體驗。

其三、桂徵輝也強調博時的量化團隊之間交流非常密切，大家不搞“背對背”，更加重視“肩並肩”。這不僅體現在日常思維火花的高頻交流上，也體現在投資交易的配合上。

爲了避免團隊交易時段的集中，帶來不必要的交易量衝擊，博時量化團隊內部對於各個產品的交易高峰段也做了劃分，盡力使得整個團隊的交易在一週內相對分散，這既避免了交易系統在某些時段過度承壓，更是相對分散了交易集中後的衝擊成本。

總結來看，個人對量化選股領域的長期積累、和量化團隊整體“水乳交融”般的交流合作，長期秉承“穩健”、“長期”、“精細化”的投資風格，都對桂徵輝的產品業績有着舉足輕重的貢獻。

“85”後基金經理楊振建，身上有着福建人“愛拼纔會贏”的獨特精神。僅舉兩例：

其一、楊振建目前管理了25只各類基金（按主代碼統計爲13只），受託規模達到184億。產品數在博時量化團隊內名列前茅。

其二、楊振建歷史上的就學和從業經歷十分的“敢”和“拼”。讀書時他北上大連理工學習應用數學專業，碩博階段則南下上海財大攻讀統計學。北上南下毫不猶豫。

就業時，他先是加入了中證指數公司做研發工作，但兩年後南下轉行公募基金頭部公司博時。

僅觀察楊振建的簡歷，就可以發現他是一個目標感和執行力很強的人，這樣的人才從事量化投資，大概率會有一定的性格優勢。

答案似乎也是如此，2015年，他轉入博時基金，從研究員一路成長爲一位成熟的基金經理，個人管理領域也覆蓋從紅利低波到央企ETF再到博時中證500增強和博時中證1000增強等產品。

在楊振建看來，他的業績表現和貫徹了團隊“阿爾法+貝塔”的融合機制密切相關。

這是因爲，量化選股策略是基於多因子策略來管理的，他管理的部分指數基金所依賴的現金流、紅利、低波等因子，也是多因子策略體系框架裡常用的因子。因此，量化基金經理來管這些指數基金，也就非常合適，在與投資者溝通交流中，也很有幫助。

對應的，跟蹤不同階段紅利、現金流或者價值成長這些指數的表現，對管理指數增強基金上，也有很大幫助。這讓他能更好地理解最近這些因子的運行情況。

比如，紅利類資金進出的情況，個人投資者或者機構投資者最近對此類產品的風險偏好，增量資金加倉還是減倉等等。這對於指數增強和量化基金管理中的因子配置有參考意義。

楊振建還認爲，貫徹“阿爾法+貝塔”融合機制，雖然在日常時間分配上給基金經理帶來一些壓力，但對於量化的基金經理來說，這也可以算是研究工作的一部分。從投資原理上說，在研究上花時間是值得的，投資決策受研究驅動的道理“放諸四海而皆準”。

另外，在指數增強產品的管理中，楊振建是比較“審慎”的一派。哪怕面對市場突如其來的大幅波動，他也認爲應當審慎干預量化模型，儘量避免對組合的主觀干預。

楊振建認爲過度主觀參與會影響模型的表現，他更傾向於做事前的風險預算。他會將他的組合儘可能不在他能刻畫的風格或者行業上有大的偏離暴露，儘量使得不可控、不可預測的風險因素中性化。他會針對不同的組合，給出不同的風險預算。保持風險預算在相對較低的水平，因子使用上會更加均衡多樣化，同時更依賴基本面因子爲主的多因子體系。

而在構建組合的時候，投資框架就要追求長期主義，持續能夠追求和預期相對穩健的超額收益。

總的來說，在投資框架上或者投資邏輯上，他更加註重事實與邏輯，輕直覺與經驗。他說，學數學的會少一些慣性思維，更加偏好觀測事實的情況和邏輯，再去組織判斷。

楊振建是個秉承積極“休息”習慣的人。有閒暇的時候，他喜歡讀歷史書，還有金庸的小說，和懸疑驚悚小說。那些讓他感興趣的書，會安撫一些因忙碌工作而帶起的疲乏和勞累。

指數增強組的劉玉強，是博時量化團隊“年輕一代”的佼佼者。1990年生人的他，加盟博時基金已有10年時間，並在最近3年時間裡走上投資崗位。

他目前名下既有博時科創綜指ETF這樣的純指數產品，也有博時上證科創綜指增強基金、博時上證綜合指數增強基金這樣的指數增強產品，更有博時專精特新基金這樣的主動量化權益產品。

某種意義上，劉玉強就是博時量化團隊“阿爾法和貝塔相互賦能”理念的忠實“執行者”。

劉玉強出生於九省通衢的中部省份，北京大學金融統計方向碩士研究生畢業，這個專業本身就包含大量的量化投資的課程，比如數學建模、期權風險管理、投資組合管理等等。從這個意義上說，他的量化投研經歷要遠長於名義上的十年。

在博時量化團隊裡，劉玉強得到了“很精心”的“培養”，他從一開始的工作就落在了因子開發研究上，日後又讓他涉足組合管理，一步步的把他從量化投資的基礎工作，擢升到基金管理一線。

同時，劉玉強的“風控”意識也較爲突出，這得益於他剛加盟博時基金的一段經歷。他是2015年7月到博時基金報到的，彼時也是股市在2015年大牛市後進入“異常波段階段”的高峰期。“千股跌停”帶來的市場流動性挑戰，是他加盟職業投資後的“第一課”，讓他明白了投資中控制風險的重要性。

日後，劉玉強在實際管理投資組合時，至少經歷了5~7輪7%以上波動的時刻，但他在這個過程中，都沒有出現過流動性風險。相反，通過他的積極應對，市場超預期的大波動時而成爲他尋求超額收益的“時間窗口”。

劉玉強的職業投資生涯，從挖掘因子開始。這也是他做的最熟稔的“工種”之一。

他把自己的在博時量化團隊內的工作劃分爲三個方面，即最基礎的“因子挖掘”；更爲複雜的“模型構建”；以及正式出任基金經理後的“組合優化”。

“因子挖掘”是量化選股模型的基礎，也是劉玉強從2015年就開始從事的工作。

他坦言：因子挖掘有幾個常見的途徑，比如，通過投資邏輯去挖掘，比如通過機器學習和算法去挖掘，還有就是參考海內外的論文或既定的規律等等。

挖掘到的因子並不是直接可用的，劉玉強還要測試這個因子的各階段表現，尤其是在不同選股池的IC（信息係數，判斷因子表現和下一階段收益的預測能力）和IR（信息比率，衡量投資收益績效和波動率的比值）表現。

此外，劉玉強還要考察這批因子的分組效果，分組是否合理，分組後能否順利發揮更好的作用等等。

只有經歷了嚴格考覈後的因子，纔會被劉玉強編入模型組合。而在構建模型時，劉玉強又會考慮多重的模型構建方式。簡單來說，可能是線性模型，也可能是非線性模型，通過多重的測算，讓因子找到自身適合的模型來發揮。

當然，作爲基金經理，劉玉強在後續的組合管理中還會做進一步的優化。通過對市場的監控，對貝塔層面因素的控制，劉玉強會持續優化這些因子的表現效力。

相比，他熟稔的“因子—模型—組合”的分階段量化投資策略，業內現在也流行“機器學習”驅動的“端到端”的量化選股投資方案。對這個方案，劉玉強坦言，還在觀察。

“從我自己來說，會更傾向於從因子到模型這套組合，更關注具有邏輯性的因子或者策略。因爲後者的表現更可追溯，我們也更有機會把認知建立在組合構建之前。”

劉玉強除了管理指數和增強組合外，他名下還有一個專精特新的主動產品。這個產品的管理模式他也大量使用了量化的手段。他會在契約允許投資的1000來個股票中，運用量化疊加主觀的手段來完成選股，並運用量化組合的模式將其中的持股敞口儘量分散，並由此形成一個相對分散、理性的組合。

工作起來勁頭十足的劉玉強，在日常喜歡在週末以戶外運動釋放和刷新自己，同時，他也積極的學習行業、產業分析的知識和材料。

顯然，作爲博時量化的“新一代”，劉玉強正在綢繆突破的是量化投資的下一代瓶頸。

作爲博時量化團隊的重要一員，廣東“客家人”陳曉志有着優秀的學歷和良好的經歷。此外，他的表達能力也相當出衆，在一衆金融工程大腕中顯得遊刃有餘。

陳曉志的成長經歷可以用“能寫會算”（具備數字的高敏感度，同時也擅長編寫策略程序）來概括。

他的本科跟研究生都是計算機專業，畢業後先是在華爲幹了一年軟件開發，然後於2008年加盟博時基金從事投資系統和決策系統的開發，此後他又開始涉足基金運營包括公募風險管理之類的工作。

在積累了對量化相關領域足夠廣度和深度的理解後，陳曉志轉入了指數及量化投資團隊，開始了新的事業征程。

彼時大概是2012年前後，指數基金正在經歷一輪大發展，陳驍志對於數據系統的構建、指數業務中後臺的瞭解開始發揮作用。他先是負責ETF、指數基金的業務系統開發，隨後又轉入了具體指數的研究，再之後是指數增強產品的管理，一步步走入整個團隊的核心領域。

早年的業務系統和中後臺經歷讓陳曉志對於量化投資的認知角度與衆不同。他認爲，量化類投資歸根結底是三個環節，首先是擁有高質量的數據，其次是對數據的處理，其三是對處理方式的持續迭代。

而他挖掘超額收益的模式，也是從這三個環節入手。

首先是，挖掘並積累優質的底層數據。陳曉志認爲，獲得高質量、獨家的底層數據對於量化投資的超額收益來說非常重要。

其次是，基金經理對這些數據處理的理念以及你這些理念的迭代過程也很重要。尤其是指數增強產品目前業內競爭趨於白熱化。相關策略做出來後，必須根據市場的變化進行迭代，而且這個迭代的過程，本身也會考驗量化團隊投研環節的水平和能力。

此外，圍繞規則和運行實務，大量的公司內外交流也非常重要。這是他早年參與ETF產品運營時的心得。ETF基金在實際運營中有大量的細節，這些細節背後也蘊含着許多機會和風險。只有大量的和同行、和交易所和團隊同事的交流，才能儘可能的避免“燈下黑”、避免風險環節。

陳曉志還說，從他的體會來看，量化團隊未來需要創造的產品必須是給投資者更多便利和體驗的產品。而越是體驗方便的產品，背後越需要專業的服務，高質量的“投、管、顧”，轉給量化團隊的投資管理和服務，其實提出了更高的要求。

另外，陳曉志在指數增強方面，秉持着是儘可能“量化”、“客觀”的思維。這也與他“能寫會算”的個人特點相吻合。

“我的產品整體還是用量化投資策略爲主，我是相對純粹的量化，很少會去幹預我們的投資組合。”

馮春遠身上有典型的獅子座特徵，求知慾和精力都十分旺盛，他愛好投資，也擅長運動，在他身上，“持續挑戰自己”是一個鮮明的性格特徵。

上大學期間，馮春遠加入了北大山鷹社，爬過兩座高峰，海拔都是6000多米。

更早的小時候，他的精力幾乎完全放在數學上。他覺得數學太美妙了，可以用來解決許多問題。小學階段，馮春遠就開始參加各種數學類的競賽，2004年代表中國隊參加俄羅斯數學邀請賽，並勇奪金牌第一名（離滿分僅差1分）。2006年他獲得了中國數學奧林匹克競賽（中國中學生數學最高級別競賽）金牌，入選中國數學國家集訓隊，並因而保送北京大學。

數學爲他構建了系統性思維框架，這也可以幫助他理解投資市場。數學是一個龐大的體系，表面看上去有很多分支，但實際上內裡都是互相關聯的，在特定的情景下能夠互相轉化。投資市場也是一個非常龐大的體系，看似獨立的某幾類資產，實際背後又受共同的一個重要因素影響，從而產生密切的關聯。

在北大，他同時獲得了數學和經濟學雙學位，這種跨界的學習，更讓他認識到，理想世界和現實世界的交織。數學能夠讓他沉迷於投資模型的優雅，而經濟學則能夠讓他意識到現實世界中的非理性和羣體的不確定性。這種思維的激烈碰撞，形成了他獨特的思維。

2013年，馮春遠加入博時基金。他很幸運地碰上了中國量化投資即將進入快速發展的時期。

當研究員期間，他解決了兩個重要的投資認知的問題。

首先，證券市場是理性邏輯和混沌現實的動態博弈。數學模型能夠精準刻畫世界，但它的完美性，與真實市場中大量存在的非理性擾動和非線性突變的特徵並不一致。兩者形成了一種持續進化的動態博弈。而有效的量化模型必須能夠求解這看似矛盾，實則共生的混沌系統。

馮春遠進而得出結論，必須要承認模型自身的侷限性，充分認知模型的優缺點，才能夠更好的去運用和迭代量化模型本身。

另一個關鍵認知是，量化投資要學會處理（解決）策略本身存在的“數據陷阱”。因爲量化策略本身深度依賴歷史數據和數學模型，這就非常容易陷入精確的錯誤困境。

尤其是在A股的市場，歷史說長也不長，說短也不短，加之底層的數據有一定缺陷。有些情境下，被發現的量化策略僅僅只是市場特定階段的映射。當經濟系統底層邏輯發生結構性的變遷的時候，如果還去簡單機械地執行，將會形成明顯的問題。

所以，他始終都將經濟邏輯作爲認知的錨點，來理解市場參與者的行爲模式，政策的傳導機制和產業的週期規律，賦予數據解釋力和方向性。他認爲，真正有效的策略一定經過雙重檢驗，包括數學工具和經濟洞察的辯證模型，才能夠刻畫市場約束下的投資機會。

馮春遠現任指數與量化投資部投資經理，主要負責量化專戶的投資管理工作。

在自己當了投資經理之後，也經歷過數次模型獲得成功，然後又遭遇挑戰的情況。於是整個團隊就要對策略再迭代、再升級，重新校準，爭取實現超額收益。

例如，在2013年，團隊通過多策略來升級此前的多因子模型，形成了階段性的策略突破，實際管理對衝產品後，團隊的產品表現進入了一段“蜜月期”。但這個“甜蜜的階段”在2015年之後，遭遇到了比較大的困難。由於當年股指期貨的交易受到了一定限制，部分期貨產品長期大幅貼水，導致對衝成本大幅攀升，事實上難以進行。

由於他當時管理的是專戶的量化對衝產品，如果股指期貨的工具失效，絕對收益的產品就沒法正常運行。在這樣的一個背景底下，馮春遠和團隊一起又開始了對體系的升級。尤其是注重把投資範圍和重點擴充到把商品期貨、可轉債等資產也納入進來，形成一個由各種各樣資產構成的絕對收益策略。後者最終形成了一個以絕對收益爲大方向的新的多資產多策略的體系。

在一次次遇到問題、解決問題的過程中，馮春遠慢慢認識到，真正有效的一個量化策略體系，需要構建一種自我進化的能力。不管市場環境如何變化，數學賦予思維和工具，經濟學培養現實的認知，始終都是穿越市場、尋找規律的基石。

博時基金量化投資團隊就是這樣一個團隊，他既有傳承，也有創新。既能發展規模，也專注於技術。他有自己的堅持——貝塔和阿爾法的互相賦能，也有自己的包容——團隊內投資風格多元化。

但歸根結底，這是一支有經驗、有特長、也有文化傳承的組織。他管理的指數增強產品、量化產品和指數產品，顯然會以自己的定位獲得發展空間。假以時日，這將是一支不能忽視的量化投資的“勁旅”。

風險提示

中證500增強ETF、博時滬深300指數增強、博時中證500指數增強、博時上證綜合指數增強產品風險等級爲中。

（此爲管理人評級，具體銷售以各代銷機構評級爲準）

1000增強ETF、博時中證1000指數增強產品、博時智選量化多因子股票、博時專精特新主題混合基金產品風險等級爲中高。（此爲管理人評級，具體銷售以各代銷機構評級爲準）

博時中證500指數增強A類成立於2017年09月26日，C類成立於2018年03月31日，劉釗任職日期爲2020年12月23日至今，桂徵輝任職日期爲2017年09月26日至2020年12月23日。A類2020-2024年年度收益率爲：33.72%、8.08%、-16.90%、-5.43%、9.17%；C類2020-2024年年度收益率爲：33.18%、7.64%、-17.23%、-5.81%、8.72%；2020-2024年同期業績比較基準收益率爲：19.94%、14.83%、-19.30%、-7.01%、5.40%。

博時智選量化多因子股票A類成立於2021年11月02日，C類成立於2021年11月02日，劉釗任職日期相同。A類2022-2024年年度收益率爲：-12.04%、-4.50%、28.60%；C類2022-2024年年度收益率爲：-12.49%、-4.97%、27.97%；2022-2024年同期業績比較基準收益率爲：-19.28%、-5.34%、1.96%。

博時中證500增強ETF成立於2023年02月13日，劉釗任職日期相同，共同管理的基金經理爲楊振建（任職日期爲2023年03月03日）。2023-2024年年度收益率爲：-11.08%、13.10%，同期業績比較基準收益率爲：-14.29%、5.46%。

博時ESG量化選股混合A類成立於2023年03月31日，C類成立於2023年03月31日，劉釗任職日期相同。A類2023-2024年年度收益率爲：-13.17%、38.65%；C類2023-2024年年度收益率爲：-13.57%、38.15%；2023-2024年同期業績比較基準收益率爲：-10.93%、12.11%。

博時穩合一年持有期混合A類成立於2024年04月17日，C類成立於2024年04月17日，劉釗任職日期相同，共同管理的基金經理爲羅霄（任職日期相同）。A類2024年年度收益率爲：6.50%；C類2024年年度收益率爲：6.28%；同期業績比較基準收益率爲：6.91%。

博時滬深300指數增強A類成立於2020年12月30日，C類成立於2020年12月30日，桂徵輝任職日期相同，劉釗任職日期爲2020年12月30日至2024年07月10日。A類2021-2024年年度收益率爲：-13.87%、-17.02%、-9.56%、14.82%；C類2021-2024年年度收益率爲：-14.13%、-17.27%、-9.82%、14.45%；2021-2024年同期業績比較基準收益率爲：-4.85%、-20.58%、-10.79%、14.04%。

博時中證1000指數增強A類成立於2023年04月13日，C類成立於2023年04月13日，桂徵輝任職日期相同。A類2023-2024年年度收益率爲：-4.74%、16.12%；C類2023-2024年年度收益率爲：-4.94%、15.77%；2023-2024年同期業績比較基準收益率爲：-15.36%、1.41%。

以上數據如無特殊說明，業績數據摘自基金定期報告，其他數據來自博時基金及wind。基金的過往業績並不預示其未來表現。

尊敬的投資者：

投資有風險，投資須謹慎。公開募集證券投資基金（以下簡稱“基金”）是一種長期投資工具，其主要功能是分散投資，降低投資單一證券所帶來的個別風險。基金不同於銀行儲蓄等能夠提供固定收益預期的金融工具，當您購買基金產品時，既可能按持有份額分享基金投資所產生的收益，也可能承擔基金投資所帶來的損失。您在做出投資決策之前，請仔細閱讀基金合同、基金招募說明書和基金產品資料概要等產品法律文件和本風險揭示書，充分認識本基金的風險收益特徵和產品特性，認真考慮本基金存在的各項風險因素，並根據自身的投資目的、投資期限、投資經驗、資產狀況等因素充分考慮自身的風險承受能力，在瞭解產品情況及銷售適當性意見的基礎上，理性判斷並謹慎做出投資決策。根據有關法律法規，博時基金做出如下風險揭示：一、依據投資對象的不同,基金分爲股票基金、混合基金、債券基金、貨幣市場基金、基金中基金、商品基金等不同類型，您投資不同類型的基金將獲得不同的收益預期，也將承擔不同程度的風險。一般來說，基金的收益預期越高，您承擔的風險也越大。二、基金在投資運作過程中可能面臨各種風險，既包括市場風險，也包括基金自身的管理風險、技術風險和合規風險等。鉅額贖回風險是開放式基金所特有的一種風險，即當單個開放日基金的淨贖回申請超過基金總份額的一定比例（開放式基金爲百分之十，定期開放基金爲百分之二十，中國證監會規定的特殊產品除外）時，您將可能無法及時贖回申請的全部基金份額，或您贖回的款項可能延緩支付。三、您應當充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲蓄方式的區別。定期定額投資是引導投資者進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式，但並不能規避基金投資所固有的風險，不能保證投資者獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。四、特殊類型產品風險揭示：如果您購買的產品投資於境外證券，除了需要承擔與境內證券投資基金類似的市場波動風險等一般投資風險之外，本基金還面臨匯率風險等境外證券市場投資所面臨的特別投資風險。如果您購買的基金投資範圍爲依法發行上市的股票（含中小板、創業板、科創板及其他經中國證監會覈准上市的股票）等，科創板股票的特有風險包括流動性風險、退市風險及投資集中風險等。五、基金管理人承諾以誠實信用、勤勉盡責的原則管理和運用基金資產，但不保證本基金一定盈利，也不保證最低收益。本基金的過往業績及其淨值高低並不預示其未來業績表現，基金管理人管理的其他基金的業績並不構成對本基金業績表現的保證。博時基金提醒您基金投資的“買者自負”原則，在做出投資決策後，基金運營狀況與基金淨值變化引致的投資風險，由您自行負擔。基金管理人、基金託管人、基金銷售機構及相關機構不對基金投資收益做出任何承諾或保證。六、上述內容涉及的基金產品均由博時基金（以下簡稱“基金管理人”）依照有關法律法規及約定申請募集，並經中國證券監督管理委員會（以下簡稱“中國證監會”）許可註冊。本基金的基金合同、基金招募說明書和基金產品資料概要已通過中國證監會基金電子披露網站http://eid.csrc.gov.cn/fund/disclose/index.html和基金管理人網站http://www.bosera.com/index.html進行了公開披露。中國證監會對本基金的註冊，並不表明其對本基金的投資價值、市場前景和收益作出實質性判斷或保證，也不表明投資於本基金沒有風險。