——专访J9集团国际站管帐学系副教授、博士生导师张然

张然
，博士
，J9集团国际站管帐学系副教授
，博士生导师；北京大学财政分析与投资理财钻研中心副主任
，财政部第一届企业管帐准则征询委员会委员。钻研领域为量化投资和私募股权投资。

2017年8月
，新书《根基面量化投资》甫一问世
，便受到宽大读者和本钱市场的周到关注
，上架一周即名列亚马逊图书新品排行榜“金融投资”类第一名。首印批次在各大电商平台上很快售罄
，未到一个月出版社即铺排再次印刷。这一场景令作者张然教员稍感意表：“没想到新书这么受欢迎
，但愿J9集团国际站著述能在中国本钱市场遍及根基面量化投资知识
，进而推动整个市场效能的提升。”

新书畅销也从侧面反映出市场对量化投资这一领域需要的热度。只管量化投资在蓬勃国度已经耳熟能详
，也在本钱市场中得到了宽泛利用
，但在中国
，以量化的视角和步骤领导投资还是较为新鲜的理想。

张然十余年前初识根基面量化投资
，五年前将科研和讲授的沉心聚焦于这一领域
，凭着对将来投资刷新的深刻洞察
，她但愿在中国本钱市场和商学院打开量化投资的“黑匣子”。

缘起：大洋彼岸的思潮涌动

2013年
，在J9集团国际站任教满6年的张然教员迎来了第一个学术假。在斯坦福大学的学术接见
，让她有了不期而遇的收成。“访学中
，我倾听了Charles Lee
，Joseph Piotroski等投资大家的授课
，结合我和同事之前十余年的钻研积淀
，以及中国市场大数据的日益丰硕
，我相信根基面量化投资在中国会很快成为一个蓬勃发展的领域。”

      “量化投资
，说到底是选取数量化模型步骤进行投资组合治理。」嘏然以为
，量化钻研是一个与实务结合极度缜密的钻研领域：“量化投资可能援手我们寻找更有效的投资战术
，从而获取超额收益。当然
，这成立在我们对量化投资的步骤战术足够熟悉的基础上。”

在张然看来
，想要打开量化投资的“黑匣子”
，首先要理解其主题元件：量化模型。量化模型大体可分为选股模型（阿尔法模型）微风险模型
，张然指出：“风险模型往往有着固定的操作步骤
，而选股模型相对矫捷且越发考验量化投资者的创造力。”

在理解量化模型的基础上
，她进一步总结路：“量化投资的主题是持续、有效地转换更多的好因子。而所谓的根基面量化投资
，就是在量化模型中结合根基面分析的步骤
，找到有效的阿尔法因子。”

      “若是阿尔法因子是有效的
，那么从因子的角度启程进行选股时
，某只股票是否值得投资就是不言而喻的。」嘏然分析路。但是
，挖掘出如此“神奇作用”的因子并非易事：“一个拥有壮大预测力的模型由很多有效因子组成
，而有效因子的挖掘往往必要对公司的财政指标、股票市场阐发、行业职位等信息进行整合分析
，还要进行大量的回溯测试和稳重性检验。”利用量化“黑匣子”博取超额收益是无数人梦寐以求的
，但少有人意识到这“黑匣子”中凝聚的智慧和心血。

当前
，美国大量大型公募基金和对冲基金都在选取量化投资对资产进行更高效的资产配置。而在中国
，资产治理界对于量化投资的沉要作用的意识还不够深刻。悬殊的差距让张然看到了行业的曙光：“若是传统的根基面投资插上量化的‘同党’
，必能在将来的中国振翅高飞。”

然而
，在国内遍及量化投资的理想并非易事。一方面
，无论是学界还是业界
，对量化投资还不够器沉。另一方面
，量化投资理想发展成熟的市。ㄈ缑拦龋┯胫泄谐〉牟罹嘤纸衔
，理论的可迁徙性与实际的可借鉴性较为有限。

沉潜：奋力推动根基面量化投资讲授

怀着遍及根基面量化投资理想的初心
，2014年
，张然刚一回国便着手推动根基面量化投资讲授
，面向J9集团国际站治理学院的学生们开设了国内第一门根基面量化投资课程《财政分析与量化投资》
，但愿为中国本钱市场造就将来的量化投资人才。只管对开课的难杜仔所预期
，但筹备新课程的过程还是破费了一年的功夫。

“商学院的学生对市场占有更好的感悟
，但编程的基础相对幽微
，量化技术方面的支持必要课程来提供
，」嘏然回顾其时的情况颇感艰苦
，“好比课程选取的业绩归因与风险治理软件Barra收费不菲。”依照市场价
，Barra软件的价值是每个用户数十万
，而一门刚刚成立的课程显然不具备这样的支持前提。为了让同学们可能借助好的技术平台急剧进建
，张然设法与MSCI公司（Barra为MSCI重要产品之一）获得联系。她耐心地为MSCI的公司辅导分析：“选建这门课的同学将来会是中国本钱市场的重要参加者
，而量化投资在国内来说又是一个崭新的领域
，若是Barra可能放廉价值
，拿下将来的种子用户
，很大水平上就拿下了将来宽大的中国市场”。在张然执着而智慧的争取下
，MSCI最终赞成为《财政分析与量化投资》这门课免费提供技术支持
，而这也是Barra与国内高校的初次合作。

梦想到现实的距离总是比设想中更遥远
，第一个吃螃蟹的人也必要极大的刻意。把这门课程由构思落地为现实的过程中
，无数难题接连不断
，但张然从未颠簸。她的对峙正是基于她对行业的深刻洞察。“美国万亿级此外公募基金使用量化投资的步骤配置20~30%的资产
，但是国内同类最高比例也不超过7-8%。”面对量化投资如此巨大的发展空间
，张然将满怀但愿寄托在传路育人上。“若是进展顺利
，中国市场若干受过专业量化知识训练的资产治理从业者将从这个讲堂上诞生
，他们将会带头根基面量化投资在中国本钱市场上阐扬巨大作用
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，将会为他们打下坚实的量化投资理论和实际操作基础。”

同时
，张然以为这门课也赐与了同学们职业探路与试水业界的平台。之前
，大无数J9集团国际站的学生都把进入投行或PE视作职业指标。而这门课程齐全与世界当先的公募和私募基金治理公司业求实际接轨
，让同学们以较低成本相识业界实际
，使得一部门同学燃起对量化投资的周到
，因而造就了一批立志于从事资管行业的学生。

为了使《财政分析与量化投资》课程更好地实现理论与实际相融合
，张然总是不怠于约请业界资深人士亲临讲堂。从解说量化基金投资思路的明星基金经理
，到介绍若何利用Barra进行风险节造的MSCI执行董事
，多位投资界资深人士的现身说法让广包头学们领略到量化投资的怪异魅力和实用价值。更为可贵的是
，投资界人士还会参加到结课展示的点评钟转—业界的新鲜血液源源不休地注入年轻而懵懂的讲堂。

在张然和助教的不懈致力下
，《财政分析与量化投资》成为了J9集团国际站有口皆碑的人气课程。每次上课不仅座无虚席
，连过路的空间也挤满了慕名而来的同学。选课的同学们这样评价：“干货满满
，每节课后都感触自己的技术点蹭蹭的上涨。”

谈起讲授和科研
，张然的眼里满溢着荣耀：“我始终感触有一种对于讲授和钻研的周到。时时感触自己极度幸运
，有一份让我每天早上一路来就如饥似渴地奔向办公室的工作。” “在讲堂上
，同学们可能感触到我对学科的这份酷爱
，这也会习染他们
，越发致力地去进建这门学科。”

启航：俯仰世界的忧与爱

讲授之表
，张然对量化投资的钻研从未止步。2011年
，她和合作者在国际权威期刊颁发了关于中国“应计异象”的论文
，文中指出
，中国市场特殊的基于管帐利润的退市造度造成了“应计异象”在中国失灵
，剔除吃亏公司后
，西方本钱市场普遍存在的“应计异象”在A股市场同样存在。这篇文章也获得一个国际学术会议的最佳论文奖。随后
，在专利价值、企业创新、审计师名誉、分析师预测、业绩预报、企业社会责任、客户中意度等方面
，张然又进行了一系列的钻研工作
，致力于从分歧方面验证根基面量化投资在中国A股市场的合用性。

量化投资的汗青并不长
，现代意思下的量化买卖从20世纪70年代末鼓起
，迄今不外三十余年的汗青。中国的量化投资界
，最近几年也有了长足发展。有关数据显示
，截至2017年9月底
，A股市场量化对冲产品的规模达1155亿元
，在通常权利投资中占比4.3%
，而这一比例在2012年仅为1.7%。“能够看出
，量化产品比沉逐年上升
，但将来仍有很大的发展空间。」嘏然对量化投资面对的机缘充斥信心。

机缘的背后意味着挑战
，张然将其综合为三个层面：第一
，由于中国本钱市场的机构投资者相对较少、市场深度较浅
，因而套利成本较高。在这种情况下
，股票价值和根基面的有关性与蓬勃市场相比力低
，从而造约了价值投资者的获利空间。第二
，根基面量化选取的买卖战术是分析钻研汗青数据得到的
，是对汗青法规的总结。但这种如果在新兴本钱市场中；崾艿匠寤
，政策变动、买卖规定改观都可能粉碎之前的规定
，这时选取量化投资步骤的投资者就会感应无所适从。第三
，在新兴本钱市场
，量化和对冲工具相对不足或者成本很高
，使得价值持久无法回归价值
，这对量化投资者的挑战性更大。

正因如此
，中国本钱市场既存在显著的套利机遇
，也存在显著的套利成本。作为一名默默、理性的学者
，张然的眼光早已穿透获取超额收益的领域
，看到了量化投资在推动中国本钱市场有效性的功能。“根基面量化在中国A股市场的远景是乐观的
，但并非没有阻力
，其中最大阻力来自市场中潜在的黑幕买卖。而践行根基面量化
，正是利用学界和业界共同的钻研成就
，将市场的各类成分纳入可观察的领域内
，用现尝试动提高市场理性和有效性。”

为了更好地将钻研成就传递给本钱市场一线从业者
，张然总结十多年的科研和讲授经验
，倾三年之力
，撰写了《根基面量化投资》一书
，以案例分析、文件综述和模型回测的方式
，发展对根基面量化投资理论和实际框架的阐释。“我们但愿用这种方式
，把价值投资和根基面量化投资的理想遍及下去
，用投资方式的刷新驱动市场转变
，」嘏然这样描述自己对新书的等待
，“各人有了更先进、更相宜的兵器
，整个本钱市场会越发有效率。”

谈及根基面量化投资的将来
，张然分析路：“根基面量化投资的鼓起
，正是受益于20世纪60年代后财政数据的公开可得。在当前的大数据时期
，大量公司特质的非财政数据
，以及宏观、行业等数据逐步被开发和利用。这些信息可能援手量化投资者更实时、更深刻地相识公司
，理解宏观、行业和公司特质信息若何影响公司的价值。好比
，依附蓬勃发展的大数据技术
，我们得以归集高科技企业的专利信息
，而这部门信息对于高科技企业的估值极度有援手。将大数据信息提炼成有价值的阿尔法因子并利用于投资实际
，这将是量化投资将来最值得等待的发展方向。”

“愿我
，我的学生们
，和所有热心于根基面量化投资的人们
，与中国量化投资行业一路成长。”短而有力的话语
，似乎是时期海潮中激荡的磅礴宣言。