在一般投资者看来，数据、模型等词汇“缠绕”的量化投资，神秘且复杂。但在德邦基金量化投资部总经理李荣兴看来，量化投资的过程就像“剥橘子”：剥去各种风险的“皮”，留下阿尔法的“果肉”。
“我们看到行业机构引进的多因子模型在风险控制上的突出表现，同时也看到它与A股市场生态之间无法忽视的距离。后来，公募量化投资迅速贴近A股现实，但也遭遇了过于放宽标准后的挫折。近年来，量化投资逐渐分野，一派向着基本面量化驰骋，一派朝着人工智能进化。但是，量化投资万变不离其宗的是‘剥橘子’，剥去风险的‘皮’，留下阿尔法收益的‘果肉’。”李荣兴介绍。
量化投资邂逅人工智能
站在量化行业发展的分岔点，李荣兴选择的进化方向是“人工智能+量化投资”。
选择背后是逻辑。作为国内最早一批接触人工智能的量化投资专家，李荣兴十余年间积累了丰富经验，形成自己完善的量化投资框架。
“量化投资是立足于数据和信息的方法论。我的投资框架核心要点有三：数据的实时性、信息的全面性、信息处理能力的全局性。这实际是三个问题：模型使用的数据是不是反映了实时信息;从数据中提取的信息是不是反映了市场的全部状态;模型有没有能力全面分析市场。”李荣兴表示，在这三个方面，尤其是在解决全局性问题上，引入人工智能的量化投资具有显著优势。
如今，A股上市公司已超过4000家，这4000多只个股产生的数据更是海量，主动投资受限于人力，很多股票处于研究弱覆盖状态。量化投资利用算法处理海量信息，可以迅速判断市场交易机会，找到市场中可挖掘的“金矿”。李荣兴认为，量化策略在量价分析上的实时性是最强的，随着数据行业的发展，分析师预期、舆情、行业高频数据和一些另类数据在解决基本面数据的实时性问题上发挥了越来越大的作用。
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