在人工智能（AI）的浪潮下，AI广泛运用于各行各业，其中将AI与量化策略相结合赋能权益投资，日益受到基金管理人的重视。广发量化多因子将AI运用于量化投资，以数据驱动决策，高效智能迭代，力争打造有长效超额收益的主动管理量化产品。据银河证券统计，截至12月15日，广发量化多因子近6个月的净值增长率为1.97%，同期沪深300指数下跌13.52%。

  广发量化多因子成立于2018年3月，股票资产占基金资产的比例为0-95%，现任基金经理易威、李育鑫。该基金通过自主研发量化多因子模型选择股票，采用多因子模型（含价值、成长、基本面、市场、其他因子等）对个股的投资价值以及组合的风险收益特征进行综合评判，精选具有较高投资价值的上市公司构建股票组合，追求稳健的超额收益。

  今年上半年，广发量化多因子投资团队在自主研发的量化多因子模型中引入AI，从传统的数理统计为主导的量化策略逐步转向以机器学习的方法引领的智能量化策略。策略转型后，广发量化多因子进入“数据驱动智能迭代”的量化投资阶段，以机器学习技术持续为全投资链条赋能。

  具体而言，AI在多个维度为量化策略赋能增效：一是使得量化数据源大幅扩张，可以实现多元化、多源化、异构化，极大地扩展数据的广度和深度，更好地驱动决策。二是以机器学习技术提升因子挖掘、优化及交易全投资流程效益，同时，非线性方法的引入，可以多角度看待规律，提升整体系统的预测能力。三是数据、算法、架构、技术将会持续更新，进行智能迭代。基于低相关性、多元化的海量数据，智能化地挖掘超额收益。

  结合基金定期报告来看，2023年以来，A股小市值标的占相对优势，广发量化多因子在重视小市值风格超额收益的基础上，以财务基本面因子如成长、盈利、估值、分红等为核心，同时叠加动量反转、流动性等交易面因子，持续挖掘量价类因子的应用价值，力争实现相对基准指数的稳健超额收益。

（文章来源：中国证券报·中证网）