从IT少年到量化固收投资信徒——访广发基金现金指数部基金经理胡光耀
◎聂林浩
1987年，纳尔森（Nelson）和西格尔（Siegel）提出了Nelson-Siegel模型。凭借简洁性和参数的经济解释性，这一模型被广泛应用于债券定价、风险管理和利率预测等方面。
“在不给其他背景的情况下，我把这个模型公式写成特定形式请ChatGPT解读，它的答案非常具有启发性。它说，这是一个形容生物体数量增长的曲线。”和广发基金现金指数投资部基金经理胡光耀交流时，他兴致盎然地分享道，“一个经济模型和生物学公式竟有如此大的相似性，这就是交叉学科的魅力”。
对数量金融充满热情的胡光耀始终保持着开放的心态，不吝分享投资理念、量化方法和投资模型，甚至愿意提供部分方法论的源代码。他肯定量化的有效性，但同时也对其祛魅。
“误打误撞”的金融量化之途
有着计算机特长和经济学背景的胡光耀，走上数量金融之路似乎顺理成章，但又确实有一些偶然性。
“我是拿了全国计算机竞赛一等奖的保送资格进的复旦大学，原本想学计算机或者医学，却在自主招生网站上误打误撞选了经济系。”本科毕业后，胡光耀确定了理科主导的计量经济方向，并致力于走上学术道路。在日本东京大学攻读研究生期间，他曾到高盛实习，并由此萌生了做债券投资的想法。
毕业回国后，胡光耀的第一份工作是在中国银行担任债券交易员，无意间接触到了指数编制业务。“2015年，国内资本市场上还没有真正意义上的债券指数基金，为方便境外投资人优选市场上各个期限的活跃券，我先后与多家机构合作，学习指数的设计及再平衡理论，并推出了涵盖国债、政金债活跃券等多条资产线的银行可交易债券指数。”胡光耀介绍道。
一切似乎水到渠成。后来，在贝莱德以及平安基金的工作历练，让胡光耀从事债券指数投资的想法日渐明晰。2021年，胡光耀加入广发基金现金指数投资部，并于次年接手管理两只债券指数基金——广发中债1-3年农发债指数和广发中债农发债总指数。根据2024年一季报数据，这两只产品合计规模已超200亿元，较其接管时规模增长超260%。
量化能否提高胜率？
采访一开始，胡光耀就开门见山，切入投资者最关心的问题——量化能否提高胜率？他认为，这首先取决于我们身处什么样的市场环境。“只要是一个公平的竞技场，胜率一定是50%上下。只有尊重规律，积累小胜，才能在长期带来比较好的收益。”他坦言。
那么，基金经理该如何提高自己的胜率呢？在胡光耀来看，金融系统本质上是一个混沌系统，人是无法对混沌系统作出准确预测的。
关于量化能否帮助提高胜率的问题，胡光耀研究后得出的结论是，在一个完全随机的市场中，量化能提高胜率，但效用非常微弱。可金融市场并非完全随机，在投资者的主动判断选择中会产生很多错误定价和非理性交易的行为，也正因为此，量化能在其中有机会发挥更大的作用。
“想要战胜市场，一定要有一把系统性的尺子，度量市场中或持续或偶发的定价失误，并利用市场自动纠偏的过程获取超额收益。”胡光耀直言，量化正是这把尺子。
量化的“尺子”究竟该怎么量？
在讨论量化如何度量市场时，胡光耀先介绍了量化力所能及的范畴：“计量经济学能够分析的问题其实非常有限，对于单一时间序列而言，能分析的只有平稳序列。因为平稳序列允许临时性的较大偏离，但长期一定会回归均衡水平。”
落到固收投资上，哪种状态下的时间序列是平稳的？通过对2013年以来每日的中债收益率曲线进行建模，胡光耀拟合出曲线陡度和长期利率水平序列。其中，陡度序列具有均值回归趋势，呈现“陡久必平、平久必陡”特征；长期利率水平序列则能够帮助判断长期利率水平所处位置。通过模型的实时运行，胡光耀能得知哪里能获取“骑乘甜点”和定价失误的标的券。“价格偏离往往是由交易者的非理性行为所造成的，这也为我们提供了创造超额收益的机会。”他说。
除了应用于债券定价，在基金组合的久期选择上，胡光耀也有一套量化标准。在他看来，久期的“长”或“短”取决于和谁比较。“我从市场中挑选出一些优秀的利率策略债基，每天测算其久期，形成一条‘久期走廊’，通过观察上下界和分歧程度的变化，选择自身产品的久期和持仓结构，力争所管产品的业绩保持同业中等偏上的水平。”胡光耀介绍，每天上班，他干的第一件事就是跑一遍系列代码，就像看一下“混沌摆”的相对高度，用以体察市场更大概率出现的变化方向。
对于胡光耀来说，量化不只是数量理论和计算机代码，更是其对于市场的深入观察和产品运作策略的深思熟虑。他对策略有效性的来源保持思考，并持续丰富和迭代量化交易工具库，期待能够保持在量化驱动固收投资这一赛道的身位优势。