导读：今年以来，越来越多的人感受到跑赢沪深300指数变得越来越难，从而推动了正在发生的指数投资大时代。一大批新进入市场的投资者，开始选择沪深300指数作为其长期投资的工具，指数基金规模也在2024年三季度达到了3.5万亿，并且持仓的股票市值第一次超越了主动权益基金。（数据来源：Wind  ）

根据Wind的数据统计，过去三年代表主动权益表现的万得偏股混合基金指数下跌了-25.20%，同期沪深300指数下跌了-15.35%，主动权益基金作为整体跑输基准近10%（数据来源：Wind；数据区间：2021年11月9日—2024年11月8日）。

数据来源：Wind；数据区间：2021年11月9日—2024年11月8日

提云涛管理的中信保诚量化阿尔法股票（A类：004716，C类：011295），自成立以来已经连续六个会计年度跑赢沪深300指数，体现了过往具有较稳定的超额收益。在这六年的时间中，我们看到有大盘成长占优的阶段，也有小盘价值占优的阶段，还有动量因子占优的阶段，以及估值因子占优的阶段。而提云涛管理的中信保诚量化阿尔法，随着时间的推移积累的超额收益表现较好。 

备注：中信保诚量化阿尔法业绩比较基准为沪深300指数收益率*95%+银行活期存款利率(税后)*5%，或可看作是一只类似沪深300指增的基金。 

图：中信保诚量化阿尔法股票2017年10月9日以来表现

数据来源：基金2018-2023年业绩数据来自基金定期报告，沪深300指数数据来源：Wind。数据区间：2017年10月9日—2024年11月1日，净值数据已经托管行复核。2024年数据截止时间：2024年11月1日，业绩数据已经托管人复核。信息比率=周期内投资组合的收益率- 基准标的的收益率/ 投资组合与基准标的收益之差的标准差。跟踪误差计算公式：Tracking Error=T1∑t=1T(rt−rb)2。其中：rt 是时间 t 的组合收益率。rb 是时间 t 的基准指数收益率。T 是观察期的总天数。基金净值具有波动性，基金的过往业绩不代表未来表现，也不构成本基金业绩表现的保证。

过去六年，多次量化基金的“黑天鹅”冲击下，中信保诚量化阿尔法股票也都体现了很好的回撤控制效果，无论是2021年2月后的质量因子崩塌，还是2024年1月的小盘因子负反馈。正如我们曾经强调的，剥离运气和能力的关键因素是稳定性。如果一个球队能持续拿到联赛冠军，说明这只球队确实很强，如果一个基金经理能持续战胜指数基准，或在一定程度上说明他的超额收益能力是可靠的。$中信保诚新旺混合(LOF)C(OTCFUND|165527)$

那么，提云涛是怎么做到的呢？带着这些问题，我们和中信保诚量化投资部总监、基金经理提云涛做了一次难得的深度访谈，从中发现他的几个特点：

1） 从价值投资的第一性原理构建多因子模型。提云涛的不同在于，他强调做“有逻辑的量化”。这个逻辑的背后，是价值投资和经济学中的长期逻辑。比如说，价值虽然会迟到但不会缺席；股价的长期上涨依靠盈利增长；行业之间的盈利能力长期会均值回归等等。反之，那些看似阶段性有效，但没有长期的价值投资逻辑支撑的因子，提云涛不会采纳。他曾经很早就发现低价股因子特别有效，背后的原因和阶段性存在的“壳价值”现象有关。这并不是有效市场的长期逻辑，因此提云涛也没有将其纳入到他的模型中。$中信保诚量化阿尔法股票A(OTCFUND|004716)$

2） 从市值因子和行业因子角度做风控。提云涛认为，在保持仓位稳定的前提下，指数增强策略有两大风险因子：市值因子和行业因子。把控住这两大风险，一般不会犯大错。他采用比较均衡的因子权重，即便小市值因子表现很好，他也会控制在市值因子的暴露。过去几年市场上很多次大的调整，都是和市值因子、行业因子相关。$中信保诚量化阿尔法股票C(OTCFUND|011295)$

3） 对长期逻辑，就要坚持。任何单一因子也会阶段性表现不好，这时候提云涛会选择坚持。2019到2021年上半年，大家一度在讨论“价值已死”，这时候提云涛依然坚持组合中的价值因子，并且在之后几年得到了收获。

4） 不一样的出身，选择了不一样的路径。每一个量化基金经理的多因子模式，本质是其内在信仰的体现，这种信仰又和从业经历有关。提云涛的背景和许多传统量化不同，他具有数量经济学背景，早期还做过公司研究，对于经济和公司规律的置信度超过了数据的表征。

注：以上内容不代表投资承诺，也不构成基金进行投资决策之必然依据。基金的投资策略、投资的比例及标的将视市场情况在基金合同允许的范围内进行调整，具体请以基金合同等法律文件为准。$中信保诚至选混合C(OTCFUND|003380)$

提云涛也是我们访谈至今，从业时间较长的量化基金经理。他是今天许多量化投资的“奠基人”之一，参与了申万指数的编制，推动了之后整个量化投资在国内的进程。他身上带着价值投资者的纯粹、理工男的严谨、基金经理的敬业、以及朴素的投资兴趣。$中信保诚红利精选混合C(OTCFUND|008092)$

当ETF大时代来临的今天，我们认为长期有稳定超额收益的产品价值变得越来越大。或可选择有稳定阿尔法的量化指数增强产品，在向上的贝塔上，争取叠加一层超额的阿尔法。我们也认为，像提云涛这样能不断跑赢市场的量化基金经理，需要被更多人看到。以下，我们分享一些来自提云涛的投资“金句”：

1.     我找的因子，一定要有长期逻辑解释，构建因子权重的方法，也必须有逻辑和实证基础

2.     量化擅长归纳但不擅长演绎，主动擅长演绎但不擅长归纳

3.     价值虽可能迟到但不会缺席，好公司被低估时会有因素触发修正

4.     量化投资有两大风险因子：市值因子和行业因子

5.     重要的是坚持长期真正有效的因子：1）公司股价长期上涨靠盈利；2）估值长期会回落到合理的区间，过高或者过低都会调整；3）行业之间的盈利能力差异在资本自由流通的环境下会呈现均值回归

6.     好的基金产品要有“三性”：收益性、持续性、差异性

7.     差异性的阿尔法产品，和投资经理的背景及经历相关

8.     不同的因子在300、500、1000这些指数里表现是不一样的

9.     阿尔法不是靠被动投资挖掘的，而是靠主动挖掘

注：如上内容仅用于展示基金经理的投资思路和当前市场研判，不作为投资承诺 $中信保诚瑞丰6个月混合C(OTCFUND|019350)$

通过编制申万指数

理解市场的长期有效性

朱昂：先说说提博的个人成长故事吧，我看到您在复旦拿了3个学位，又是行业从业经验特别长的量化老兵之一，能否谈谈一路走来的从业经历？

提云涛：我的从业经历比较简单，先是在复旦读了数量统计的本科，毕业后在济南市统计局工作了两年。之后回到复旦读数量经济学，后来工作期间还读了金融博士。

读博时正值股权分置这一热门话题时期，所以我的研究方向是证券市场中上市公司资本结构，加上我博士学的方向是金融市场的计量经济学，做建模相关工作，毕业后做量化是比较顺的方向。

起初我做的是量化分析、之后还编制了指数、构建量化模型，再后来开始从事投资。可以说，我是本科同学中为数不多一直从事本专业相关工作的人之一。

朱昂：现在很多人使用的申万指数，听说您是编制这个指数的关键人物，能讲讲编制过程吗？ 

提云涛：这是团队的成果，感谢研究所领导的支持。当时编制指数的想法很简单，随着市场规模扩大，我们想更好地描述市场特征，除了整体表现，还有行业和不同风格特征。申万系列指数基本分为三块，有表征市场的（如申万A指、申万300），还有两大系列，即申万行业系列指数和申万风格系列指数。

2002年发布申万指数系列的时候，在国际会议中心做了一个非常隆重的发布仪式，说明研究所对申万指数编制是很重视的。在编制的过程中，还有一些小插曲。那时候我先自己尝试编制的煤炭指数，因为成分股比较少，相对容易校验。结果发现煤炭指数的表现和主观印象有很大差异。因为2000年是第一次互联网热潮，煤炭是传统行业，但长期表现并不比电子行业差。

风格指数是用盈利、估值、价格、交易等方面指标为基准编制的。当时计算了几个指标，发现了一些意想不到的情况。比如当时的低PB、低PE拉长时间表现很好。但也有拉长时间表现不好的指数，后来就不再更新了，比如大家熟知的申万活跃指数。其实申万活跃指数有很强的投资警示意义。

在卖方的时候，我也会接一些基金公司课题，想从产品设计层面跑赢上证指数（那时候沪深300指数还没有发布）。我在研究过程中发现，有一些很简单的因子短期效果并不显著，但是随着时间推移，超额收益的喇叭口会越来越大。超额收益不是一条直线，而是向上的曲线。

之后就是坚持做指数，这个过程也很有意思。指数坚持时间越长，生命力就越强，市场影响力也越大。而且不需要随意改动，保持风格的稳定就行。 

朱昂：早期的量化投资和现在不一样，市场的研究是一片空白，当时您是怎么形成对量化的研究？

提云涛：这是一个摸索的过程。一开始我发现很多问题可以用量化研究来解决，比如1998年的时候，一周有4只新股同时上市，申购哪只收益率更高是有一定规律性，另外，新股上市后，可以通过模型估计合理价格区间，这就能为投资提供有效支持。

量化研究虽现在做起来难，但也有简单路径。即假设有一笔钱，用量化方法找出好的投资方案且长期可持续。比如财务指标、估值指标和价量指标，这些都是因子，找它们与价格变动的规律，这就是量化。

长期有效因子一定是符合金融逻辑的

朱昂：量化投资的关键是要获得稳定的阿尔法，我看到您和许多人不同，采用基本面量化，能否谈谈背后的原因？

提云涛：我更喜欢做有逻辑的量化。希望找到的因子有长期逻辑解释，构建因子权重的方法，也要经过逻辑分析和实证验证。如果一个因子过去表现很好，但缺乏长期的逻辑基础，我也不会用的。

对于那些长期有逻辑的因子，即便阶段性无效也应该坚持。2021年三季度的时候，大家说“估值已死”，到了2023年和今年上半年，没有估值就不行。我认为的量化并不是复杂比简单更好，而是需要具备经济学的基本逻辑。

量化擅长归纳但不擅长演绎，主动擅长演绎但不擅长归纳。用更长视角看公司能否存续十年，简单量化财务指标分析解决不了，可基于主动分析一些非数值信息，比如公司治理对股东、持有人、管理、员工和客户是否友好，真正对员工友好的公司才能长久，这是有理论和数据支撑的。

朱昂：您认为量化要做有逻辑的量化，哪些是您认为的长期逻辑呢？

提云涛：有些是很简单的指标，比如说同等条件下估值越低越好；拉长时间看，公司持续分红能力越强越好；产品盈利能力越高越好等等。这些简单的指标，也符合金融学的一些常识。就像好公司相对能把好产品卖更高的价格，毛利率可能比市场平均水平要高。

还有一些指标是反过来看的，就像前面提到的申万活跃指数表现不好，说明了高换手率的效果不好，高换手的对立面是低换手和低波动。

但是股价的高低，长期是无效的。低股价指标一度表现很好，和市场特殊的环境有关，因为壳资源在很长一段时间价格越来越高。但这种没有长期“合理”逻辑的指标，我是不会用的。当然不同做量化投资人有自己不同的路径选择。

朱昂：在您采用的量化加主动的量化投资方式中，是量化为核心工具，还是偏主动投资呢？

提云涛：其实我做的就是量化投资，不是主动投资。我觉得对于量化结果要有逻辑解释。主动投资可能会使风险敞口在各方面扩大，这是由资金性质决定的。同样是跟踪沪深300的产品，主动型产品可能接受百分之六七的回撤，但量化产品通常接受不了，投资者对不同产品的期望是不同的。

价值虽可能迟到但不会缺席

朱昂：你曾经提到一个观点，沪深300新低较长时间后会上涨，而且计算新低的时间窗口越长，后续涨幅也越大，这个观点目前看确实已经在验证了，背后的原因是什么？

提云涛：这只是统计数据的表现，用了非常简单的方法计算。背后原因是上市公司价值虽可能迟到但不会缺席，好公司被低估时会有因素触发修正。在正常经济体中，长期看企业整体上应该是赚钱的，否则大家就都去放贷了。沪深300指数的成分股公司代表了我们经济的主体，是蓝筹，长期看必然有这样的结果。

注：投资需综合考虑多种因素，未来市场也不是过去的简单重复，历史上涨不代表未来也上涨；我国市场运作时间较短，不能反映证券市场发展的所有阶段，上述观点不是对证券价格的涨跌或市场走势做趋势性判断，不作为任何操作建议或推荐，也不构成任何基金投资决策之必然依据。

朱昂：具体来谈谈，过去几年沪深300是一个很难战胜的指数，主动权益已经连续三年跑输指数了，但是你的量化阿尔法自成立以来过去6年每年都跑赢，这是怎么做到的？能否具体把每一年的情况简单回顾一下？

提云涛：其实每年策略的变化都不大，很重要的是坚持长期真正有效的因子：

1） 公司股价长期上涨靠盈利 

2） 通常估值长期会回落到合理的区间，过高或者过低都会调整；

3） 行业之间的盈利能力差异在资本自由流通的环境下会呈现均值回归。

把握好这三个原则落实到模型中，再做好风控就行。

朱昂：您提到模型没什么变化，但过去六年市场风格变化多，不同阶段有些因子会落后，像价值因子。

提云涛：估值可能会迟到，但不会缺席；好公司可能会请假，但不会退学。同时，个别因子可能有阶段性落后，但其他因子会发挥作用。

我可能不具备短期快跑能力，但会坚持长跑。在一些因子阶段性不好的时候做权重调整，一旦市场风格转向，效果反而可能不好。

另外，市场风格变化很极致，从极致的成长转向极致的价值，现在又出现极致的反转。这时候要扛得住压力。

朱昂：量化其实是比较拥挤的，不仅有各种公募基金量化，还有私募量化来获得阿尔法，你是如何争取保持阿尔法的稳定性？

提云涛：不考虑博弈，因为总有人比自己强。我觉得还是做好自己的事最重要。和自己、和市场比较，市场上长期有很多被大家忽略的东西。比如说有人追求夏普比率达到3，他会要求每个因子都要3，但我只要求因子的夏普比率达到1，如果有三个独立不相关的因子，那就能达到1.732。

还要控制风格，比如去年前几个季度小盘股表现好，如果去年四季度开始追小盘，可能没追几天就可能遇上春节前的大幅回撤。这时风控很关键，要知道自己的底线，而且这个底线不能太低。少亏是以后多赚的基础。此外，对于小机会也不要放过，一块钱也是钱，通过计算确定是机会就可以做 

好的阿尔法产品有三个特征

朱昂：稳定性也意味着你有竞争优势，你觉得自己的竞争优势是什么？

提云涛：我希望能做出长期稳定有超额收益的产品。我理解的好产品有“三性”：

1） 收益性，能提供超额收益；

2） 持续性，阶段性收益不一定要很高，但超额收益可预期且稳定，这样投资者能真正获得收益；

3） 差异性，和其他产品相关，超额收益的相关性要低，这样在资产配置中有价值。

要实现“三性”的产品，背后方法论很重要。差异性源于方法论的不同，而且要适合自己。个人理解，投资经理的阿尔法可能和投资经理的背景经历有关。我本科学数理统计，硕士学应用计量经济学，还做过早期神经网络研究，博士期间研究过公司资本结构、上市公司股权融资成本。 

如果研究市场上指数增强产品，发现背景相似的人管理的产品的超额收益的相关性就高一些的。从侧面也说明，不同的背景决定了实现超额收益的路径。

朱昂：能否理解您的方法论是基于价值投资的原理？ 

提云涛：投资的第一性原理是存在的，不需要证明。比如说行业之间盈利能力的均值回归。任何行业长期看，大多都是赚取平均利润，除非是一种自然垄断的行业。 

朱昂：阿尔法的问题是难以规模化，您觉得自己的规模上限会在哪里？

提云涛：任何投资都可能受规模的影响。投资上限有两个，一是理论上限，如果用基本面因子且不涉及特别小的股票，比如针对沪深300的投资规模可以很大；二是实践中要适应规模，对于alpha，理论上做基本的非高频投资，规模或可达数十亿甚至100亿，但实际中20亿、30亿、40亿这样循序渐进增长可能更好 

量化投资有两大风险因子

市值因子和行业因子

朱昂：今年2月份小市值股票快速下跌，小市值因子暴露较多的指数增强型基金回撤较大，到今年9月底10月初，市场波动加大，主题概念活跃，增强型基金操作难度增大，您是如何应对的？

提云涛：我一直严控小市值因子的占比。量化投资有两大风险因子：市值因子和行业因子。把控住这两大风险，就不会去犯大错。此外，我也不去做仓位选择。

投资就是两只手，一手抓收益，一手抓风险。 

朱昂：今年极端行情中部分量化基金回撤大，您对基金回撤控制有什么要求？ 

提云涛：净值回撤和超额回撤都是结果，投资应控制过程，重点是控制关键因子的暴露，包括行业因子、市值因子等。对于市值因子，以300指数增强基金为例，合同要求300成分股及备选成分股的市值不低于持仓市值的80%，但这并不意味着满足这个比例就是300风格，因为300成分股有大有小，所以要做好规模因子在300范围内的控制，这是我的观点，不同人可能有不同认知，毕竟投资看的是结果，而我更倾向于从逻辑上控制。

对于行业因子，不同人有不同理解，比如大金融行业，银行、保险、证券这三个子领域表现和业务模式都不同，如果控制金融行业暴露，但持仓集中在其中某一个子领域，那表现肯定和均衡的大金融暴露不同，所以行业因子的控制也很关键。

朱昂：想请您谈谈对绝对收益目标的理解，以及怎样更好地实现这一投资目标呢？

提云涛：对于绝对收益，首先要考虑这类产品的风险。如果是追求绝对收益目标的客户，他们对净值回撤的容忍度通常比较低。从配置角度，比如股债配置，要确定好比例，这时候量化就有用了。就像我做的是沪深300风格相关的，可以研究沪深300和债券的不同比例在年度中的表现，以此找到合适比例来控制风险 

此外，在具体操作层面，对于股票部分，我会从绝对收益视角来处理。从阶段性调整来看，有均值回归这一朴素规律，没有只涨不跌的股票和市场。假设原本股票配置是20%，涨了之后变成23%，且已经有了收益，这时要克制对收益的追求，把仓位降到20%左右。如果股票跌了，根据规律，跌多了之后拉长时间看会回升，当然这是有条件的。先说操作，如果跌到一定幅度，股票仓位已经跌到18%，在各方面条件合适的时候，可以再加回到19.5%或者20%。 

只要能克制追涨的欲望，就相对容易，不幻想赚尽最后一分钱、不认为市场会一直涨，自然就会减仓。但下跌加仓就难了，因为要有风险预算，不能跌到持有人无法接受的程度还加仓，毕竟市场走势难以预测，可能还会继续跌。我更倾向于从过程中控制好回撤，从绝对收益视角选择公司，这样有了风险预算才敢加仓。哪怕只加一个百分点，若上涨20%，那就是20个BP的收益，对于绝对收益产品来说也不错，操作过程中减仓也是如此。总之，投资要以风控为前提。

注：以上内容不代表投资承诺，也不构成基金进行投资决策之必然依据。基金的投资策略、投资的比例及标的将视市场情况在基金合同允许的范围内进行调整，具体请以基金合同等法律文件为准。

朱昂：之前采访您提到量化投资要有价值观，要用量化+主动方式筛选好公司。经历这轮漫长市场下行，您还坚持这观点吗？主动筛选好公司能帮量化投资穿越周期吗？ 

提云涛：我是这样看的。我们分两类来看，一类对逻辑的解释，另一类要排查风险，因为有些风险是量化无法识别的。我还管理着其他一些产品，比如中信保诚红利精选混合、中信保诚至选混合、中信保诚至瑞混合、中信保诚瑞丰6个月混合、中信保诚新旺混合之类，这里面是有主动成分且会调整的。 

纯粹量化产品，可以在较长时间（比如半年甚至一年）内不调仓，表现也能跟上指数不太容易出问题。但对于主动成分的产品，纯粹的量化、没有风控和筛选，就不行了。因为量化不擅长演绎，对于十年后公司能否存活这种问题，量化无法从归纳信息中得出，这需要在归纳信息后进一步演绎。

比如红利产品，三季度走弱了，之前红利是大家青睐的资产，即便股息率10%的公司，若仅靠分红回本（假设股息率不变）需要十年，量化无法解决公司十年后是否能良好发展的问题，这就需要演绎，需要主动分析。这又回到第一性原理这种基础的逻辑了。

同时，还要做好风控，要防止判断失误，比如在配置中，规模因子暴露不要在行业或个股层面过度集中，这对不确定的未来（比如半年或一年后）是有帮助的，前提是之前有过相关验证。

朱昂：现在被动投资规模超越了主动投资，这对量化投资意味着什么？在被动投资占比越来越大的市场中，还会有稳定的alpha吗？

提云涛：相对而言，阿尔法获取的难易程度并不取决于被动投资规模，而是当大家都去寻找阿尔法时，阿尔法会降低。被动投资和阿尔法并不矛盾，关键是如何应对。

即便现在被动投资规模很大，甚至超过了主动投资规模，但从真正的有效性来看，在信息无效的情况下，阿尔法不是靠被动投资挖掘的，而是靠主动挖掘。从长期来看，阶段性的主动投资可能表现偏弱，但不管是量化投资还是主动投资，长期来看都还可以。重要的是方法长期是否正确、投资者是否能持续学习和做好自身的风控。 

朱昂：随着被动投资规模越来越大，市场的定价机制会发生较大变化吗？比如一些沪深300成分股公司从基本面看已经高估，但因指数持续被买入，股价跌不下来，其定价模式会改变吗？

提云涛：短期可能会有变化，但长期不一定。因为不可能一直有人买入，总会有人卖出。当估值过高时，价格通常会回归，但有些公司股价没回归是因为公司盈利在不断增长，这种情况下本身也不应该回归。

不断拓展的量化产品图谱

朱昂：请您介绍一下公司整个量化产品的图谱，还有团队成员的分工、各自擅长的领域以及是如何形成合力的？

提云涛：在量化方面，我们走的是常规路线，先是有指数，然后发展出阿尔法产品，也就是指数增强。我们有沪深300、中证500指数相关的量化产品，还有主题红利产品。整体还是最早提的“从被动量化到主动量化、从宽基到行业主题”的思路 

从投资与产品的匹配看，我们更倾向于固定风格，比如确定是某种风格就保持下去。有人会想能不能做多种风格可选、哪种风格好就抓哪种的产品，我觉得我做不到。我觉得在投资里，知道自己不能做什么比知道自己能做什么更重要。

从团队成员来看，每个人擅长的东西和他们的教育背景、履历、之前的工作情况相关。像我可能比较适合做蓝筹相关的。要知道，不同的因子在300、500、1000这些指数里表现是不一样的。同时做300、500、1000相关的内容，容易和自己冲突，压力会很大，长期看对产品业绩可能并不友好。量化本身是客观的，但像用不用模型、用什么模型、模型有没有效、要不要改这些问题，其实是主观的。

在团队里，大家各有所长。比如数量经济学硕士出身的姜鹏，在多因子选股、基本面量化、事件驱动、量化对冲等策略研发方面具有丰富经验，更擅长做300相关的；比如我的经历背景使我更加追求有逻辑的量化，更倾向于做基本面相关的产品，也同样更擅长做300相关的；韩依凌是计算机相关背景，那他就可以在基本面的基础上加上一些技术内容来开展工作；王颖本科是学精细化工，那她对制造业的理解就比我好很多，而且她心态开放，在成长方面就更有优势；黄稚是数学专业的，数学能力强，那在因子相关的工作上就能发挥作用。

我们量化团队是投研一体的，层级很简单，就研究员和基金经理，当然投资经理也做研究。大家会共同交流研究问题，每个基金经理都用自己比较擅长的方式把工作做好。我们的目标就是做出真正有效的配置工具和产品，对投资者有用。我们团队里有做基本面量化的，也有专门研究机器学习的，做机器学习的不要排斥基本面因子，做基本面的也别排斥机器学习。

做投资时，更倾向于先控制好风险。比如面对一堆模型，不能不管不顾就用。会考虑规模因子要不要控制，行业偏离要不要控制，这些都控制好了，结果才会更好，这样可以避免投资过度偏离的问题，两者是相通的。

以上内容不代表投资承诺，也不构成基金进行投资决策之必然依据。基金的投资策略、投资的比例及标的将视市场情况在基金合同允许的范围内进行调整，具体请以基金合同等法律文件为准。“量化+”产品是指：可以采取定量方法的产品。

保持兴趣很重要 

朱昂：作为全市场从业时间可能特别长的量化投资者，你为何能依然坚持在第一线做投资？

提云涛：我算是做量化比较久的了，98年入行，和我同年入行的人已经退休了。 

这个市场很公平，有好的净值表现就会得到公正评价，这是市场吸引人的地方。而且我从读统计到做计量，做量化比较顺畅，做了之后觉得有些事值得做，还能为市场做贡献，比如编制申万指数，后来就想把研究用于投资，就一直到了今天。

朱昂：市场是进化的，你如何保持进步？

提云涛：第一，保持开放的心态，不要对自己不知道的东西直接否定，除非觉得基本逻辑有问题。

第二，保持学习。市场是永远在比赛的过程，多做主动分析并且落实到量化上。传统经典金融财务和行为金融虽有不同，但从投资角度看有效性很重要，要多看书、多思考 

朱昂：持续进步是很难的，人到一定阶段容易停滞，在这个竞争激烈的市场如果不进步就容易被淘汰，您是如何保持持续学习热情的呢？

提云涛：把问题简单化，保持觉得事情有趣的状态很重要。

朱昂：阶段性业绩不好的时候，如何对抗压力？

提云涛：分析是自身的阶段性问题还是长期问题，如果是阶段性的就咬牙坚持，看书、做研究、从历史中找类似情况安慰自己。面对困难有人选择躺平，有人选择继续思考研究，像后者一样在市场中“坚强地活着”可能更好。从更长视角看，市场有低谷就会有回升，市场短期甚至中期可能无效，但长期来看A股效率并不低。

朱昂：推荐一本对你影响比较大的书？

提云涛：本科时对我影响最大的是C.Rao的《线性统计推断及其应用》，当时我大三下学期，通过这本书我开始理解统计是什么。读研时，导师唐国兴老师写的《计量经济学》对我影响较大，还有管理学方面的书；读博士时甘当善老师对货币银行的解释，干杏娣老师在讨论中提到不要脱离经济研究金融都很有帮助

在投资方面，索罗斯的《金融炼金术》、伯恩斯坦的《投资革命》与《投资新革命》、查理芒格的《穷查理宝典》都很好。还有Peters的《追求卓越》和《追求卓越的激情》，这一系列书都很有帮助。 

注：以上内容不作为投资承诺，基金的投资策略、配置的行业、具体的投资标的及比例将视市场情况在合同允许的范围内进行调整。

风险提示：本材料仅供参考，不构成任何投资建议或承诺，也不作为任何法律文件。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。

基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。

投资前请认真阅读招募说明书、产品资料概要和基金合同等法律文件和本风险揭示，充分认识本基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑本基金存在的各项风险因素，根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，并在了解基金产品情况的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的产品。

根据有关法律法规，基金管理人做出如下风险揭示：

一、依据投资对象的不同,基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型，您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般来说，基金的收益预期越高，您承担的风险也越大。

二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例（开放式基金为百分之十，定期开放基金为百分之二十，中国证监会规定的特殊产品除外）时，您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额，或您赎回的款项可能延缓支付。基金管理人提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由投资人自行承担。基金过往业绩及其净值高低并不预示其未来表现，其他基金业绩不构成基金业绩表现的保证。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益和本金安全。

基金管理人对文中提及的个股/板块/行业仅供参考，不代表基金管理人任何投资建议，不代表基金持仓信息或交易方向，个股涨幅不代表本基金未来业绩表现，不构成任何投资建议或推介。基金管理人所提及观点对市场未来走势不构成任何保证。

材料中提及的基金（以下简称“本基金”）由基金管理人依照有关法律法规及约定申请募集，并经中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）许可注册。本基金的基金合同、招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站和基金管理人网站进行了公开披露。中国证监会对本基金的注册，并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证，也不表明投资于本基金没有风险。

基金有风险，投资需谨慎。