□本报记者 张凌之
　　
　　投资是一场与人性博弈的游戏。恐惧与贪婪，追涨与杀跌，每一次情绪起伏都在悄然侵蚀账户的收益。但在华银基金基金经理程敏眼中，这些并非无解。从2007年那个试图用模型对抗人性的清华学生，到如今深耕量化领域十五年的基金经理，程敏的成长轨迹本身就是一个关于坚持与迭代的故事：量化不是一把锤子用十年，而是一个不断学习、不断进化的系统。他用15年时间将投资变成了一套可量化、可迭代、可复制的科学系统。
　　当市场在狂热与冰点之间摇摆，他管理的两只产品却交出了近一年同类排名前8%和前4%的成绩单。近日，程敏接受中国证券报记者专访，揭开量化投资的神秘面纱，也讲述了一个关于理性、纪律与长期主义的故事。
　　量化底层的科学架构
　　量化投资在很多人眼里像“黑科技”，但在程敏看来，它的底层逻辑其实很清晰。“量化投资并不神秘，它只不过将市场上的各种信息进行加工处理，最后把观点客观地输出。”程敏开门见山。
　　这种将信息加工成观点的过程，并非简单堆砌数据，而是一套极为严谨的科学筛选流程。谈及量化选股的运作机制，程敏指出，其核心是多因子模型的构建与优化。“传统投资靠发掘股票的错误定价获取收益，而量化投资则靠发掘因子的定价获取收益。”他精炼地概括道。
　　程敏进一步阐释了这套体系的技术细节：“我们参考Barra风险模型的多因子组合体系，构建了涵盖盈利能力、成长性、价值、流动性、波动性、动量反转、杠杆等七大类六十多个因子的组合体系。”他强调，引入因子不是拍脑袋决定的，每一个因子都必须经过三重严苛检验——经济学逻辑是否成立？单因子是否长期有效？多因子组合下是否稳定？这三重检验构成了程敏量化体系的第一道“安全阀”，确保每一个进入模型的因子都有坚实的逻辑支撑和实证依据。
　　在因子库的基础上，程敏团队构建了从多因子到多策略的量化投资框架，通过Alpha模型、风险模型以及成本模型的统一优化，最终形成投资组合。程敏特别强调：“这不是在赌市场风格。行业极度分散、不押注单一赛道，是力求在有效控制风险的前提下获取收益。”
　　值得关注的是，程敏的量化模型并非一成不变。“市场在变，因子在变，策略也要跟着变。”程敏表示，“我们每个季度都会对模型进行回顾和优化，剔除失效的因子，纳入新的有效因子。”他打了个形象的比方，“量化不是一把锤子用十年，而是一个不断学习、不断进化的系统。”
　　在谈及量化模型的复杂度时，程敏也有独到的见解：“量化模型并不是越复杂越好，所谓‘大道至简’，将最直接的因子通过合理的方式进行组合，最终形成模型策略，往往是最有效的。”这种追求简洁而有效的方法论，贯穿了他的整个投研体系。
　　稳健业绩能否“复制”
　　如果说科学的架构是程敏量化投资体系的“硬件”，那么历史上持续稳定的超额收益则是这套系统最有力的“输出”。
　　量化投资最常被问到的一个问题是：过去的业绩，未来能复制吗？程敏给出的答案是：“要看收益的来源是什么。如果是运气，不可复制；如果是体系，就有可能保持策略逻辑的一致性。”
　　一季报数据显示，截至3月31日，程敏管理的华银量化优选灵活配置（007808）成立以来净值增长率131.51%，超越基准85.72个百分点，近一年净值增长率53.46%，超越基准34.67个百分点，近一年同类排名处于前8%；华银优势行业股票（013242）成立以来净值增长率46.19%，超越基准48.28个百分点，近一年净值增长率73.17%，超越基准61.04个百分点，近一年同类排名处于前4%；在国泰海通公募基金三年评级中这两只基金均获得五星评级。
　　拆解这套收益体系，程敏表示，其超额收益的核心来源是聚焦科技成长，从“景气成长类资产交易”与“预期差”两个维度获取收益。“景气成长类资产交易的是基本面和预期，这类资产通常具备业绩弹性高、风险与潜在回报的匹配度也相对较高的特征。”他分析道，“由于当下高增长标的逐渐稀缺化，市场对业绩的定价逻辑或从‘绝对增速’转向‘预期差’ ，识别未充分反映在市场预期中的业绩拐点甚至比其本身的高增长更具投资价值。”
　　在公募基金行业，市场从不缺短跑冠军，缺的是长期业绩相对稳定、风险控制较为严格、投资风格持续一致的稳健派。程敏管理基金的历史业绩，恰恰展现了量化体系一种难得的确定性——用体系化的量化投资方法，力争在不同市场环境中持续获得超越基准的稳定收益。正如他所言：“这套模型不是为了博取某一年度的排名靠前，而是力求在不同市场环境下保持策略的一致性和相对稳健的风险收益特征。”
　　量化模型锁定科技成长主线
　　站在当前时点，程敏的量化模型也在持续输出对市场方向的判断。
　　程敏的量化模型显示，当前其持仓的电子、国防军工、计算机、电力设备、传媒等科技成长板块，在盈利增长与估值水平上表现出较高的匹配度。量化模型结合分析师预期变化、产业供需数据、基本面量化三重维度信息，力争识别未充分反映在市场预期中的业绩拐点信号。这种多维度交叉验证的方法，有效避免了单一数据源可能带来的偏差，提高了模型的准确性和稳定性。
　　谈及中长期的投资主线，程敏表示，“十五五”期间将重点关注现代化产业体系建设与国家安全，AI产业链中的硬件算力、液冷储能、半导体、通信光纤等将是政策重点支持的方向。这是一个需要持续跟踪的结构性机会，量化模型会动态捕捉这些方向上的业绩兑现节奏和估值匹配程度。
　　展望后市，程敏分享了一个重要的市场观察：伴随PPI逐步回升，市场将从科技成长主导过渡到“科技成长+顺周期”共振，部分有色、化工等周期成长品也一定程度上具备配置价值。这意味着，他的量化模型已经开始关注更多元化的收益来源，而不仅仅局限于科技成长这个单一赛道。