□本报记者 王辉
　　吴星玮，清华大学工业工程学士，美国加州大学伯克利分校统计学硕士、运筹学博士。玄信资产执行事务合伙人、CEO，拥有15年全球量化投研经验。
　　2008年，当吴星玮在加州大学伯克利分校攻读运筹学博士，并加入Barra模型创始人Barr Rosenberg的基金团队时，他未曾想到，在美国深耕量化投资数年后，自己会带着一套融合了基本面量化和日内程序化交易的“多周期”策略，在中国量化投资的深水区，搭建起工业级量化团队，成为“纯净超额”的坚定践行者。
　　从美国到中国，从自营到资管平台，这位拥有清华、伯克利顶尖学术背景的创始人，始终将自己定位为一名量化“工程师”。在他看来，量化投资的长期生命力，不来自对单一风格的押注，也不来自不可解释的“黑箱”，而是源于可归因、可持续、可迭代的纯净Alpha（超额收益）。
　　在行业规模持续增长、竞争焦点从技术复杂度转向策略纯净度的当下，吴星玮和他创立的玄信资产，正试图走出一条“流水不争先，争的是滔滔不绝”的独特路径。
　　从伯克利到“纯净超额”：
　　一场跨越周期的理念启蒙
　　吴星玮的量化哲学，有着清晰的思想源头。2008年，他在加州大学伯克利分校求学期间，曾于全球风险管理与因子投资权威Barr Rosenberg的研究团队实习，在Barra创始人麾下从事基本面量化分析。彼时，次贷危机正席卷华尔街，标普500指数一度跌至600多点。
　　“在那种极端市场环境下，我看到了一个体系如何通过严守风控纪律来驾驭危机。”吴星玮回忆道，“量化交易很容易出现拥挤踩踏，但科学的纪律性能够帮助你穿越风暴。”这段经历让他深刻理解了风险归因的价值：每一份收益究竟是来自选股能力，还是来自行业或风格的被动暴露？这个问题，后来成为了玄信资产整个投研体系的逻辑起点。
　　2011年，在博士毕业后，吴星玮前往芝加哥，当时美国程序化交易刚刚兴起。他选择加入了一支由国际量化巨头城堡投资早期核心骨干组建的团队，接触日内做市和统计套利策略。从低频的基本面量化到中高频的统计套利，他罕见地横跨了两个极端频段。吴星玮提及这段经历时表示：“这让我既有短周期的实战经验，也有低频基本面量化的扎实功底。”
　　2016年，吴星玮回国创立公司（后更名为玄信资产），早期以自营和CTA策略为主，2022年开始正式拓展股票资管业务。“我们的目标一直很清晰：打造一个具有全球竞争力的、为投资者提供纯净Alpha的量化投资公司。”
　　所谓的“纯净超额”，用吴星玮的话说，就是在剥离了所有已被市场共识的风格、市值、动量、持股集中度等风险之后，完全由模型选股和精细化交易创造的那部分收益。“风格收益一开始也是Alpha，但大家一拥而上，Alpha就变成了风险。小微盘股就是一个典型的例子。”他说，“风格收益投资者可以通过ETF自己获取。我们做私募，价值就在于提供那些不能通过买ETF获得的、真正的纯净Alpha。”
　　为此，玄信在指数增强产品中践行极高的透明度，每周向投资者披露详细的持仓分布和Barra风格归因报告。在普遍将策略视为“保密黑箱”的量化行业，这一步并不容易。“我们的策略迭代非常快，根本不担心泄密。”吴星玮直言，“真正的护城河是持续的迭代能力，而不是某一时刻的秘密。”
　　在工作之外，吴星玮保持着与量化投资看似无关却深度关联的爱好。他每年精读巴菲特致股东信，研究公司财务报表与生命周期，这为他理解中低频模型的经济学逻辑提供了养分。同时，他坚持跑步与网球。“运动带来的拒绝失败、争做头部的拼搏精神，也贯穿于我们公司的投研文化。”他说。
　　工程师思维与多频段融合：在纪律与弹性之间
　　“量化投资是严谨的系统工程，不是神秘的艺术。”吴星玮反复强调自己的“工程师”定位。这种定位体现在三个层面：一是对工业级的量化生命周期管理体系的始终坚持，二是对过程纪律的极致遵守，三是对模型可解释性与机器学习效能之间平衡的刻意追求。
　　玄信的投研架构被设计为一条“工业化流水线”：近70名员工中投研和IT人员占比超过80%。不依赖于单个投研人员的个人灵感，玄信建立了从因子多维度质量评估、正交化提纯、多重检验校正，到滚动窗口前向验证、参数敏感性分析、容量前置评估，再到实盘执行差额监控、因子暴露实时风控，以及衰减溯源预警、退役策略结构化归档的工业级闭环全生命周期。每一个环节都嵌入可量化、可复现的统计纪律与自动化机制。正是这种系统性的工业级生产方式，从根本上消除了传统量化模式中常见的过拟合、策略拥挤、意外风险暴露等问题，使得超额收益的来源可分解、可解释、可复制，从而更好地解决超额稳定性的难题。
　　因子挖掘坚持“逻辑驱动为主、机器挖掘为辅”；信号层广泛使用非线性模型乃至深度学习来捕捉复杂模式，但到了最上层的组合层面，则回归线性或带约束的线性模型。“为什么组合层要用线性？”吴星玮解释，“因为A股的高质量交易数据也就不到十年，数据量有限。如果全部端到端黑箱，一旦失效你都不知道从哪里改善。我们希望系统像一列火车，某个零件坏了，其他部分还能保证运行。”这种对系统整体可解释性和鲁棒性的追求，贯穿了玄信的策略研发全过程。
　　玄信最核心的策略特色，是“多周期全频段融合”——覆盖从分钟级到周级的预测周期，将日内信号与中低频Alpha信号融合到同一组合中。这在T+1的A股市场并非易事。“日内和隔夜天然有冲突。”吴星玮坦言。玄信的解决方式是在最上层构建一套可追踪的线性融合架构，将历史统计规律与实时微观结构映射为跨周期风险预算，动态调节日内与长周期信号的权重配比。
　　2024年2月的小微盘极端行情，成为了这套风控体系的一次实战检验。吴星玮将当时行情分为两个阶段：从2023年12月中旬至1月底，小微盘因前期积累过多风险而重大调整，由于玄信未暴露过多小微盘风格，1月份超额为正；进入2月，由于DMA等问题，市场资金大量涌入主要宽基的成分股，几乎所有量化管理人都经历了约5%-6%的超额回撤。“当时我们没有选择临时放松风格约束去博反弹，而是严守Barra硬控阈值，仅对选股域做了集中度微调。”吴星玮回忆。2024年春节后，当部分同行通过主观调整风格“猜对”或“猜错”时，玄信坚持模型自动化决策。拉长时间看，这种纪律性让玄信在2024年全年的超额表现维持在行业第一梯队的水平，避免了许多头部机构“挨打之后又踏空”的困境。
　　当然，严守纪律也意味着主动放弃某些极端收益。“虽然目前公司的规模只有70亿元左右，我们也不追求每年做到同业前5%，但希望每年稳定在行业前20%。”吴星玮说，“风险控制是管理出来的，收益是时间复利自然体现的。”
　　深水区竞争与“满仓中国”：长期主义的落脚点
　　在吴星玮看来，中国量化行业正在经历一场深刻的分化。“过去的竞争焦点是谁的模型更‘复杂’，未来的焦点是谁的Alpha更‘纯净’、逻辑更‘稳定’。”他认为，2024年2月的极端行情是一个标志性转折点——它让全行业开始反思：究竟什么是真正的选股能力，什么是不可持续的风格赌注，究竟什么才是纯净的超额收益。
　　随着行业管理规模持续上升，监管对程序化交易的规范也在不断细化。吴星玮对此持积极态度：“量化大部分时间满仓运作，持仓透明，本身就符合监管方向。拥抱监管、合规第一，这是底线。在此基础上，纯净Alpha和模型多样性才是我们应对未来极端情况的核心手段。”
　　对于A股市场的长期前景，吴星玮表达了基于基本面而非情绪的坚定乐观。“我在美国也有10年的工作和学习经历，我认为，放眼全球，中国拥有最勤奋、教育水平最高的人才资源，这是未来十年中国科技创新蓬勃向上的基础逻辑。”他相信，中国权益市场正在接过此前二三十年房地产市场的接力棒，有望走出类似美国过去十年由科技创新驱动的长期上升行情。对此，吴星玮还笑称：“我自己一半的资产也配置在权益类多头里面。”
　　而在公司的产品布局和发展上，玄信并未固守传统的中证500指增、中证1000指增，而是根据投资者需求，陆续推出了全市场量化选股、双创量选等产品线。特别是2026年以来，公司量化选股策略表现突出，成为资金流入的重点。对此，吴星玮表示：“这是不同产品线的设计——机构资金喜欢明确的指数基准，而个人投资者可能更看重绝对收益。我们只是提供选择，并坚守各自的风格和风控约束。”
　　谈到未来，吴星玮的愿景仍然保持着工程师式的克制。“规模是副产品，我们不会硬性追求。内部体系是否完善、收益是否稳定、合规和人才梯队是否扎实，这些比规模数字重要得多。”他说，玄信的初心始终未变——做一个具有全球竞争力的量化投资公司，为投资者创造可持续、可归因的纯净超额。
　　而在采访的最后，吴星玮给量化基金的投资者留下一句建议：“静水流深，做时间的朋友，相信量化赋予投资的复利力量。”这或许也正是他本人——一位在量化深水区默默耕耘的“工程师”——最真实的写照。