机器学习与因子模型双核驱动 法兴银行：量化投资王者归来

智通财经APP获悉，在经历多年的低迷后，量化股票投资在 2025 年将迎来出色的表现。法国兴业银行量化策略主管安德鲁・拉普索恩表示，随着全球市场应对波动性、政治噪音以及零利率后的形势变化，各种基于因素和机器学习的模型都展现出了良好的业绩。

传统与新兴策略齐复苏

在 6 月 6 日提交给客户的一份报告中，拉普索恩强调了传统多 / 空因子模型以及较新的基于机器学习的策略的复苏态势，并指出 “尽管宏观环境充满噪音和虚张声势…… 股票量化的表现已然复苏。”

法国兴业银行的全球自下而上的股票因子策略(基于价值、动量和质量信号)在 2025 年表现出色，该策略通过中和行业和市场风险，专注于纯粹的选股阿尔法收益，今年迄今已上涨超过 9%，成功摆脱了 4 月份市场波动的不利影响。

与此同时，自上而下的因子指数(涵盖欧洲、美国和日本等地区)也实现了稳健增长，其中价值型和动量型策略(尤其是在美国以外的地区)引领了涨势，延续了自新冠疫情之后开始的强劲表现。

地区与策略表现差异

拉普索恩指出，2025 年欧洲一直是因子表现的主导地区，欧洲价值策略在相对和绝对回报方面均表现最佳。然而，他也提醒称，曾经使该交易极具吸引力的估值差距已经显著缩小。

在机器学习领域，法国兴业银行的 ML 模型同样取得了强劲业绩。新推出的每周均值回归策略回报率达到 4.1%，超过了基本反转模型和盈利过滤反转模型。其优势在于能够在股市上涨和快速抛售期间创造阿尔法收益。

自 2017 年首次部署以来，法国兴业银行的机器学习模型在全球多空框架中持续表现出色，尤其是在美国市场。传统策略与基于机器学习的策略相结合，能够实现多样化和更稳定的回报，适应不同的市场体系。

投资主题与策略展望

法国兴业银行十分看好防御性股票收益策略。其优质收益指数专注于资产负债表稳健、派息率高的公司，尤其在公用事业、电信和能源等行业。该指数在 2025 年表现出持久性，类似于 2022 年债券抛售潮期间的表现。

此外，法国兴业银行的美国小型股价值(除垃圾股)策略(从罗素 2000 指数中剔除亏损或高杠杆公司)今年也超越了基准指数。在廉价信贷逐渐消失的背景下，资产负债表的稳健性重新受到重视。拉普索恩强调，“价值除垃圾” 交易是一种更纯净的方式，能够捕捉廉价股票而不承担过多信用风险，这是传统罗素 2000 价值指数所未能解决的问题。

法国兴业银行还持续支持 “强弱资产负债表” 交易，作为高收益信贷风险敞口的替代对冲策略。该策略在 2025 年保持正增长，紧密跟随信贷利差走势，同时避免了传统对冲成本的负担。

拉普索恩提到，随着信贷条件的收紧，罗素 2000 指数中的小型股公司基本面仍在恶化，表现为利息覆盖率低、债务增加以及息税折旧摊销前利润下降，这些因素都支持维持交易的空头头寸。

下半年展望与总结

尽管欧洲价值策略引领了量化投资的回归，但拉普索恩对 2025 年下半年的展望持更为谨慎的态度。鉴于估值利差已接近历史正常水平，且市场波动性不断上升，法国兴业银行更倾向于采用稳定策略，如优质收益策略和小型股价值策略(不包括垃圾股)。

拉普索恩指出，欧洲价值股带来的轻松收益可能已经过去，原因是地缘政治不确定性和盈利风险的增加。

量化投资在 2025 年实现了回归，且不仅仅是简单的贝塔效应驱动。从机器学习驱动的逆转，到对欧洲和小盘股进行严谨的因子敞口分析，这一年对于那些在 2019 - 2020 年 “量化寒冬” 中幸存下来的系统性投资者来说，无疑是一个胜利之年。

法国兴业银行认为，在当前关税、政策转向和疫情后调整的复杂局面下，结构化、规范的股票选择正在取得显著成效。