每天早晨8点半，深圳基金大厦30层大会议室，一群中青年量化基金经理都会准时召开晨会，探讨未来的投资机会。

这是博时基金指数及量化投资团队的“例会”，也是该团队内所有量化基金（投资）经理都要出席的“重要场合”。

而在这个会议背后，是在中国量化投资的竞技场，老牌公募机构博时基金用二十年时间搭建起一座精密运转的"阿尔法+贝塔"互相赋能的投资管理团队。

这里有数学奥林匹克金牌得主“爬梳”数据，有前百度工程师用算法拆解市场情绪，有华尔街崇尚的"火箭科学家"（指计算机或工学背景的量化投资专才）调配因子组合，更有资深的量化基金经理牵头持续迭代投资模型。

当同业还在争论主动与被动、阿尔法与贝塔应如何划定边界时，这支资深"量化军团用自己多年的实践，重新构造了融汇“阿尔法和贝塔”的一体化投研体系，并着手哺育具备博时独特业绩特征的指数基金、量化产品和指数增强产品。

一支低调的量化投资“劲旅”，正在悄悄的萌芽和长大。

01

“深思熟虑”赵云阳

作为博时指数与量化投资部投资总监，赵云阳在这支量化团队内的位置恰如足球场上的“十号”，既要踢好自己的位置，更要前后呼应、穿针引线，让整个团队更好的组织在一起，发挥出更高水平。

他本人有着丰富的从业经验，从2003年起开始从业，2012年后即在博时管理各类基金产品，博时基金麾下目前知名度较高的博时黄金ETF、博时创业板ETF、博时特许价值等产品，他都曾经或至今仍然是基金经理。根据基金定期报告统计，赵云阳参与管理的公募产品规模高达500亿元以上（截至2025年1季度末）。

从一线岗位一步步“拾阶而上”的赵云阳，有着丰富的投研和组织管理经验，也对博时量化的历史沿革颇为了解。

他介绍说，作为业内“老5家”基金公司之一，博时早在2003年就募集内地第一批指数基金，此后也在业内较早开启跨境投资、指数增强、量化投资、黄金类基金等创新实践。目前，博时基金也是业内少数坚持“指数和量化投资一体化”的公司。

这样的组织安排令得博时量化团队兼具了beta和alpha管理经验，被动投资产品和主动投资产品的投资视野。两者的人员和产品交叉令得博时团队旗下量化产品，无论是挖掘alpha，还是管理指数基金都有额外的优势。

如果让他来形容一下博时的量化投资团队，他能想到的三个形容词是“工匠精神”、“阿尔法和贝塔互相赋能”、“投研一体化”。

“工匠精神”是博时量化团队从早期的指数化产品的管理中磨砺出来的，现在衍生到指数增强和主动量化的管理上。

赵云阳常说，他们团队的投资某种程度上和债券投资很像，每天较真几个“BP”（基点，万分之一的收益率），通过日积月累的优化，力求为投资者创造超额收益。

博时的红利类指数基金常常有一些超额收益，这收益就来源于每天的细节打磨和坚持。比如，突然遇到的成分股调整，是当天就做交易决策，还是过两天凑齐了一定金额后一起交易？这两者之间差额的几分几厘钱要不要抓？再比如在流程上、在产品管理上有没有优化的可能？

心怀“工匠之心”，才能更好的对待基民委托的资产。

“阿尔法和贝塔相互赋能”是博时量化团队近年提出的鲜明口号。他强调在一个团队内，擅长贝塔的指数管理人和擅长阿尔法的量化基金管理人要互相信任、互相学习、兼而有之。

赵云阳说，指数基金管理人有规模优势，量化基金管理人有技术优势，只有两者交流了，学习了，才能兼备规模和技术优势，兼具贝塔和阿尔法的管理长处，才更有机会在这个时代找到发展空间，弯道超车。

“在行业其他公司，指数和量化这两个业务多数是分开的，但是在未来大资管发展时代，两者会相互赋能，两者合在一起更有竞争力。”赵云阳说。

“投研一体化”则是博时量化团队的第三个特点，博时量化团队管理规模超过1200亿元，各类基金专户超过140只，目前的团队成员20余人，人均管理资产在业内名列前茅，这同该团队“一体化”的管理模式有很大关系。

在博时量化团队内部，大量的基金经理是既管理量化产品也涉足指数产品的，一专多能、一人多面在这个团队是常态。

另外，围绕各自管理的产品特点和主要规模偏好，量化团队内部划分为三个小组，指数产品小组、指数增强小组和量化小组，各组还可以经常性的在具体投资实务上展开探讨，并把探讨结果带到每天大团队的晨会上交流。

赵云阳透露，博时量化团队过去十多年里，长期保持20人左右的规模，人员也高度稳定，团队平均司龄超过10年。

这背后是，博时基金长期的公司文化积淀、以及团队内部长期塑造的交流氛围比较好、可扩展性比较强的特点密切相关。

也是因为上述特点，机构投资者对于博时量化团队的产品青睐度很高，在团队管理的大量产品里，机构的持有比例都较高，这反映了专业投资者对博时量化团队的认可。

02

“不断攀登”黄瑞庆

在博时的指数和量化团队中，黄瑞庆是“经验”和“阅历”的代表之一。他在本世纪初即加盟公募基金，历经量化投资的成立、发展、挑战和腾飞，自身投资体系也历经多次迭代、一步步养成了如今“主动权益”和“量化投资”两手都硬的投资体系。

黄瑞庆是2002年参加工作的，此前他完成了统计学博士的攻读，在当年这是很接近量化投资的学科。

黄瑞庆入职公募基金时，业内的数量化研究和投资都正处于刚刚起步，他就是在最初的量化研究员岗位上，开始了“白手起家”的钻研，从债券的期限结构模型、到期权和转债定价模型，再到DCF的公司股票估值模型和各类选股与择时策略等等，他一手参与一支公募基金团队数量化研究体系的搭建，当时的量化还要兼顾宏观策略和固定收益等方面的研究工作。

黄瑞庆职业生涯的第二阶段是在北京的一家机构，刚开始他出任公司社保组合的投资经理。在这个阶段，黄瑞庆的投研重心逐步从量化转向主动权益：他去调研上市公司，接触行业专家，形成自下而上的投资认知。这个阶段促进了黄瑞庆对于价值投资、长期投资的理解，日后这成为他投资框架中的核心理念。

第三阶段的起点2013年黄瑞庆回到深圳加盟了博时基金，彼时博时基金已然是业内量化投资的“样板”机构之一，量化投资的团队分别主打指数增强、衍生品和CTA三个方向。

黄瑞庆在博时基金完成了量化投资体系和主动权益投资的“融合”。在这个平台上，他对投资有了更完整、更辩证的认知和体会。如何面对市场的复杂性和不确定，如何发现规律迭代投资体系，黄瑞庆有了更多的经验和积累。

黄瑞庆领悟到，投资逻辑应该是有“三层”，投资对象（资产品种）是一层，投资者是一层，投资方法和策略模型是中间一层。投资者通过使用方法和策略投资到对象中，这三层逻辑体系的构建是完全不一样的，但是互相渗透和影响，需要适配。

经常遇到投资策略“不工作”，有时候是因为“投资策略”适用“投资对象”不匹配；有时是因为投资者群体的理念与方法发生了变化等等，原因千变万化。通过对投资逻辑体系的分层梳理，就有了一个框架去找到策略“失效”的“关键”，也就有了迭代的抓手。有些时候是策略需要丰富和提升，更常见的是策略的配置模型和方法需要不断完善。黄瑞庆在其投资生涯中很重视打破“迷思”，他常说，“投资不能没有逻辑，但是投资绝对不能简单地按照单一逻辑来决策。投资是因人而异，因事而变的。”

经历了投资思维的“升级”后，黄瑞庆逐步摆脱了“无休无止”的“发掘模型——测试模型——淘汰模型”的重复流程，通过与量化团队同事们的共同努力，逐步在设计的框架体系里形成规律的积累和策略的迭代，研究效率和投资效果不断提升。经历了多年的投资生涯，他站稳在时间和规律这两个桩上，面对竞争和压力，内心得以保持平静。

黄瑞庆总结自己的基金经理生涯，刚开始是解决“我是谁？我要怎么做？”，后来才理解资产管理应该把产品的投资目标和业绩基准放在核心靶位，再后来要兼顾行业竞争形成双目标，未来要再结合绝对收益去挑战三目标。持续挑战更高难度，不断攀登更高山峰，这是他找到的工作意义和乐趣所在。

03

“独辟蹊径”是刘钊

在博时量化团队中，刘钊是极为“独特”的一个——某种程度上，他属于“带艺加盟”。

他投资经历很早，早到上个世纪就有个人投资股票的经验，1997年，他入学中科大，就读于统计与金融系。1998年，他就自己开户炒股票，是经历过“5.19”（1999年）大行情的投资者。

本科毕业以后，刘钊继续攻读本校的研究生，后来转成博士，专业是管理科学与工程下面的金融工程方向，具体的研究课题是有关股票市场的流动性。2006年毕业后，他进入深交所做博士后，研究方向是股票衍生产品。博士及博士后期间，导师对他的投资价值观影响颇大，他发现，站在决策层的角度来思考问题，事情能考虑得更加深刻和长远。这对他后来的主观投资部分帮助不小。

之后2008年，他加入五矿证券，做了一些研究工作，甚至一度担任五矿证券的董秘职务，其时还不到30岁。

但他还是想做投资。2010年，刘钊加盟了摩根士丹利华鑫基金，负责金融工程与风险控制部。两年后，这个部门改名量化投资部，成为公司投资团队的一员。2012年，刘钊开始了量化基金经理生涯，彼时他几乎算是业内第一、二批量化基金的“操盘手”。

日后，刘钊还加盟过一家量化私募。但以低频为主的公募派量化投资模式，在高频量化的挤压下，生存空间被压制。2020年，刘钊重新回到公募、加入博时基金。

刘钊的量化投资工具箱一直在迭代和扩容。

从学生时代的技术分析模型，到专业机构的多因子模型，到期货衍生品的CTA模型，到各种事件驱动模型……现在，刘钊引入了量化与主观相结合的投资方法论。具体做法是，量化先选出来一个股票池，再用主动基金经理的一套方法予以精选，主动和量化策略都认可的个股，予以重仓。

他近年管理时间较长的博时量化多因子股票基金，根据定期报告显示，在2025年一季度有1只个股的持仓比例超过5%，另有两只重仓股持股比例超过4%，这都是他量化与主观符合策略的选择结果。

此外，刘钊在大类策略配置上也有主动抉择的成分。2024年下半年，他认为，主动基金的业绩可能会重新超过指数，根据这一判断，他管理的基金增加了拟合主动权益基金投资行为的模型权重，收获颇丰。

刘钊认为，作为基金经理，就是要给投资者赚钱，赚长期的钱。至于是采用主动还是量化，无非都是方法而已，各有优势，也各有局限。

他的投资体系中，并不执拗于配置了什么风格。价值、成长，都只不过是工具。从博时量化多因子股票基金的定期报告披露数据来看，2023年年底，他持有大量的四大行股票；2024年年底，他又有很多AI为代表的成长股。这背后既有量化模型的逻辑支撑，也有他自己的主观判断。

不止是主动权益与量化，他的团队还负责了博时的CTA（商品期货策略）投资，此前还参与过私募FOF的相关工作。他个人名下还管理着一支固收+基金，几乎是一位“全覆盖”的基金经理。

未来如果有机会，他希望自己能够在公募领域做一个“全天候”基金。也就是说，该产品可以投资A股、港股、债券、商品期货、金融衍生品等，不受限制，结合主观方法选择大类策略、使用量化工具构筑底层资产，在不同的宏观环境下都有望取得合理的回报。

04

“选股高手”桂征辉

博时指数和量化投资部副总监桂征辉的身上，有着博时量化团队典型的一些性格特征：踏实、低调、勤奋、专业能力突出。

你和他聊起来，就可以感觉到他的“认真”，不少细节环节上，他的措辞都很严密，稍有不确定，他又会提出，“这个后续可以核对一下”。“这样的表述不够严谨”，认真的态度跃然纸上。

桂征辉拥有一个量化投资专才的典型学历——他的本科是学习数学的，研究生则学习计算机的——在华尔街，这类人才被叫做“火箭科学家”，属于量化对冲机构很愿意招募的人才类型。

桂征辉本人的从业背景也比较简单，2006年从北大硕士毕业，先后在松下、百度等大型公司工作，2009年他加盟博时基金，先是在程序编写团队中任职高级程序员。很快被招募入量化团队，出任高级研究员，基金经理助理、基金经理等职务。

他自我总结：在博时工作十六年来的最核心的事情就是，从事量化选股的工作。

最开始的时候，他是从各种底层的量化因子的研究和挖掘开始的；再往后跟着经验丰富的老基金经理开始构建量化策略。

2014年底开始，桂征辉开始出任基金经理助理，并涉足组合构建工作，正式进入投资一线。2015年之后，他开始担任基金经理。

正式担任基金经理后，桂征辉几乎涉足了各类量化相关产品的投资管理，包括：各种类型的指数增强基金、指数基金、社保组合、养老组合、各类企业年金组合和股债混合产品等。这让他拥有了和各类策略、客户打交道的经验。

他参与管理的博时沪深300增强、博时中证1000增强等产品的表现突出。

无论管过的哪类产品，桂征辉自己感觉，业绩背后所依靠的都是他的量化选股方面的投资经验。以后者为核心，根据不同资管产品的要求，搭配不同的大类资产，形成他管理的诸条产品线。

经历了十年的主动量化投资管理，桂征辉对于量化选股投资的认知日臻“成熟”。

首先，他认为，量化选股模型背后的多因子模型是海外是个成熟的投资方案。博时基金历史上很有前瞻性的布局了这个领域，也较早的走上了运用、积累多因子选股模型经验的道路，这为博时基金量化选股方面的投资运用打下了很好的基础。

其次，博时基金相对中长期的考核体系，令得基金经理不必过于追求短期的风格因子和排名，并得以展开较稳健的投资之路。

桂征辉表示，从历史上看，量化选股产品之间如果出现巨大业绩差异，往往体现在基金经理的主观操作，或有意识、无意识的风格因子偏向。一个典型案例就是对某类风格资产的“大量暴露”。而这显然会大幅提升量化产品的业绩波动性。

与之相比，桂征辉管理的量化选股产品更加注重投资业绩的稳定性和投资者的体验。

其三、桂征辉也强调博时的量化团队之间交流非常密切，大家不搞“背对背”，更加重视“肩并肩”。这不仅体现在日常思维火花的高频交流上，也体现在投资交易的配合上。

为了避免团队交易时段的集中，带来不必要的交易量冲击，博时量化团队内部对于各个产品的交易高峰段也做了划分，尽力使得整个团队的交易在一周内相对分散，这既避免了交易系统在某些时段过度承压，更是相对分散了交易集中后的冲击成本。

总结来看，个人对量化选股领域的长期积累、和量化团队整体“水乳交融”般的交流合作，长期秉承“稳健”、“长期”、“精细化”的投资风格，都对桂征辉的产品业绩有着举足轻重的贡献。

05

“爱拼会赢”杨振建

“85”后基金经理杨振建，身上有着福建人“爱拼才会赢”的独特精神。仅举两例：

其一、杨振建目前管理了25只各类基金（按主代码统计为13只），受托规模达到184亿。产品数在博时量化团队内名列前茅。

其二、杨振建历史上的就学和从业经历十分的“敢”和“拼”。读书时他北上大连理工学习应用数学专业，硕博阶段则南下上海财大攻读统计学。北上南下毫不犹豫。

就业时，他先是加入了中证指数公司做研发工作，但两年后南下转行公募基金头部公司博时。

仅观察杨振建的简历，就可以发现他是一个目标感和执行力很强的人，这样的人才从事量化投资，大概率会有一定的性格优势。

答案似乎也是如此，2015年，他转入博时基金，从研究员一路成长为一位成熟的基金经理，个人管理领域也覆盖从红利低波到央企ETF再到博时中证500增强和博时中证1000增强等产品。

在杨振建看来，他的业绩表现和贯彻了团队“阿尔法+贝塔”的融合机制密切相关。

这是因为，量化选股策略是基于多因子策略来管理的，他管理的部分指数基金所依赖的现金流、红利、低波等因子，也是多因子策略体系框架里常用的因子。因此，量化基金经理来管这些指数基金，也就非常合适，在与投资者沟通交流中，也很有帮助。

对应的，跟踪不同阶段红利、现金流或者价值成长这些指数的表现，对管理指数增强基金上，也有很大帮助。这让他能更好地理解最近这些因子的运行情况。

比如，红利类资金进出的情况，个人投资者或者机构投资者最近对此类产品的风险偏好，增量资金加仓还是减仓等等。这对于指数增强和量化基金管理中的因子配置有参考意义。

杨振建还认为，贯彻“阿尔法+贝塔”融合机制，虽然在日常时间分配上给基金经理带来一些压力，但对于量化的基金经理来说，这也可以算是研究工作的一部分。从投资原理上说，在研究上花时间是值得的，投资决策受研究驱动的道理“放诸四海而皆准”。

另外，在指数增强产品的管理中，杨振建是比较“审慎”的一派。哪怕面对市场突如其来的大幅波动，他也认为应当审慎干预量化模型，尽量避免对组合的主观干预。

杨振建认为过度主观参与会影响模型的表现，他更倾向于做事前的风险预算。他会将他的组合尽可能不在他能刻画的风格或者行业上有大的偏离暴露，尽量使得不可控、不可预测的风险因素中性化。他会针对不同的组合，给出不同的风险预算。保持风险预算在相对较低的水平，因子使用上会更加均衡多样化，同时更依赖基本面因子为主的多因子体系。

而在构建组合的时候，投资框架就要追求长期主义，持续能够追求和预期相对稳健的超额收益。

总的来说，在投资框架上或者投资逻辑上，他更加注重事实与逻辑，轻直觉与经验。他说，学数学的会少一些惯性思维，更加偏好观测事实的情况和逻辑，再去组织判断。

杨振建是个秉承积极“休息”习惯的人。有闲暇的时候，他喜欢读历史书，还有金庸的小说，和悬疑惊悚小说。那些让他感兴趣的书，会安抚一些因忙碌工作而带起的疲乏和劳累。

06

“因子达人”刘玉强

指数增强组的刘玉强，是博时量化团队“年轻一代”的佼佼者。1990年生人的他，加盟博时基金已有10年时间，并在最近3年时间里走上投资岗位。

他目前名下既有博时科创综指ETF这样的纯指数产品，也有博时上证科创综指增强基金、博时上证综合指数增强基金这样的指数增强产品，更有博时专精特新基金这样的主动量化权益产品。

某种意义上，刘玉强就是博时量化团队“阿尔法和贝塔相互赋能”理念的忠实“执行者”。

刘玉强出生于九省通衢的中部省份，北京大学金融统计方向硕士研究生毕业，这个专业本身就包含大量的量化投资的课程，比如数学建模、期权风险管理、投资组合管理等等。从这个意义上说，他的量化投研经历要远长于名义上的十年。

在博时量化团队里，刘玉强得到了“很精心”的“培养”，他从一开始的工作就落在了因子开发研究上，日后又让他涉足组合管理，一步步的把他从量化投资的基础工作，擢升到基金管理一线。

同时，刘玉强的“风控”意识也较为突出，这得益于他刚加盟博时基金的一段经历。他是2015年7月到博时基金报到的，彼时也是股市在2015年大牛市后进入“异常波段阶段”的高峰期。“千股跌停”带来的市场流动性挑战，是他加盟职业投资后的“第一课”，让他明白了投资中控制风险的重要性。

日后，刘玉强在实际管理投资组合时，至少经历了5~7轮7%以上波动的时刻，但他在这个过程中，都没有出现过流动性风险。相反，通过他的积极应对，市场超预期的大波动时而成为他寻求超额收益的“时间窗口”。

刘玉强的职业投资生涯，从挖掘因子开始。这也是他做的最熟稔的“工种”之一。

他把自己的在博时量化团队内的工作划分为三个方面，即最基础的“因子挖掘”；更为复杂的“模型构建”；以及正式出任基金经理后的“组合优化”。

“因子挖掘”是量化选股模型的基础，也是刘玉强从2015年就开始从事的工作。

他坦言：因子挖掘有几个常见的途径，比如，通过投资逻辑去挖掘，比如通过机器学习和算法去挖掘，还有就是参考海内外的论文或既定的规律等等。

挖掘到的因子并不是直接可用的，刘玉强还要测试这个因子的各阶段表现，尤其是在不同选股池的IC（信息系数，判断因子表现和下一阶段收益的预测能力）和IR（信息比率，衡量投资收益绩效和波动率的比值）表现。

此外，刘玉强还要考察这批因子的分组效果，分组是否合理，分组后能否顺利发挥更好的作用等等。

只有经历了严格考核后的因子，才会被刘玉强编入模型组合。而在构建模型时，刘玉强又会考虑多重的模型构建方式。简单来说，可能是线性模型，也可能是非线性模型，通过多重的测算，让因子找到自身适合的模型来发挥。

当然，作为基金经理，刘玉强在后续的组合管理中还会做进一步的优化。通过对市场的监控，对贝塔层面因素的控制，刘玉强会持续优化这些因子的表现效力。

相比，他熟稔的“因子—模型—组合”的分阶段量化投资策略，业内现在也流行“机器学习”驱动的“端到端”的量化选股投资方案。对这个方案，刘玉强坦言，还在观察。

“从我自己来说，会更倾向于从因子到模型这套组合，更关注具有逻辑性的因子或者策略。因为后者的表现更可追溯，我们也更有机会把认知建立在组合构建之前。”

刘玉强除了管理指数和增强组合外，他名下还有一个专精特新的主动产品。这个产品的管理模式他也大量使用了量化的手段。他会在契约允许投资的1000来个股票中，运用量化叠加主观的手段来完成选股，并运用量化组合的模式将其中的持股敞口尽量分散，并由此形成一个相对分散、理性的组合。

工作起来劲头十足的刘玉强，在日常喜欢在周末以户外运动释放和刷新自己，同时，他也积极的学习行业、产业分析的知识和材料。

显然，作为博时量化的“新一代”，刘玉强正在绸缪突破的是量化投资的下一代瓶颈。

07

“能写会算”陈晓志

作为博时量化团队的重要一员，广东“客家人”陈晓志有着优秀的学历和良好的经历。此外，他的表达能力也相当出众，在一众金融工程大腕中显得游刃有余。

陈晓志的成长经历可以用“能写会算”（具备数字的高敏感度，同时也擅长编写策略程序）来概括。

他的本科跟研究生都是计算机专业，毕业后先是在华为干了一年软件开发，然后于2008年加盟博时基金从事投资系统和决策系统的开发，此后他又开始涉足基金运营包括公募风险管理之类的工作。

在积累了对量化相关领域足够广度和深度的理解后，陈晓志转入了指数及量化投资团队，开始了新的事业征程。

彼时大概是2012年前后，指数基金正在经历一轮大发展，陈骁志对于数据系统的构建、指数业务中后台的了解开始发挥作用。他先是负责ETF、指数基金的业务系统开发，随后又转入了具体指数的研究，再之后是指数增强产品的管理，一步步走入整个团队的核心领域。

早年的业务系统和中后台经历让陈晓志对于量化投资的认知角度与众不同。他认为，量化类投资归根结底是三个环节，首先是拥有高质量的数据，其次是对数据的处理，其三是对处理方式的持续迭代。

而他挖掘超额收益的模式，也是从这三个环节入手。

首先是，挖掘并积累优质的底层数据。陈晓志认为，获得高质量、独家的底层数据对于量化投资的超额收益来说非常重要。

其次是，基金经理对这些数据处理的理念以及你这些理念的迭代过程也很重要。尤其是指数增强产品目前业内竞争趋于白热化。相关策略做出来后，必须根据市场的变化进行迭代，而且这个迭代的过程，本身也会考验量化团队投研环节的水平和能力。

此外，围绕规则和运行实务，大量的公司内外交流也非常重要。这是他早年参与ETF产品运营时的心得。ETF基金在实际运营中有大量的细节，这些细节背后也蕴含着许多机会和风险。只有大量的和同行、和交易所和团队同事的交流，才能尽可能的避免“灯下黑”、避免风险环节。

陈晓志还说，从他的体会来看，量化团队未来需要创造的产品必须是给投资者更多便利和体验的产品。而越是体验方便的产品，背后越需要专业的服务，高质量的“投、管、顾”，转给量化团队的投资管理和服务，其实提出了更高的要求。

另外，陈晓志在指数增强方面，秉持着是尽可能“量化”、“客观”的思维。这也与他“能写会算”的个人特点相吻合。

“我的产品整体还是用量化投资策略为主，我是相对纯粹的量化，很少会去干预我们的投资组合。”

08

“宜静宜动”冯春远

冯春远身上有典型的狮子座特征，求知欲和精力都十分旺盛，他爱好投资，也擅长运动，在他身上，“持续挑战自己”是一个鲜明的性格特征。

上大学期间，冯春远加入了北大山鹰社，爬过两座高峰，海拔都是6000多米。

更早的小时候，他的精力几乎完全放在数学上。他觉得数学太美妙了，可以用来解决许多问题。小学阶段，冯春远就开始参加各种数学类的竞赛，2004年代表中国队参加俄罗斯数学邀请赛，并勇夺金牌第一名（离满分仅差1分）。2006年他获得了中国数学奥林匹克竞赛（中国中学生数学最高级别竞赛）金牌，入选中国数学国家集训队，并因而保送北京大学。

数学为他构建了系统性思维框架，这也可以帮助他理解投资市场。数学是一个庞大的体系，表面看上去有很多分支，但实际上内里都是互相关联的，在特定的情景下能够互相转化。投资市场也是一个非常庞大的体系，看似独立的某几类资产，实际背后又受共同的一个重要因素影响，从而产生密切的关联。

在北大，他同时获得了数学和经济学双学位，这种跨界的学习，更让他认识到，理想世界和现实世界的交织。数学能够让他沉迷于投资模型的优雅，而经济学则能够让他意识到现实世界中的非理性和群体的不确定性。这种思维的激烈碰撞，形成了他独特的思维。

2013年，冯春远加入博时基金。他很幸运地碰上了中国量化投资即将进入快速发展的时期。

当研究员期间，他解决了两个重要的投资认知的问题。

首先，证券市场是理性逻辑和混沌现实的动态博弈。数学模型能够精准刻画世界，但它的完美性，与真实市场中大量存在的非理性扰动和非线性突变的特征并不一致。两者形成了一种持续进化的动态博弈。而有效的量化模型必须能够求解这看似矛盾，实则共生的混沌系统。

冯春远进而得出结论，必须要承认模型自身的局限性，充分认知模型的优缺点，才能够更好的去运用和迭代量化模型本身。

另一个关键认知是，量化投资要学会处理（解决）策略本身存在的“数据陷阱”。因为量化策略本身深度依赖历史数据和数学模型，这就非常容易陷入精确的错误困境。

尤其是在A股的市场，历史说长也不长，说短也不短，加之底层的数据有一定缺陷。有些情境下，被发现的量化策略仅仅只是市场特定阶段的映射。当经济系统底层逻辑发生结构性的变迁的时候，如果还去简单机械地执行，将会形成明显的问题。

所以，他始终都将经济逻辑作为认知的锚点，来理解市场参与者的行为模式，政策的传导机制和产业的周期规律，赋予数据解释力和方向性。他认为，真正有效的策略一定经过双重检验，包括数学工具和经济洞察的辩证模型，才能够刻画市场约束下的投资机会。

冯春远现任指数与量化投资部投资经理，主要负责量化专户的投资管理工作。

在自己当了投资经理之后，也经历过数次模型获得成功，然后又遭遇挑战的情况。于是整个团队就要对策略再迭代、再升级，重新校准，争取实现超额收益。

例如，在2013年，团队通过多策略来升级此前的多因子模型，形成了阶段性的策略突破，实际管理对冲产品后，团队的产品表现进入了一段“蜜月期”。但这个“甜蜜的阶段”在2015年之后，遭遇到了比较大的困难。由于当年股指期货的交易受到了一定限制，部分期货产品长期大幅贴水，导致对冲成本大幅攀升，事实上难以进行。

由于他当时管理的是专户的量化对冲产品，如果股指期货的工具失效，绝对收益的产品就没法正常运行。在这样的一个背景底下，冯春远和团队一起又开始了对体系的升级。尤其是注重把投资范围和重点扩充到把商品期货、可转债等资产也纳入进来，形成一个由各种各样资产构成的绝对收益策略。后者最终形成了一个以绝对收益为大方向的新的多资产多策略的体系。

在一次次遇到问题、解决问题的过程中，冯春远慢慢认识到，真正有效的一个量化策略体系，需要构建一种自我进化的能力。不管市场环境如何变化，数学赋予思维和工具，经济学培养现实的认知，始终都是穿越市场、寻找规律的基石。

博时基金量化投资团队就是这样一个团队，他既有传承，也有创新。既能发展规模，也专注于技术。他有自己的坚持——贝塔和阿尔法的互相赋能，也有自己的包容——团队内投资风格多元化。

但归根结底，这是一支有经验、有特长、也有文化传承的组织。他管理的指数增强产品、量化产品和指数产品，显然会以自己的定位获得发展空间。假以时日，这将是一支不能忽视的量化投资的“劲旅”。

完整风险提示

中证500增强ETF、博时沪深300指数增强、博时中证500指数增强、博时上证综合指数增强产品风险等级为中。

（此为管理人评级，具体销售以各代销机构评级为准）

1000增强ETF、博时中证1000指数增强产品、博时智选量化多因子股票、博时专精特新主题混合基金产品风险等级为中高。（此为管理人评级，具体销售以各代销机构评级为准）

博时中证500指数增强A类成立于2017年09月26日，C类成立于2018年03月31日，刘钊任职日期为2020年12月23日至今，桂征辉任职日期为2017年09月26日至2020年12月23日。A类2020-2024年年度收益率为：33.72%、8.08%、-16.90%、-5.43%、9.17%；C类2020-2024年年度收益率为：33.18%、7.64%、-17.23%、-5.81%、8.72%；2020-2024年同期业绩比较基准收益率为：19.94%、14.83%、-19.30%、-7.01%、5.40%。

博时智选量化多因子股票A类成立于2021年11月02日，C类成立于2021年11月02日，刘钊任职日期相同。A类2022-2024年年度收益率为：-12.04%、-4.50%、28.60%；C类2022-2024年年度收益率为：-12.49%、-4.97%、27.97%；2022-2024年同期业绩比较基准收益率为：-19.28%、-5.34%、1.96%。

博时中证500增强ETF成立于2023年02月13日，刘钊任职日期相同，共同管理的基金经理为杨振建（任职日期为2023年03月03日）。2023-2024年年度收益率为：-11.08%、13.10%，同期业绩比较基准收益率为：-14.29%、5.46%。

博时ESG量化选股混合A类成立于2023年03月31日，C类成立于2023年03月31日，刘钊任职日期相同。A类2023-2024年年度收益率为：-13.17%、38.65%；C类2023-2024年年度收益率为：-13.57%、38.15%；2023-2024年同期业绩比较基准收益率为：-10.93%、12.11%。

博时稳合一年持有期混合A类成立于2024年04月17日，C类成立于2024年04月17日，刘钊任职日期相同，共同管理的基金经理为罗霄（任职日期相同）。A类2024年年度收益率为：6.50%；C类2024年年度收益率为：6.28%；同期业绩比较基准收益率为：6.91%。

博时沪深300指数增强A类成立于2020年12月30日，C类成立于2020年12月30日，桂征辉任职日期相同，刘钊任职日期为2020年12月30日至2024年07月10日。A类2021-2024年年度收益率为：-13.87%、-17.02%、-9.56%、14.82%；C类2021-2024年年度收益率为：-14.13%、-17.27%、-9.82%、14.45%；2021-2024年同期业绩比较基准收益率为：-4.85%、-20.58%、-10.79%、14.04%。

博时中证1000指数增强A类成立于2023年04月13日，C类成立于2023年04月13日，桂征辉任职日期相同。A类2023-2024年年度收益率为：-4.74%、16.12%；C类2023-2024年年度收益率为：-4.94%、15.77%；2023-2024年同期业绩比较基准收益率为：-15.36%、1.41%。

以上数据如无特殊说明，业绩数据摘自基金定期报告，其他数据来自博时基金及wind。基金的过往业绩并不预示其未来表现。

尊敬的投资者：

投资有风险，投资须谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。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。您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，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，并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，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。根据有关法律法规，博时基金做出如下风险揭示：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。三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式，但并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。四、特殊类型产品风险揭示：如果您购买的产品投资于境外证券，除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，本基金还面临汇率风险等境外证券市场投资所面临的特别投资风险。如果您购买的基金投资范围为依法发行上市的股票（含中小板、创业板、科创板及其他经中国证监会核准上市的股票）等，科创板股票的特有风险包括流动性风险、退市风险及投资集中风险等。五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证本基金一定盈利，也不保证最低收益。本基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对本基金业绩表现的保证。博时基金提醒您基金投资的“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，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。六、上述内容涉及的基金产品均由博时基金（以下简称“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、基金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http://eid.csrc.gov.cn/fund/disclose/index.html和基金管理人网站http://www.bosera.com/index.html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。

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