2023年加入浦银安盛基金之后，孙晨进带领的指数与量化投资团队逐步搭建起由多因子选股、行业轮动、事件驱动模型构成的量化策略体系。在公司的大力支持下，指数与量化投资团队在高频数据挖掘、行业风口捕捉等方面取得了显著的成效。   目前，浦银安盛基金旗下量化产品矩阵初具雏形：宽基产品包括中证A50指数增强、沪深300指数增强；风格类产品包括科创100指数增强以及近期正在发行的红利量化产品。   孙晨进介绍，新产品以中证红利指数为基准，将在标准化贝塔的基础上，通过多策略组合挖掘稳健的阿尔法收益。   加大高频数据挖掘力度   孙晨进介绍，目前浦银安盛基金指数与量化投资团队已搭建起较为完备的量化投资策略框架，主要包括多因子选股、行业轮动、事件驱动三大量化模型。   多因子选股是国内公募量化投资最为常见的模型，孙晨进表示，公司在数据方面投入了较大的资源支持，目前量化数据可以达到分钟级别，在挖掘因子方面提供了较大的助力，已带来较为可观的超额回报。   “高频数据之所以有效，主要因为当前市场缺乏主线，市场风格切换过程中，投资者普遍摸不准方向，政策是否超预期，落地情况如何，外部冲击会带来哪些影响，市场在预期和犹豫中前行，所以很多传统投资成长股、小盘股的策略很难带来稳定的超额收益。”孙晨进透露，分钟级别的高频数据的确能够挖掘到一些能够带来超额收益的因子。目前，他们的因子库容量大概为700个，因子的轮替会根据标准化算法进行动态调整。   此外，通过行业轮动模型选择标的，也是孙晨进带领的指数与量化投资团队挖掘超额收益的重要手段之一。过去两年“电风扇”行情频频，行业轮动面临重重考验。孙晨进表示，量化的优势在于能够提升模型运行的频率，比如之前是一个月“跑”一次，现在可以调整为五天甚至三天“跑”一次。   “‘跑’模型并不是真正去看行业，基于量化模型，我们能够在行业维度捕捉到很多潜在趋势，虽然行业动态可能在短期不断发生变化，但我们只是在整体的风控体系之下进行权重上的细微调整，并不是把全部仓位切过去。”此外，在行业迅速轮动阶段，孙晨进还关注到交易层面的变化，资金流相关指标发挥着重要的导向作用。   多策略组合应对多变环境   对于近期公司推出的红利量化产品，孙晨进介绍，指数与量化投资团队在多因子选股、行业轮动模型的基础上，特别引入了事件驱动模型。   “在海外成熟市场上
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