宇在量化领域摸爬滚打八年，专注中高频量价因子以及机器学习应用，深谙因子构建方法。他将经典的因子挖掘方法与人工智能技术相结合，在主观因子研究经验的基础上，利用特定算法批量生成因子，提升因子挖掘效率，且避免因子有效性快速衰减的问题，兼具效率与稳定性。目前，他与团队共同构建的特色因子库中的有效因子达到数百个。   动态捕捉新兴产业红利   除了模型的有效性外，指数本身的特征也是影响超额收益空间的重要因素。中证500便是机构眼中量化增强策略的理想标的指数，由于其均衡的市值风格与分散的行业布局，中证500指数增强基金成为兼顾稳定性和成长性的配置工具。3月31日起，泓德中证500指数增强基金开始募集。   中证500指数聚焦中小盘风格，成分股平均市值约268.76亿元，其中97%的股票市值分布在100亿元至499亿元区间。这一特征使其既能规避小微盘股的流动性风险，又保留成长弹性，在风格轮动中处变不惊。截至2025年2月28日，该指数自基日以来累计收益率达485.99%，年化回报率9.45%，显著领先沪深300、中证800等主流宽基指数，同时历史最大回撤相对较小，体现出“跟涨不踏空、下跌有缓冲”的平衡属性。   从行业分布来看，中证500指数覆盖电子、医药生物、电力设备、计算机、国防军工等高成长性领域，紧密贴合新质生产力发展方向，此外权重分散化特征显著，前十大成分股合计占比仅约6%，既降低了个股波动冲击，又能动态捕捉新兴产业红利。   孙泽宇认为，中证500指数贝塔收益贴近市场机会成本，适合追求长期稳健超额回报的投资者，而量化增强策略将进一步强化指数的投资价值。据统计，当前全市场68只中证500指数增强基金中，近一年超七成产品跑赢同类指数基金，这意味着指数增强基金相比于同类指数基金确实具备获取阿尔法的实力。   持续自我迭代   当以ChatGPT、DeepSeek为代表的AI大模型以颠覆性力量叩开通用人工智能的想象大门，AI革命正重塑着量化投资的生态图谱。孙泽宇认为，在量化投资领域，人工智能是近年来推动行业进步的重要驱动力，随着业内越来越多从交易数据中挖掘超额收益，如何在海量数据中发现市场规律便成为了关键因素。深度学习技术的进步，能够实现对海量数据的建模和对非线性信息的提取，从而获取较好的超额收益。   兵无常势、水无常形，市场瞬息万变，没有一种策略能始终适应不同的市场。孙泽宇
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