告里就写到，基于高分红股票基本面的量化打分，动态调整组合的持仓结构。 在二季度和三季度，基金经理分别提到“利用机器学习因子在红利股票池中挑选标的”“基于景气度因子和价量因子不断筛选被低估的红利品种”的选股方法。 从过往业绩看，广发稳健策略采用“主动+量化”的方式挑选红利主题股票，取得了显著的超额收益—— Wind统计显示，截至3月30日，这只基金从2024年1月4日起为杨冬所接管，自其任职以来共取得了30.48%的总回报。 这个成绩的背后，离不开杨冬团队“主动+量化”的投资方法。 在大多数投资者的眼里，主动和量化是两座相望不相邻的大山，仿佛总有万千沟壑将两者区隔开来； 但对于从业超过18年、管理组合超过15年的杨冬来说，量化，是一种可以拓宽股票覆盖面、让策略更加多元的工具。 关于量化和主动投资各自的优势，杨冬在2024年4月的访谈中有深入的介绍，感兴趣的投资者可以在《如何应对复杂多变的市场？广发基金杨冬团队给出了多策略的答案》一文中了解。 在杨冬带领的团队中，两位研究员均是量化背景出身：一位是陈可，专注于基本面量化选股、擅长多策略融合；另一位是陈伟，专攻Alpha选股及AI算法与投资方向的结合。 主动+量化+AI 提升选股胜率 近两年，偏主观基本面研究出身的杨冬与专攻量化的研究员持续融入、相互促进：一方面，用量化手段来不断验证主动投资策略的可靠性；另一方面，这也促使团队自身不断拓展“能力圈”，发现更多超额收益。 在杨冬看来，“主动+量化”的本质在于，主动投资是将自己过去的经验不断思考、归纳、提炼、内化，为下一批选股提升胜率； 而量化则可以辅助基金经理将选股的技巧“策略化”——对经验、想法以量化手段客观验证，检验其在市场中的有效性，从而把经验归纳成因子或者策略，再不断进行优化迭代。 本质上，无论是主动还是量化，想要达成的目的一致——皆是构建一个胜率较高的策略，只是两者手中所持“草木”不同，但最终都殊途同归。 而现在随着AI技术的兴起，应用业界最新的人工智能算法，可以进行更为极致的股票规律挖掘，从而构建更有效的选股策略。 如今，杨冬团队已经构建起覆盖股票分析各维度信息的全流程AI框架，和他们储备的多因子主动增强方案形成互补；同时，助广发的算力平台快速进行迭代，以保持AI模型的竞争力。 而且，他们在实践中发现，这套AI框架应用了深度学习方
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