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来源：申万宏源研究
探索市场脉动，洞悉行业趋势。申万宏源研究特别推出系列访谈——“走近申万宏源研究人“，我们将聚焦所内的杰出分析师，深刻探索他们的从业经历、研究见解，向您展现分析师的多面性，带您走进Ta背后的成长故事。
本期“走近申万宏源研究人”带您了解金融工程首席分析师—邓虎（金麒麟分析师）。
邓虎，申万宏源研究金融工程研究部负责人，首席分析师，毕业于武汉大学金融工程专业，14年金融工程研究经验。曾任长信基金投资决策委员会成员、FOF投资部总监，经历过一段买方生涯又重回卖方，对卖方研究的认知更加务实，更贴近投资者需求。
Q&A 对话邓虎
01
【专业领域】
能否用比较通俗的语言介绍一下金融工程领域？
与其他研究领域不同，大部分研究领域都是以研究对象作为自己的研究领域，如宏观经济、轻工纺服，但只有金融工程这个领域却是以研究方法论命名，这决定了金融工程领域本身的多样性，量化的方法论应用在选股上，就得到了多因子选股；量化的方法论应用在择时上，就形成了量化择时。
量化框架在研究上的最大特点，是强调可回溯性和纪律性。当我们认为一种策略可以赚钱，首先想到的方法是拿钱去试试，而回溯则可以在不进行实盘的情况下检验该策略在历史上的有效性，提供了详实的数据供我们去评判该策略的价值。诚然，回溯对历史规律的延续性要求较高，和强调演绎未来的基本面研究构成了两者最大的区别。而纪律性，是量化框架能够有效的基石，也是其与被动投资最大的结合点。
量化形成的一套因子语言体系，既包括我们常见的价值、成长、红利等，也包括低波、动量、反转等市场量价信息，而对市场量价信息的有效捕捉也是量化相对独特的特征。
02
【成长经验】
从行业新人到研究老将，您觉得自己最大的变化或收获是什么？有什么经验可以同年轻分析师分享？
像我前面说的那样，金融工程研究本身是一个比较宽范围的领域，很难有一个人在所有的领域都成为专家。从事卖方研究这么多年，我的收获就是，从一个细分领域做深开始，成为这个细分领域里的专家后，再逐步推广到其他领域。
像我刚入行研究ETF的时候，全市场还只有13只ETF，所以市场发展的经验、产品线布局的方向大都需要研究海外市场，希望从海外市场的发展轨迹中提供一些启示。当后来我和同事们一起开始研究量化选股时，发现多因子的框架趋于稳定，新因子的发掘难度较大，这时我的第一反应是：海外也经历过这个阶段，不妨看看他们是怎么发展的？因此也诞生了我们有特色的海外量化研究系列报告。
因此，对于年轻分析师来说，我的建议是：不要怕自己的领域太小众、太不为人所关注，当你全身心的投入进去之后，成为一个细分领域的专家，一定会对未来的发展非常有益。
03
【业余生活】
繁忙的工作之余您有什么爱好或者休闲方式吗？
卖方工作时时刻刻要关注市场的变化和响应客户的需求，因此工作和生活往往会不太分的开，一些碎片的时间听听歌对我来说是很好的放松方式。如果在飞机上，正好不能看手机，专注的看完一部两小时的电影也是很好的调节。
从事证券研究行业形成的对于新事物的探索和求知欲反过来也影响了我的休闲方式，比如看完一场电影《沙丘》，可能我就会很有兴趣想要进一步了解一下这部年代较早的科幻原著当时诞生的背景，小说里一些特别的设定意义何在，电影又和原著有哪些不同，等变成半个“沙丘通”之后，我也会收获极大的满足感，我想这也是作为证券分析师的职业快乐吧。
04
【行业见解】
您认为技术进步（如大数据、人工智能）会对行业产生什么影响？
人工智能技术的进步已经开始影响投资行业。当市场在热烈的追捧AI技术的发展以及畅想和寻找未来的应用场景时，人工智能已经不知不觉率先在投资行业中落地，在成为现在不少量化投资团队的必备策略。在传统的量化投资领域，多因子是长期稳定的框架，AI技术的进步打破了传统多因子框架发展趋缓的现状，带来了非线性信息的增量。而AI对文本、大数据信息的处理效率的提升，未来可能会和大数据一起，对整个行业的定价效率产生重大影响。
从投资行业的变化可以看出，人们通常认为AI本身不从事生产，其技术的进步更多是对工作效率的提升，最终成为人人配备的AI助手。但从量化看AI未来扮演的角色，正如AI对量化投资的非线性信息的增量贡献一样，在需要吸收大量信息后反复检验、综合判断的领域AI或许会带来一些行业的飞速发展，为人类突破曾经的瓶颈。
05
【党建文化】
作为一家国有金融企业，申万宏源研究的党建文化对您个人成长有什么影响？
申万宏源研究高度重视党建，党建活动不仅丰富和全面，也一直以来很注重与实际工作的结合。一方面我能够更好的学习了解党的政策方针，把握发展变化的大趋势；另一方面也使得我在研究过程中始终坚持金融政治性、人民性的方向，卖方研究不仅要为投资收益助力，也要为如何更好地建设高质量资本市场发言建策。
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