经过两年多的调整，创业板开始吸引越来越多的市场关注。那么，布局什么时候能踩住可能的风格切换呢？光大保诚创业板量化优化拟任基金经理赵大年认为，创业板已进入适合战略配置的时机，2018年成长型公司机会巨大。
目前是投资创业板股票的好时机
虽然白马蓝筹股从年初开始就备受关注，但赵大年认为，现在可能是投资创业板股票的好时机，投资可以持续。上述结论主要基于以下三个因素。
首先，创业板股票高估值的风险已经充分释放，估值已经进入底部区域。数据显示，经过两年多的调整，创业板的估值已经接近2012年底市场启动前的水平。与沪深300指数相比，创业板的相对估值已经达到历史最低水平。
其次，2018年，小盘股公司的利润增速可能再次超过大盘股公司。从历史经验来看，创业板的牛熊周期与其盈利能力密切相关。去年三季度，创业板公司净利润增速同比和环比均有所提升。在房地产、基建短期低迷的背景下，今年创业板公司盈利增速有望回升。
最后，技术周期也显示，从创业板成立到2012年低点用了30个月，然后碰巧上涨了30个月左右。纵观2015年以来的这波下跌，也是持续了30个月，调整力度也比较足。
借助机器学习等量化技术捕捉机会
基于对创业板的预期，光大保诚基金近期对创业板进行量化优化，符合创业板的投资时间，力求挖掘Alpha的超额收益。
据悉，该基金由两位资深量化投资官和翟共同管理。未来80%的非现金基金资产将配置给创业板综合指数覆盖的新兴产业公司，涉及的领域包括AI(人工智能)技术、生物高科技制药、新能源汽车和苹果产业链，代表了中国经济未来的发展方向。
“简单来说，量化投资是短期内的策略艺术，长期来看是量化科学。关键是如何在市场上涨或下跌时获得超额收益。”翟云菲说。
去年市场极度分化，全市场很多选股风格的量化基金在风格切换中受挫。但创业板量化优化针对的是创业板综合指标，选股逻辑也不同于整个市场风格，是市场上比较少见的量化品种。
据报道，该基金在量化领域有两个特点：一是通过机器学习技术获取基本面因素，构建复合均衡的因素策略。既然是成长型公司，就有“成长型麻烦”。与分析收益率、贴现率等低信噪比数据的局限性相比，机器学习技术在分析上市公司基础数据方面的应用更为成功。通过检测不合理的财务指标等异常值，可以获得更真实的基本面特征，从而提炼出真正具有内生成长能力的上市公司，分享灵活的投资机会。第二，除了估值因素、有效流动性等因素外，a股卖方分析师的研究报告也在考虑之列。通过这样的报道，可以弥补量化模型基于历史数据，缺乏前瞻性视角的情况。比如人工智能领域缺乏历史参考数据，可以细化分析师意见，补充上市公司成长预期，争取短期和长期量化业绩双丰收。
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