长盛基金石晓冉：深耕量价沃土 把脉结构行情

2026年以来，A股风格切换明显加快，结构性机会成为超额收益的主要来源。将量化选股视野从特定宽基指数拓展到全市场，正成为头部量化机构新一轮能力比拼的焦点。

长盛睿见量化选股混合型发起式证券投资基金将“深度学习+多源数据”模型与“全市场选股+发起式约束”相结合，力争在保持组合分散与风险可控的前提下，为投资者争取相对稳定、可观的长期超额收益。该基金拟任基金经理石晓冉近日接受媒体专访，系统阐释了这只产品的设计逻辑与运作思路。

从指数增强到“全市场选股”

石晓冉介绍，长盛睿见量化的方法论底色是深度学习对传统多因子体系的升级：传统多因子依赖人工设计因子再线性组合，难以及时捕捉市场状态变化；深度学习模型则直接从量价时间序列中自动学习非线性关系和状态迁移，可从Level-2深度行情中挖掘人工难以发现的交易模式。

三类数据互补——深度行情刻画资金行为与短期供求，财务基本面判断增长质量与可持续性，一致预期连接基本面与市场定价。模型迭代采用日常监控、滚动训练与触发式检查三层机制，“正常状态下不需要人工干预”。

长盛睿见量化借鉴长盛基金在中证800、中证A500等指数增强上的成熟经验，把选股视野放到更宽的全市场。在量化框架下，“成长风格”由深度学习模型从量价数据中自动识别，重点关注盈利增速、研发投入、分析师预期修正，以及基本面信号与量价行为的共振效应。“产品组合构建风格会偏向小盘成长，保持较高的组合锐度和beta，但高夏普始终是我们最重要的投资目标”。

组合构建在预期收益与风险之间做统一优化，“通常通过100到200只股票保持分散”，核心约束涵盖行业、风格偏离、单一个股权重、波动、换手率与交易成本。

哑铃分化下的结构性机会

石晓冉将风险控制拆为事前、事中、事后三段：事前把可承担风险写入规则并对极端行情做压力测试；事中持续监控实际持仓与模型目标的差异，触发阈值则降低暴露、限制交易或重新优化组合；事后做收益与风险归因，将异常落实到数据、模型或执行参数的具体修正，经验证后再上线。

针对行业关切的“因子拥挤”问题，石晓冉坦言：“关键是不要让超额收益只依赖一条大家都在用的路径”。长盛睿见量化通过多源化应对，多种神经网络结构组合并对重复信息做正交化处理，“真正的差异化来自数据、模型、组合和交易四个环节共同形成的体系”。

站在2026年下半年的起点，石晓冉认为A股仍将呈现结构性机会，关键变量集中在政策预期与落地差异、海外流动性环境变化、国内经济复苏节奏以及市场微观结构四个方面。当前市场呈现“哑铃型”分化：头部大盘股估值相对合理但增长预期趋缓，中小盘股票中优质标的估值已回到合理配置区间。

“但从我们模型的偏好来看，成长风格长期仍是市场主线”。现阶段模型重点关注三类信号：深度行情数据反映的资金流向、订单与库存等基本面高频指标、文本情感分析捕捉的情绪极值反转。“我们更相信模型的自学习能力，避免过度人工干预影响策略的稳定性”。

持续优化模型创造价值

石晓冉本科与硕士均就读于北京师范大学数学科学学院，先后主修统计学、概率论与数理统计。在他看来，数学训练最大的价值在于培养严谨的逻辑思维和对不确定性的敬畏；从私募、保险资管再到公募基金，工作经历覆盖了量化投资在不同约束下的运作方式。在量化投资中，数学建模与工程实现“就像硬币的两面，缺一不可”。

“如果一定要排序，我认为工程实现能力更为关键——一个80分的模型，通过优秀的工程实现可以发挥90分的效果”。把这一切浓缩成一句话，他的投资哲学是——“积极进取，拥抱新方法，在持续优化模型中创造价值”。

石晓冉将量化基金定位为个人投资者权益组合中的“核心或卫星”配置：作为核心，通过系统化选股和严格风控提供相对稳定的超额收益；作为卫星，可捕捉中小盘成长领域的结构性机会。

长盛睿见量化特别适合三类投资者：一是看好中国经济长期发展、希望分享优质成长企业红利但缺乏个股研究能力的投资者；二是已配置大盘蓝筹基金、希望通过中小盘成长风格提升组合弹性的投资者；三是认同量化投资系统性优势、希望通过专业化模型和风控获得持续超额收益的投资者。产品风险等级为R4（中高风险），适合风险承受能力C4及以上的投资者。

风险提示：

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