李康，博士研究生，曾任中国国际金融有限公司量化投资研究员、长盛基金管理有限公司金融工程研究员。2013年11月加入国寿安保基金管理有限公司，历任基金经理助理、基金经理，现任国寿安保沪深300交易型开放式指数证券投资基金联接基金、国寿安保中证500交易型开放式指数证券投资基金、国寿安保沪深300交易型开放式指数证券投资基金、国寿安保国证创业板中盘精选88交易型开放式指数证券投资基金等产品的基金经理。

　　2023年，“ETF”与“量化”是公募基金领域两大关键热词。在ETF酣战与量化策略崛起的浪潮下，以ETF和固收增强量化选股“双收”为标签的国寿安保基金基金经理李康，在公募市场上展现出独特风采。

　　有着14年从业经历、近9年投资经验的李康，以数据化思维，构建具有差异性的ETF产品，率先填补了创业板中盘公司指数产品的空白；同时，他也不断探索拓展量化策略，夯实固收增强中“+”的收益，追求风险控制和稳健收益的精妙平衡。

　　今年以来，其所管产品国寿安保国证创业板中盘精选88ETF逆市取得正回报，相比跟踪指数获得了不错的超额收益，站在当前时点，指数配置价值显著。谈及他的投资理念和市场观点，李康耐心阐释，对行业动向抽丝剥茧深度解读，为萧寒冬日的市场冰点时期带来一丝暖意。

　　创业板中盘产品配置价值突出

　　目前，李康共管理8只产品，包括6只ETF和ETF联接基金，以及2只偏债混合型基金。今年以来，宽基ETF迎来井喷式爆发，其中不乏创业板、科创板相关ETF。李康管理的国寿安保国证创业板中盘精选88ETF在一众宽基ETF中具有独特配置价值，创精选88ETF成立于2020年2月，区别于市场其他创业板指数产品，该产品是一只较为特殊的创业板中盘指数型产品，为投资者提供了差异化配置工具。

　　从指数编制特点来看，创精选88ETF重视在风险、收益双端的考量。该产品的成分股主要偏向新经济行业，具有突出成长优势，指数前五大权重行业分别为信息技术、工业、材料、医疗保健、消费，信息技术在创业板各指数中占比最高。此外，为规避创业板企业爆雷风险，指数重点关注大股东质押比例、商誉占比两大指标，排除尾部风险。

　　高成长性、高弹性的特征让这只基金波段配置价值突出。“这只指数产品每年都有不错的阶段性投资时点，超额收益显著。”李康表示，例如，2022年4月28日至2023年6月20日区间，该指数的区间收益最高达42.18%。今年以来，尽管市场整体震荡，该基金在跑赢业绩比较基准的同时，也大幅跑赢同类被动指数型基金均值和沪深300指数。

　　在紧密跟踪指数的同时，精细化管理对于增厚产品收益、防范风险来说不可或缺。国寿安保基金在业内较早自主开发了一套基于量化模型、具有高度灵活性的实时监控系统，紧密跟踪所有成分股的配股、配债等行为，及时将关键信息发送给管理人，通过将这些信息与除权、除息等信息交叉验证，基金经理能够及时捕捉到获取超额收益的机会，也能保障ETF投资的安全和有序。“近年来，ETF的风险事件时有发生，该系统在每天收盘后，对指数公司推送的数据进行解析，抓取关键数据变化，捕捉潜在风险与关注点。”李康介绍。

　　李康认为，作为一只弹性良好的工具型产品，创精选88ETF在当前市场配置正当时。从宏观层面看，近期召开的中央经济工作会议进一步定调了流动性充裕的市场环境，有利于小市值、偏成长型成分股指数投资。从估值水平来看，尽管创精选88指数的估值在当前市场所有指数中不算低，但其成分股盈利预期、净利润同比增速较高，估值有足够的支撑，增长空间可观。此外，深交所发布的创200指数与创精选88指数约有80只成分股重合，且重叠的多为权重较高的成分股，随着基金公司陆续上报和发行创200指数产品，将为创精选88指数成分股带来增量资金支持。

　　拥抱AI量化浪潮

　　在基金江湖之中，李康凭借擅长兼管宽基ETF与固收增强产品的独特“武林秘笈”占据一方天地，这一配置在基金经理中也较为少见。李康表示，管理ETF产品时，以紧密跟踪指数、严控风险为核心目标；而管理固收增强产品时，追求的则是实现风险与稳健收益的精妙平衡。

　　谈及个人能力圈，李康表示，管理两类产品的共性在于对数据的敏锐性，以及对市场风格的整体把握。他表示，以交易所和指数公司推送数据为基础的ETF，和以基于市场成交数据、基本面数据构建投资组合的量化产品，在底层逻辑上基本一致。

　　李康与吴闻共同管理的国寿安保稳泽两年持有、国寿安保稳丰6个月持有是两只以固收配置打底、量化策略增厚的固收增强产品，管理团队基于对A股市场过去十年历史数据回测，筛选整合出上百个有效因子，在大、中、小三个股票池中搭建多因子选股模型，灵活构建不同市场环境下的配置组合。

　　在具体投资过程中，产品进行多次分散投资，期间运用到PB-ROE策略、高股息策略、基金重仓股策略等多个量化策略进行选股。所有策略的胜率、超额收益等均经过五年以上回测分析，最后才能纳入策略池。

　　资产配置和行业层面，运用宏观择时模型和行业轮动模型，为基金进行股债择时和行业偏离提供参考。在一些关键因子的择时方面，通过观察市值因子，动态调整不同股票的权重分配。

　　随着AI量化浪潮的来临，李康表示，团队也正在储备AI量化策略，或将在明年进行布局。“我们对传统的多因子模型做了很多研究，但目前量化策略太‘卷’了，大家都在做因子挖掘，反复测试，目前边际改善的空间已较为有限，未来我们需要找到一些新的方向。AI在很多方面具有明显优势，尤其是涉及一些量价的指标，这些我们一直在做。整体来说，会较为谨慎地应用机器学习等方法，逐步将AI纳入投资策略之中。”他说。