2026-09-06 · Morgan Stanley · 股票策略

摩根士丹利亚洲量化策略：QAML Asia：量化+分析师+机器学习用于股票选择

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摘要

本报告将 QAML（Quant + Analyst + Machine Learning）股票选择框架扩展至亚太除日本（APxJ）市场，在透明的选股框架内把量化因子、分析师洞察与机器学习的基本面及技术面信号结合，并在多个历史窗口、宏观状态与季节性样本中检验。 QAML 由三大支柱构成：Core Metrics 提供基本面量化锚，Dynamic Metric Pool 将行业分析师的行业特定洞察形式化，Machine Learning 则在基本面信息之外引入超过 100 个技术指标并捕捉非线性关系。在 APxJ，框架以行业内相对选股、五分位分层和 Beta 中性多空组合实施，2002 年以来（截至 2026 年 7 月 31 日，费前）记录了强劲的长期风险调整表现，其中 Machine Learning 提供最具差异化的收益流。由于 ML 风险的量级很重要，报告偏好以 75% Quantamental / 25% Machine Learning 的战略配置替代原等权 QAML，在收益、波动与回撤之间取得更有吸引力的历史平衡。 Adaptive QAML 在 ML 风险条件异常有利或不利时围绕 75/25 基线动态调整 ML 风险预算，历史结果显示收益大体相似而已实现风险更低；但压力期比较表明其在 2022 年广泛回撤中保护有限，在 2024 年更受 ML 影响的回合中回撤缓解明显更大。报告因此保留静态 QAML 75/25 为首选战略基准，并将 Adaptive QAML 定位为有待进一步验证的风险管理扩展；信号月末度量、组合每月再平衡、目标权重在信号日后第二个交易日生效，收益以美元计价。

主要观点

报告将 QAML（Quant + Analyst + Machine Learning）扩展至亚太除日本市场，在透明选股框架内结合量化因子、分析师洞察与 ML 基本面/技术面信号，并跨多个历史窗口、宏观状态与季节性评估。

三大支柱互补：Core Metrics 提供基本面量化锚，Dynamic Metric Pool 形式化行业分析师的行业特定洞察，Machine Learning 通过基本面与技术面信号扩展信息集。

QAML 采用行业内相对选股与 Beta 中性多空组合，在 APxJ 长期风险调整表现强劲，各支柱在不同投资期限上的贡献轮动，ML 收益流尤其差异化。

ML 风险的量级很重要：报告偏好以 75% Quantamental / 25% Machine Learning 的战略配置替代原等权 QAML，在收益、波动与回撤之间取得更有吸引力的历史平衡。

Quantamental 子复合的风险调整特征通常介于 Core Metrics 与 Dynamic Metric Pool 两个组件之间；组合价值在于拓宽机会集并降低对单一信号架构的依赖，而非在每个期限机械跑赢更强的单独组件。Exhibit 7 展示 LT/10Y/5Y/3Y/1Y/YTD 各期限的 CAGR/Vol，数据自 2002 年至 2026 年 7 月 31 日、费前。

ML 支柱采用 AdaBoost 顺序弱学习器算法，对前期难以分类的观测逐步加大权重，训练与预测均保持相对透明、可解释。

ML 特征集在基本面信息之外引入超过 100 个技术指标，覆盖价格趋势、交易活跃度、流动性、投资者持仓、波动与季节性；训练情境包括滚动 12 与 60 个月窗口、以 APxJ 经济活动（基于 MSCI AC Asia Pacific ex Japan IMI 权重的国家加权 PMI 综合指数）、美债 10 年期收益率变化与 2s10s 曲线变化定义的宏观状态样本，以及日历季节性。

因子相关性诊断显示 Core Metrics 与 Dynamic Metric Pool 共享大量基本面收益特征，Machine Learning 提供更差异化的收益流，QAML 在复合层面不依赖单一风格暴露。

Barra 风险模型视角下，动量是经 Core Metrics 有意输入、也存在于 ML 信息集的因子，正 Barra 动量暴露本身并不构成非预期组合偏倚的证据；Exhibit 17 展示 QAML 复合在各 Barra 因子上的平均暴露（数据自 2002 年至 2026 年 7 月 31 日）。

Adaptive QAML 大部分历史时间维持 75/25 基线，仅在 ML 风险条件相对历史异常有利或不利时上调或下调 ML 权重；历史结果收益大体相似、已实现风险更低（Exhibit 25，自 2012 年起、费前）。

压力期比较显示 Adaptive QAML 并非普遍回撤对冲：2022 年广泛回撤（弱点横跨多个支柱）中降低 ML 敞口保护有限，而 2024 年更受 ML 影响的回合（损失集中于 ML 组成部分）回撤缓解明显更大，故宜视为针对性的 ML 风险管理工具。

执行细节：信号月末度量、组合每月再平衡、目标权重在信号日后第二个交易日生效、收益以美元计；首选 75/25 与 Adaptive QAML 在证券选择前应用组件权重后重新排序，沿用行业相对、五分位、Beta 中性方法，选股架构不因 ML 风险预算变化而改变。

论述逻辑

QAML 三支柱（量化 Core Metrics + 分析师 Dynamic Metric Pool + 机器学习）→ 扩展至 APxJ，以行业相对、五分位、Beta 中性多空组合实施 → 2002 年以来费前数据记录强劲长期风险调整表现，三支柱贡献随投资期限轮动 → ML 收益流最差异化，但 ML 风险的量级重要 → 对比原等权与 75% Quantamental/25% ML 配置的历史收益/波动/回撤，支持战略 Quantamental 倾斜 → 因子相关性诊断与 Barra 暴露视角确认分散化来源（两个基本面组件共享特征、ML 提供差异化收益流），且正动量暴露为有意输入 → Adaptive QAML 围绕 75/25 基线动态调整 ML 风险预算，历史收益相近而已实现风险更低，但在 2022 年广泛回撤中保护有限、2024 年 ML 敏感回合更有效 → 结论：保留静态 QAML 75/25 为首选战略基准，Adaptive QAML 作为风险管理扩展待进一步验证。