在量化投资领域，广发基金李育鑫凭借其统计学背景及对AI技术的深入应用，打造出了差异化竞争优势。
在量化投资领域，李育鑫以其深厚的数理基础和对前沿人工智能技术的应用，构建了独特的投资策略。作为统计学博士，他不断优化因子模型，并通过AI智能算法深入挖掘阿尔法因子，形成了一套完整的量化投资流程。
“量化投资的本质在于以数据分析为核心，在金融市场波动中寻找长期稳定的规律，并实现超越周期的收益。”李育鑫在采访中提到。截至3月11日，他管理的广发量化多因子基金近6个月的回报率达52.23%，超越业绩基准4.48个百分点。
量化投资的核心竞争力分析
李育鑫强调，量化投资经理的核心竞争力在于对统计模型的深刻理解和应用能力、发散性思维和独立思考能力、对市场规律的洞察力以及高效的代码实现能力。他比喻，算力储备如同一辆汽车，但缺乏驾驶员（基金经理）则无法抵达目的地。
在李育鑫看来，量化基金经理的核心竞争力表现在四个方面：深入理解并运用统计模型、发散性思维和独立思考、深刻洞察市场规律以及高效的代码实现能力。
AI技术在量化投资中的应用
近年来，AI技术在量化投资中的应用日益增多，广发量化多因子基金也较早引入了机器学习、神经网络等技术，从传统多因子模型向AI赋能的转变。李育鑫指出，AI技术能够提高产品的超额收益，通过更深层次的定价规律挖掘，弥补传统认知局限。
广发量化团队已经建立了丰富的因子库，避免了重复开发，确保了阿尔法来源的覆盖广度。在产品管理中，每位基金经理都采用不同的方式加工因子、进行整合，形成了“前端共享、后端独立”的运作模式。
三重风控体系的构建
李育鑫表示，“量化投资的优势在于通过分析金融数据历史规律，有效识别并规避潜在大幅下跌风险的股票。”在控制回撤方面，广发量化多因子基金通过模型构建、策略构造和组合优化三个层面实现。
对于未来的探索方向，李育鑫表示将聚焦于对策略本质的优化，强化现有模型的核心优势，并通过三重风控体系，预判并规避下行风险的个股，同时探寻新的超额收益来源。