量化如何與ESG投資結合？聽聽景順長城周春泉怎麼說！

（原標題：量化如何與ESG投資結合？聽聽景順長城周春泉怎麼說！）

隨着綠色可持續發展成爲全球共識，ESG投資和相關實踐也成爲我國諸多機構高度關注的主題之一。近期由清華大學五道口金融學院《清華金融評論》等機構主辦的2023全球大資管與量化投資論壇（深圳）上，景順長城量化及指數投資部基金經理周春泉分享了景順長城在ESG領域的實戰經驗。周春泉表示，ESG投資在中國處於迅速發展階段，但目前面臨邏輯、數據收集等方面的挑戰；而量化投資方法則可較好解決以上難題，通過大數據、自然語言處理等技術，整合並生成高質量底層數據，以更好地提高投資收益，並嚴格控制風險。

所謂ESG投資，是指將環境、社會和公司治理等三方面作爲選股因子的投資理念，更加側重於可持續發展和長期價值。近些年，在全球氣候環境問題日益凸顯、新冠疫情爆發等背景下，ESG投資得到迅猛發展，Bloomberg Intelligence預計，到2025年全球ESG資產總規模將達到53萬億美元，佔全球在管投資總量（Assets Under Management, AUM）的三分之一。從國內來看，在“雙碳目標”的推動下，我國的ESG投資也在快速擴容，《中國上市公司ESG行動報告（2022-2023）》顯示，截至2022年底，我國共有624只ESG公募基金，總規模合計約5182億元。

在周春泉看來， ESG着眼於中長期，因此ESG選股因子與現有的基本面因子或價量因子相關性較低，有望帶來增量的投資收益，並且能更好地控制風險。但作爲新興的投資維度，ESG投資在迅速發展的過程中也面臨諸多挑戰，首先是ESG投資邏輯與僅依靠財務績效的投資邏輯有所不同，要求企業管理者更好地平衡利益相關方的權益；同時，目前國內對於ESG的理念和評判標準沒有相對一致的認知和體系。ESG投資的第二個挑戰則是底層數據的整合有難度，原因在於ESG的數據具有來源繁雜、覆蓋度低、碎片化、非結構化和行業特徵明顯等特點。

針對以上挑戰，周春泉認爲，量化投資框架可以解決ESG信息的獲取和處理難題，通過定量分析方法，構建有邏輯且有底層數據支持的ESG選股因子，幫助投資者更好評估股票的未來收益。他表示，未來還需要通過監管、上市公司以及所有中介機構的努力，不斷提高ESG基礎設施建設。

作爲國內較早佈局ESG投資領域的基金管理公司，景順長城已經在公司層面制定了責任投資相關政策，形成了較完整的ESG治理架構，並構建了一套較完善的內部ESG評價體系，將ESG與研究分析、投資決策和投後管理進行深入整合，以形成良性循環。據瞭解，近兩年，景順長城基金積極佈局ESG產品，比如在2022年發行了景順長城ESG量化股票型基金（基金代碼：014634），由周春泉與景順長城基金副總經理、量化及指數投資部總監黎海威共同管理。該基金綜合利用Alpha因子和ESG因子，並用國際ESG主題投資中常用的正面篩選和負面刪除，精選符合ESG要求的優質股票，助力提升ESG量化投資質量。