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证大资产转战AI投资 机器学习赋能量化选股

2019-01-18 21:48
来源: 证券日报网

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  老牌私募常青树上海证大投资管理有限公司(以下简称:证大资产)最近在忙什么?全员学习Python语言(人工智能首选编程语言),连前台妹子也没落下。

  日前,《证券日报》记者走访了位于证大五道口广场的证大资产,在其员工出示的内部微信群里看到,30多人全员学习如何编程,每人每日还需上交作业,热情高涨。证大资产合伙人刘兵接受记者采访时表示:“机器学习是大势所趋,目前我们很多量化选股模型已经转换到更前沿的机器学习算法,这也是今年证大依然跑赢指数的原因之一—对市场的适应性有所提升。”

  量化选股大范围应用机器学习

  证大资产的管理团队主要成员来自上海证大投资管理有限公司。团队核心朱南松博士是业内传奇人物,于1993年国内证券市场兴建初期在上海创立证大投资,是国内最早设立的投资管理公司之一,因业绩持续领跑行业获得行业各大奖项。

  据了解,2011年,证大资产发力量化交易,2014年开始大规模进行量化投资。如今,证大资产的产品主要分为两大类,一是基于基本面选股的多头策略产品,由朱南松博士负责,二是量化选股策略产品,由刘兵博士负责。两个团队之间每周进行交流,在证大近20年积累的选股经验基础上,量化投资团队进一步提炼逻辑,应用于量化模型之中,目前交易频率偏中低频,约1个月更新一次股票池,刘兵团队近几年取得了骄人的成绩:证大稳健增长2014-2017年累计收益率500%。

  刘兵拥有10年以上的量化投资经验,投资主策略为量化选股,但不同于传统的静态择股模型,加入了仓位管理、因子轮动、事件驱动等策略。通过多套模型监测市场情绪,根据模型信号灵活调整仓位。同时因子轮动模型会在不同市况下配置各因子的权重以博取高收益。

  目前,这些动态调整正在交由机器学习算法来“智能”实现。

  “量化选股关键在于挖掘更多动态的因子。目前市场不断动态变化,A股已经很难单靠某个因子赚钱,比如2017年至2018年初是蓝筹强势行情,如果设置的小盘股因子僵化不动就会面临大问题。这也是为什么我们很多模型已经转换到更复杂的机器学习的原因。”刘兵对记者表示。

  围棋界的阿尔法狗名噪一时,随后AI技术应用进入投资领域。证大资产2016年年底提出转战人工智能投资,2017年初正式投入实施,如今机器学习已经替代了大部分模型中的传统算法。从证大的应用效果来看,机器学习相比传统的算法能提高量化选股模型的适应性,大大提高胜率。

  不过,刘兵对AI技术仍保持辩证理性的态度:超额收益究竟是来自市场无效性还是机器学习的优越性?国内市场的超额收益很可能更多的来自市场无效性。

  全球首个AIETF为何铩羽而归?

  刘兵认为,相对国际市场,国内股市仍有较高的无效性,因此不论是量化策略还是基本面投资,只要足够专业都能在A股博取超额收益,其中机器学习的领先性能起到多大作用暂无定论。“国内散户为什么亏钱?本质上散户应该赚市场长期上涨的钱,然而国内指数长期看并没怎么涨,但A股对于专业投资者来说,反而可以通过选股,赚阿尔法而非贝塔的钱。”

  从国际案例来看,亦是如此。2019-01-18AIPoweredEquityETF上线,由旧金山EquBot公司推出,利用IBMWatson超级计算机进行大数据处理,对美股进行主动投资管理,也被认是全球首只AI

  ETF。其仅交易两天,就轻松跑赢美股大盘。然而一两个月后便露出“真容”,至今一年多来略跑输美股标普500指数。

  “这说明了美股有效性比A股高很多,美国的AI投资即便运用了比国内更先进的算力、更优质的数据源,也不一定能跑赢指数。而且不光是机器学习,其实像巴菲特这样的投资大佬也是如此。”刘兵说,巴菲特50年来复合年化收益率为20%,但实际上其20%-30%的超额收益是在早期形成,从最近10年的收益率来看与指数增幅几乎无差别,除了有规模原因,另一个因素即美国的市场有效性已经非常高。

  但毋庸置疑的是,机器学习在资管领域的应用已成为一大趋势,国内外领先的公募、私募基金纷纷试水,证大资产正在抢占先机。

  “人工智能有三大要素,场景、算法和算力。目前证大资产对人工智能的应用场景在选股上,机器学习能更好捕捉、适应市场动态,比如风格切换、高送转、业绩驱动等行情轮动。人工智能已经势不可挡,但由于其有一定壁垒,对研究人员、计算机、数据以及经验积累都有非常高的要求,而且对算法细节的不同处理会导致结果天壤之别,因此对人工智能的探索和布局越早越好,这样才能有所积淀、越做越深,未来证大资产还将继续加大投入,我们永远相信美好的事情即将发生。”刘兵表示。

(文章来源:证券日报网)

(责任编辑:DF378)

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