在萬家基金量化投資部總監(jiān)、萬家量化睿選靈活配置基金擬任基金經(jīng)理卞勇看來，將人工智能與選股相結(jié)合是量化投資的發(fā)展趨勢，而更具想象力的是，“學(xué)習(xí)型人工智能”將有可能顛覆整個資管行業(yè)。
“學(xué)習(xí)型人工智能”優(yōu)勢明顯
“人工智能目前在不同領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，例如自動駕駛、人臉識別等技術(shù)基本上已經(jīng)涉及生產(chǎn)層面。未來人工智能和選股相結(jié)合，其實就是一個場景化的過程，誰在這方面起步越早、準(zhǔn)備越充分、技術(shù)結(jié)合越完善，誰就能脫穎而出。”談及人工智能在投資領(lǐng)域的發(fā)展前景，卞勇顯得信心十足。
據(jù)卞勇介紹，人工智能可以通過兩種途徑納入量化投資策略。其一是“專家型人工智能”，即幫助基金經(jīng)理處理海量數(shù)據(jù)，從而幫助其作出投資決策。其二是“學(xué)習(xí)型人工智能”，它能模仿人的主觀判斷捕捉市場信息，進(jìn)行加工，再形成自己的投資決策。
“我認(rèn)為”學(xué)習(xí)型人工智能“更具有想象力，且更有可能顛覆資管行業(yè)的技術(shù)領(lǐng)域。”卞勇說。
卞勇表示，人工智能的定義和技術(shù)發(fā)展的過程，與量化策略的開發(fā)和策略運作非常接近。從某種角度來看，量化投資的最終方向就是人工智能投資。
傳統(tǒng)量化模型亟待升級
在卞勇看來，今年以來量化基金整體表現(xiàn)欠佳的原因主要有兩個。首先，量化基金是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)尋找市場規(guī)律去獲取超額收益，而當(dāng)量化策略趨同時，所有人都用同樣的方法選出類似的股票，每個人的超額收益就會不斷下降。其次，傳統(tǒng)量化基金模型普遍對小市值因子暴露過高，在大盤藍(lán)籌占據(jù)上風(fēng)的市場環(huán)境中，仍然以持有中小市值股票為主。由于模型精細(xì)度低，難以迅速調(diào)整，所以業(yè)績表現(xiàn)被大幅削弱。
“量化投資所追求的是超額收益，其實際來源就是市場上的玩家本身。如果市場上采用同一種策略的人越來越多，那么因子就會慢慢失效。”卞勇坦言。在他看來，要提高量化基金的收益水平就必須在模型上有所改進(jìn)，不能采用同質(zhì)化的策略。
據(jù)記者了解，萬家基金量化投資團(tuán)隊自主開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的量化多因子選股模型，能夠?qū)Ω鞣N復(fù)雜多變的因素進(jìn)行分析并進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，從而適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境，最終形成了一套AI選股策略。
“我們選擇通過多因子模型來解釋市場，和其他類型策略最大的不同是，我們不會人為選擇一個靜態(tài)的模型，而是通過機器學(xué)習(xí)去動態(tài)地進(jìn)行調(diào)整。”卞勇向記者解釋。
“比如，這段時期我選擇成交、換手、波動率等偏風(fēng)格類因子，下一階段則會由于市場發(fā)生變化，選擇市凈率等偏基本面因子。”卞勇舉例稱。在他看來，機器學(xué)習(xí)本身可以對市場風(fēng)格進(jìn)行快速適應(yīng)。
用電腦代替人腦去判斷
值得注意的是，A股市場風(fēng)格多變，且容易受到政策調(diào)整影響，這對存在滯后性的量化投資是個嚴(yán)峻考驗。
對此，卞勇認(rèn)為，市場上曾經(jīng)發(fā)生過的變化均已體現(xiàn)在計算機所接收到的信息當(dāng)中，其中不僅包括市場交易數(shù)據(jù)，還含有許多投資者行為、情緒等大數(shù)據(jù)層面的因素。“相信隨著我們對市場以及市場相關(guān)數(shù)據(jù)掌握得越來越多，計算機本身對市場的了解要比人更深刻。”
談及萬家基金正在發(fā)行的萬家量化睿選靈活配置基金，卞勇介紹，該產(chǎn)品所采用的模型框架就是量化多因子模型。一般來說，判斷市場的有效因子比判斷單個股票更容易，所以他們選擇通過多因子模型來解釋市場。
“與其他類型策略最大的不同是，我們不是用人工去選擇一個靜態(tài)模型，而是通過機器學(xué)習(xí)的算法去動態(tài)地調(diào)整模型。”卞勇表示。
免責(zé)聲明：本網(wǎng)站所有信息，并不代表本站贊同其觀點和對其真實性負(fù)責(zé)，投資者據(jù)此操作，風(fēng)險請自擔(dān)。