艾方资产:机器学习是量化投资下一个突破口

2020-04-10 由 发布

        近年来,国内A股市场量化投资领域发展迅速,从CTA、多因子选股到近期走上前台的人工智能选股等,显示出量化投资领域技术面的发展潜力。量化投资凭借稳定高效的技术和分散化的投资者分布,长期以来实现了可观的超额收益。艾方资产作为国内量化投资领域的领先机构之一,认为今后量化投资的风口可能在于机器学习等尖端科技的应用。

         艾方资产相关负责人表示,量化投资是系统化的投资选项,基于高度数据化的统计模型和高速交易程序,相比其他投资手段更具有稳定性和可预期性。同时,量化投资决策一般都基于理论和数据分析,而模型测算的结果一般会给投资项目的最终收益率提供上下限,因此相比主观投资安全性更好。

         回顾艾方资产之前的投资历程,该负责人坦言 “需要警惕躺着赚钱的机会” ,同时需要运用多种策略和机器学习等技术化解危机:2013年国内量化投资和私募基金涌现大量机构,纷纷成为量化投资领域最先尝鲜的人,市场竞争日趋激烈,这种较为景气的情况一直持续到2014年。2014年底出现量化私募爆仓,风险集中暴露,艾方资产采取可转债套利、分级基金套利等手段减轻爆仓对业务的影响,当年取得同行业较高收益,最大回撤仅1.4%。2015年经历股灾,通过率先采用机器学习模型,再度实现逆势增长。2017年,机器学习被应用在高频因子分析上,今年年初疫情最严重的一段时间通过采用可转债策略避免了业务受损。

         艾方资产负责人认为,当下量化投资领域策略和方法之多难以计数,而传统的策略和模型已无法满足日新月异的市场需求,而AI和机器学习将为量化投资开辟新的突破口。2015年,艾方资产开始将AI和机器学习等技术应用于选股等业务,2018年开始扩展到量化投资的多个方面。2020年开始全球股市出现较大波动,黑天鹅事件频发,对金融机构稳定收益提出了要求。由于国内疫情控制较快,A股相对表现较好,给国内量化投资提供了前所未有的机遇。市场普遍认同国内的体制在应对极端环境和风险中优于欧美体制,估值较低导致国内市场尽管受到疫情直接冲击也不易暴跌,因此适合量化投资的Alpha策略。未来随着国内量化投资行业不断健全,期权交易等在欧美市场较为普遍的操作模式也会在国内普及。

         在新业务普及的过程中,AI和机器学习将成为不可忽视的推动力。机器学习已在美国量化投资领域取得了不俗成绩,一些顶尖投资机构与科技企业合作,实现了机器学习在量化投资领域的落地,而随着机器学习的自我进化,未来在投资领域的应用会更加普遍,将不再成为小众技术。