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幻方投资陆政哲:完全依靠人工智能的量化投资模式

郭炫 2020-6-10 22:39 227人围观 量化基金

来源:点拾投资

导读:过去几年A股市场发展最快的就是量化投资,特别是伴随着投资工具的丰富、投资理念的先进、以及科技技术的进步,量化投资从过去的非主流,变成了A股市场重要的参与者。那么量化投资捕捉的短期波动是否具有科学性,他们的超额收益来源又是什么?我们今天访谈了国内顶尖量化投资机构,幻方量化的CEO陆政哲。幻方量化是国内领先的对冲基金,前不久刚刚斩获三年期金牛奖,并且被认为是量化私募行业的“四大天王”之一。

陆政哲认为,中国市场由于投资者结构的因素,是量化投资的“沃土”,超额收益远超海外成熟市场。投资者行为模式是可以通过人工智能模型进行捕捉。幻方是国内在算力投入最大的私募基金,通过强大的算力,成熟的网络模型,构建幻方在策略开发和交易执行上的竞争优势。

我们先来看看本次访谈中的“金句”:

1、我们把自己定义为一家完全依靠人工智能来做投资的对冲基金。

2、我们模型的数据来源主要有三块:第一是行情数据,衍生一系列的量价指标;第二是覆盖全市场的基本面数据;第三是经过结构化处理的另类数据。我们将这三类数据作为输入,来训练机器模型,以达到预测股票在某一个周期内价格变化的目的,再基于此构建投资组合。

3、中国市场不是一个非常有效的市场,投资者行为以及决策模式就是很值得研究的。

4、不管是主观投资还是量化投资,本质都是在市场中捕捉价格偏移,再基于阶段性偏移进行交易,获取收益。

5、相比于市场上其他机构,幻方的特别之处在于强大的策略持续开发能力。

6、在私募投资领域,我们有国内最具竞争力的算力体系,我们的硬件系统应该是目前国内最完善、投入最大的。

7、随着互联网越来越发达,我们有了越来越多的另类数据和相对高频的数据,这为基本面量化投资提供了非常好的思路,我们可以比以前做的更好。

8、我们看过海内外这么多前辈机构,极少有机构能超过10年维持很好的行业地位,纵观中国量化行业的发展历程,大量机构、团队几乎都是迅速崛起、规模快速放大、又飞快地衰落消失,这仿佛是量化行业的死循环,像悬在我们头上的达摩克利斯之剑。而我们希望做的,便是去克服这一宿命。

基于神经网络的人工智能模型

朱昂:能否谈谈幻方的投资策略?

陆政哲幻方量化从成立至今,投资策略经历了很大的变化,但本质上始终是围绕AI大结构进行的,核心是利用深度神经网络训练模型,所以我们把自己定义为一家完全依靠人工智能来做投资的对冲基金。

从最初的数据收集处理分析,到中间的基于神经网络的人工智能模型整体建模训练,再到生成投资组合,最后用精细化的程序化交易完成交易,所有这些环节都已经实现了基于人工智能平台的全流程操作。

我们模型的数据来源主要有三块:第一是行情数据,包括一系列的量价指标;第二是覆盖全市场的基本面数据;第三是经过结构化处理的另类数据。我们将这三类数据作为输入,来训练机器模型,以达到预测股票在某一个周期内价格变化的目的,再基于此构建投资组合。

若我们模型的选股是有效的,那么选出来的个股就能比整体市场的表现要好,这就是我们的超额收益。

朱昂:主动管理人把短期波动看作一场随即漫步,但量化投资其实是在捕捉这种随机漫步,你认为这种随机漫步是否有规律可循?

陆政哲“随机漫步”的问题,不管是在金融界还是在学界,一直都存在着争议,理论上,在完全有效的市场中短期波动应该类似于随机漫步,但事实上,尤其在中国,因为市场中有大量的个人投资者,所以交易中有很多情绪化的因素,本质是一种行为金融学的范畴。近十年的中国市场上出现过三次大波动,先暴涨、接着暴跌,而美国成熟市场则是长期稳定上涨,这一方面反映了中国经济增长进程中大量因素的影响,另一方面也反映了中国市场的参与者结构还处于比较初期的阶段。所以,中国市场不是一个非常有效的市场,那么投资者行为以及决策模式就是很值得研究的。

在市场信息中,这一点最终会反映在量价体系中股价的变化、成交量的变化以及技术层面的变化等等,而在这背后就是人的偏好以及行为特征,我们试图通过对大量历史数据梳理、建模,找到内在联系,预判价格变化。

多年来,不管是主观投资还是量化投资,本质都是在市场中修正价格偏移,再基于这一偏移进行交易,获取收益。基本面投资偏向于更长期的价值修复的过程,而我们量化投资关注更短期的价格波动交易的过程。

竞争优势来自研发和算力


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