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市场进化论:从算法到人工智能,fundtp研发新型量化对冲套利策略 ...

宽客精选 2020-9-8 19:58 82人围观 策略研究

本文来自:云台壹号
将算法与交易结合,即“量化交易”,通过“趋势跟踪”,诞生了一大批对冲基金起家的亿万富翁。而现在,“趋势跟踪”的投资者越来越多,市场变得逐渐拥挤,我们需要一个新的量化对冲套利策略。

传统量化投资市场趋于饱和

大卫·哈丁,世界上最成功的投资人之一,也是量化模型的创始人。1997年,他创建全球最大的CTA私募之一:元盛资产管理,管理资产规模约270亿美元,占全球3670亿美元CTA资产管理规模的7%。

他的投资方式,是结合算法和市场数据,建立数学模型,利用搜集统计的信息参照进行投资决策。举个例子,全球范围内,元盛拥有近200个气象收集点,每隔半小时收集一次包括温度、湿度等在内的数据。根据这些长期收集的数据,元盛能够判断出天气和油价的关联性并建立数学模型——当气温变低,油价可能上涨,从而带动其他经济作物的价格变动。按照这种统计分析结果并找出规律进行投资,这是大卫·哈丁之所以能够傲视全球资本市场的重要原因。

然而,随着数据库的日渐完善和算法技术愈发成熟,进入“趋势跟踪”领域的投资者越来越多,量化投资市场逐渐变得饱和,这种对冲策略获得的回报开始降低。过去依赖量化模型来做判断的投资者,不得不开始寻求新的投资策略。


fundtp研发新型量化对冲套利策略

“创新能够促进竞争的成功。”正如《未来学家》的文章中所写,云台壹号fundtp也在不断研发新型策略来应对量化投资市场的拥挤现象,AI智能投顾领域正是他们的方向之一。

常规的量化交易模型,是金融分析师和程序员共同完成的,分析师给出策略,程序员将策略以代码形式实现,接入交易程序中。事实上,由于策略是由分析师自行设计出来的,所以交易还是带有一定的主观性。

而结合人工智能(AI)技术的策略模型,会更加客观。fundtp研发的AI投顾策略,不仅是运用已有数据库进行量化预测,还能根据历史股价、公司近况、政策消息分析总结出规律,分析师不需要再对信息进行长期搜集和预判,机器能够处理一切。相比传统量化交易模型来说,这种智能投顾技术能够更加迅速对市场做出准确判断,更具有可操作性。


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