AI赋能传统量化投资 华夏基金量化“黄金组合”的投资之道

时间来到了2023年5月,今年以来A股市场风格多变,大盘指数在3300点左右反复波动。从具体行业来看,今年信创、AIGC、中特估板块表现相对突出,取得了不俗的收益率。其中,ChatGPT、文心一言等聊天机器人一经推出就引爆了全球资本市场。随着AI智能化程度的不断提升,人们纷纷畅想人工智能的迅速发展会带来怎样的新业态和新投资机会。

正如在工业制造领域,人工智能推动了工业4.0;在汽车领域,人工智能带来了无人驾驶。在投资领域,近些年随着人工智能的不断发展,其为量化投资也带来了翻天覆地的变化。华夏基金数量投资部高级副总裁,华夏智胜价值成长基金经理孙蒙表示,在当前大AI时代下,相比传统的量化策略,AI策略已经做到可用纳秒级时间完成市场扫描和股票选择;并且AI机器学习更能在算法上进行自动进化和策略迭代,能够更好地应对瞬息万变的市场活动。孙蒙是一位量化投资研究经验丰富的基金经理,在算法模型、组合优化等方面都有着成熟策略。

不过,量化投资不止有投资策略的制定,算法模型的开发和投资工具的维护也同样重要。基金经理孙然晔先生,就是一位擅长开发A股市场多因子策略的基金经理。在两位基金经理通力协作下华夏智胜价值成长(002871)完美转型,实现了“1+1大于2”的投资效果。自2018年3月6日转型以来,实现62.32%的累计收益,超额收益达43.89%,表现出色。(数据来源:基金一季报,截至2023年3月31日)

AI赋能传统量化投资 华夏基金量化“黄金组合”的投资之道

孙蒙,9年证券从业经验,超3年公募基金管理经验。北京大学物理专业学士,加州大学洛杉矶分校电子工程专业硕士。2017年7月加入华夏基金管理有限公司,专注于量化投资,通过创新型的人工智能算法寻找市场投资机会。现任华夏智胜先锋、华夏智胜价值成长、华夏中证500指数增强、华夏中证500指数智选、华夏安泰对冲策略3个月定开等基金经理。

AI赋能传统量化投资 华夏基金量化“黄金组合”的投资之道

孙然晔,9年量化研究经验,0.75年公募管理经验。浙江大学数学专业学士,美国德克萨斯农工大学统计学专业博士。曾在国外一线对冲基金AQR Capital从事核心量化策略开发、投资组合研究工作。2019年起就职华夏基金,陆续担任数量投资部量化研究员,基金经理助理,2022年7月起任华夏智胜价值成长基金经理,擅长开发适合A股市场的多因子量化策略体系。

华夏智胜价值成长是如何用“AI+策略”提升投资收益的?

量化投资的思想源远流长,博物学家达尔文认为:“只有服从大自然,才能战胜大自然。”而这正是量化投资的优势所在,即从复杂多变的市场中寻找规律,帮助投资者获取超额收益。那么,华夏智胜价值成长是如何用“AI+策略”提升投资收益的?孙蒙回答道:“这主要体现在两个方面:一是通过引入量化多因子策略提升组合的alpha能力;二是预先引入风险变量,控制回撤风险。”

首先在提升alpha能力上,华夏智胜价值成长通过引入量化多因子策略,从多个维度综合评估个股的alpha收益,丰富alpha来源。简单来说,就是基金经理会基于对金融市场的认知,选择一些可能会带来优秀回报的alpha因子。例如估值低的标的表现可能会好,或者业绩增速快的标的表现可能也会好。然后通过给这两个因子赋权进行综合评分,以此筛选出一些表现可能更好的公司构建投资组合。

此外,“AI+策略”还可以做到持股相对分散。传统投资人由于时间和精力的原因,能够做到深入跟踪并持续覆盖的股票往往只有少数几只,但AI量化投资却可以做到不依靠某一只或某几只股票取胜,而是以投资组合的形式依靠概率获取超额收益。比如,在孙蒙管理的华夏智胜价值成长中,其前十大重仓股只占整体仓位的10%~20%。但仍把握住了诸如中国移动、比亚迪、中国人保这样的一些优秀投资机会,最终整体组合仍取得了不俗的超额收益。

最后,在风险控制上,“AI+策略”可以通过全市场股票画像来预先排除风险。例如可以在模型建立时就设定好负面清单剔除存在公司治理风险、ST、流动性较差的股票等,降低策略的尾部风险。在构建组合时,“AI+策略”能够通过提高入库因子标准,比如估值因子、财务质量因子、行业数据因子等,构建符合最优投资目标的投资组合。并且用样本因子与国内外市场进行交叉验证,保证策略的可解释性和alpha收益来源的持续稳定。

在“AI+策略”的帮助下,今年以来,华夏智胜价值成长取得了10.45%的收益率。近3年超越业绩比较基准51.60%,近2年排名同类第19(19/264),历史业绩表现出众,震荡市中超额收益明显,跑赢了大部分主动管理型基金。(数据来源:银河证券,截至2023年3月31日)

“AI+策略”在量化投资中有什么优势和挑战?

对于“AI+策略”到底有什么优势和劣势这个问题,孙蒙在以《AI量化投资实践分享》为主题的演讲中提到,AI+投资策略有三大优势,一是海量数据利用充分;二是反馈迅速,调整及时;三是能增强风险控制。

对于普通投资者,其机会的挖掘能力只取决于个人能力。而传统量化分析手段面对海量数据的识别难以实现全面覆盖。而“AI+策略”却可以通过机器学习和深度学习的方式,利用人工智能让机器对历史行情、行业数据、宏观数据、政策信息等更广泛的数据直接处理,得到不亚于人类的认知能力。

第二,“AI+策略”的优势在于反馈迅速、调整及时。在传统投资中,投资者往往只能在交易时间结束后整理数据、进行市场分析并制定组合管理策略。而“AI+策略”却可以做到通过实时更新的数据完成对组合持仓和收益策略的及时调整。

第三,“AI+策略”能够做到增强风险控制能力。在构建组合时,“AI+策略”可以提前加入行业偏离、风格偏离、市值偏离、个股权重偏离等约束条件,控制组合与投资策略的主动偏离程度,从而避免人为因素的干扰。总的来说,相比传统的量化策略,AI机器学习更能在算法上进行自动进化和策略迭代,捕捉超额收益!

尽管“AI+策略”有诸多优势,但是孙蒙同时指出,“AI+策略”也面临着一些问题和挑战:数据的低信噪比、部分数据样本量少、单一化的信息输入模式、市场状态的不确定性。不过这些问题并非机器学习算法所独有,只不过在传统的认知和研究方法下这些问题常常被忽视。

这些年来,计算机和人脑孰优孰劣的争论由来已有。不过,归根结底人工智能模型背后只是一个概率统计模型,而这个模型的建立和维护仍然离不开人的经验。但我们也无法否认人工智能是个非常好用的工具,其在覆盖广度、计算速率和策略一致性等诸多方面有着人类望尘莫及的优势。孙然晔表示,对于自己来说,AI的快速发展有助于基金经理节约日常基础性工作时间,把更多精力花费在学习使用新工具、调配资源上,实现转型。展望AI量化投资的发展前景,华夏基金孙蒙认为在“AI+大时代”,量化投资有望成为把握未来中国经济成长的新钥匙。

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