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國金基金:AI助力量化投資

作者:劉宗根 ? 來源:中國證券報?中證網

? ? ? ? ? 受市場大小盤風格轉換影響,2017年量化基金業績持續分化,部分量化基金業績猶如過山車,一度備受追捧的量化基金迎來了嚴峻的考驗。

   ? 國金基金認為,簡單使用少量因子的線性模型已經無法適應當前復雜多變的市場環境。相比傳統線性多因子模型,人工智能機器自我學習的特性,能更加敏銳地捕捉未被發現的市場機會。

線性模型“失效

   ? 與2015年的業績普漲和2016年的業績分化相比,2017年受大小盤風格切換影響,量化基金業績遭遇“滑鐵盧”。業內人士指出,“二八分化”行情下,部分小市值因子失效。

   ? 國金基金認為,隨著量化多因子模型的發展,因子從單一發展到多元,從線性關系發展為非線性關系。簡單使用少量因子的線性模型已經無法適應當前復雜多變的市場環境,因此出現了很多業績低迷的情況。

   ?“傳統的量化多因子選股模型主要來自策略師的模型,受策略師教育背景的限制,其投資風格很難發生本質性變化,比如一直堅持某一類因子。但是中國市場是個特殊的市場,我們正在經歷A股市場的變化,市場交易結構、法律法規和參與人都在發生著變化,如果策略模型相對固化,則難以完全適應市場。”國金量化多策略基金經理林健武表示。

   ?在他看來,相比傳統線性多因子模型,人工智能機器自我學習的特性能夠幫助量化模型適應不同市場環境,深入挖掘新選股因子以及因子與股票收益之間的非線性關系,提高模型預測能力,更敏銳地捕捉未被發現的市場機會。

多策略對抗市場波動

   ?2017年創業板指數大幅下挫,大盤藍籌價值回歸,導致部分量化基金表現不佳。業內人士認為,金融去杠桿大背景下,市場流動性降低,量化投資難度加大。隨著量化基金不斷擴容,量化投資策略同質化的趨勢越來越嚴重。

   ?在國金基金看來,目前市場波動性大,量化基金也存在明顯的結構性差異,博取正收益愈加來之不易。國金基金量化業務在策略的儲備上充分考慮多樣化的特性,策略和策略之間的相關性低,為靈活應對多變的市場環境打下了基礎。

   ?“選擇的股票數量越多,股票停牌或漲跌停對策略模型的影響就越小。可能存在的風險是,模型有可能會將較高的權重,配給近期表現相對差的機器學習模型和選股因子。但是國金基金在選擇因子和機器學習模型時,加入了對其歷史基本面信息的評估,使得這種風險造成較大凈值影響的概率變低。”林健武表示。

   ? 業內人士認為,業績分化與量化基金的投資策略不無關系。選擇中小創還是大盤藍籌,最終取決于模型設計者和投研團隊的策略。2017年年末以來,市場熱點分散跡象明顯,未來量化模型捕捉市場機會的優勢或將凸顯。

? ? ? ? ?展望后市,國金基金認為,中小盤股票可能在長期調整后,有一定的反彈。而2018年5-8月,隨著A股納入MSCI指數,大盤藍籌股票可能迎來增量資金和機會。此外,未來選股的方式將更加多元化,復雜程度和動態變化將增強,機構投資者的優勢將更加明顯。

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