時間來到了2023年5月，今年以來A股市場風格多變，大盤指數在3300點左右反覆波動。從具體行業來看，今年信創、AIGC、中特估板塊表現相對突出，取得了不俗的收益率。其中，ChatGPT、文心一言等聊天機器人一經推出就引爆了全球資本市場。隨着AI智能化程度的不斷提升，人們紛紛暢想人工智能的迅速發展會帶來怎樣的新業態和新投資機會。
正如在工業製造領域，人工智能推動了工業4.0；在汽車領域，人工智能帶來了無人駕駛。在投資領域，近些年隨着人工智能的不斷髮展，其為量化投資也帶來了翻天覆地的變化。華夏基金數量投資部高級副總裁，華夏智勝價值成長基金經理孫蒙表示，在當前大AI時代下，相比傳統的量化策略，AI策略已經做到可用納秒級時間完成市場掃描和股票選擇；並且AI機器學習更能在算法上進行自動進化和策略迭代，能夠更好地應對瞬息萬變的市場活動。孫蒙是一位量化投資研究經驗豐富的基金經理，在算法模型、組合優化等方面都有着成熟策略。
不過，量化投資不止有投資策略的制定，算法模型的開發和投資工具的維護也同樣重要。基金經理孫然曄先生，就是一位擅長開發A股市場多因子策略的基金經理。在兩位基金經理通力協作下華夏智勝價值成長(002871)完美轉型，實現了“1+1大於2”的投資效果。自2018年3月6日轉型以來，實現62.32%的累計收益，超額收益達43.89%，表現出色。(數據來源：基金一季報，截至2023年3月31日)
孫蒙，9年證券從業經驗，超3年公募基金管理經驗。北京大學物理專業學士，加州大學洛杉磯分校電子工程專業碩士。2017年7月加入華夏基金管理有限公司，專注於量化投資，通過創新型的人工智能算法尋找市場投資機會。現任華夏智勝先鋒、華夏智勝價值成長、華夏中證500指數增強、華夏中證500指數智選、華夏安泰對沖策略3個月定開等基金經理。
孫然曄，9年量化研究經驗，0.75年公募管理經驗。浙江大學數學專業學士，美國德克薩斯農工大學統計學專業博士。曾在國外一線對沖基金AQR Capital從事核心量化策略開發、投資組合研究工作。2019年起就職華夏基金，陸續擔任數量投資部量化研究員，基金經理助理，2022年7月起任華夏智勝價值成長基金經理，擅長開發適合A股市場的多因子量化策略體系。
華夏智勝價值成長是如何用“AI+策略”提升投資收益的？
量化投資的思想源遠流長，博物學家達爾文認為：“只有服從大自然，才能戰勝大自然。”而這正是量化投資的優勢所在，即從複雜多變的市場中尋找規律，幫助投資者獲取超額收益。那麼，華夏智勝價值成長是如何用“AI+策略”提升投資收益的？孫蒙回答道：“這主要體現在兩個方面：一是通過引入量化多因子策略提升組合的alpha能力；二是預先引入風險變量，控制回撤風險。”
首先在提升alpha能力上，華夏智勝價值成長通過引入量化多因子策略，從多個維度綜合評估個股的alpha收益，豐富alpha來源。簡單來説，就是基金經理會基於對金融市場的認知，選擇一些可能會帶來優秀回報的alpha因子。例如估值低的標的表現可能會好，或者業績增速快的標的表現可能也會好。然後通過給這兩個因子賦權進行綜合評分，以此篩選出一些表現可能更好的公司構建投資組合。
此外，“AI+策略”還可以做到持股相對分散。傳統投資人由於時間和精力的原因，能夠做到深入跟蹤並持續覆蓋的股票往往只有少數幾隻，但AI量化投資卻可以做到不依靠某一隻或某幾隻股票取勝，而是以投資組合的形式依靠概率獲取超額收益。比如，在孫蒙管理的華夏智勝價值成長中，其前十大重倉股只佔整體倉位的10%~20%。但仍把握住了諸如中國移動、比亞迪、中國人保這樣的一些優秀投資機會，最終整體組合仍取得了不俗的超額收益。
最後，在風險控制上，“AI+策略”可以通過全市場股票畫像來預先排除風險。例如可以在模型建立時就設定好負面清單剔除存在公司治理風險、ST、流動性較差的股票等，降低策略的尾部風險。在構建組合時，“AI+策略”能夠通過提高入庫因子標準，比如估值因子、財務質量因子、行業數據因子等，構建符合最優投資目標的投資組合。並且用樣本因子與國內外市場進行交叉驗證，保證策略的可解釋性和alpha收益來源的持續穩定。
在“AI+策略”的幫助下，今年以來，華夏智勝價值成長取得了10.45%的收益率。近3年超越業績比較基準51.60%，近2年排名同類第19(19/264)，歷史業績表現出眾，震盪市中超額收益明顯，跑贏了大部分主動管理型基金。(數據來源：銀河證券，截至2023年3月31日)
“AI+策略”在量化投資中有什麼優勢和挑戰？
對於“AI+策略”到底有什麼優勢和劣勢這個問題，孫蒙在以《AI量化投資實踐分享》為主題的演講中提到，AI+投資策略有三大優勢，一是海量數據利用充分；二是反饋迅速，調整及時；三是能增強風險控制。
對於普通投資者，其機會的挖掘能力只取決於個人能力。而傳統量化分析手段面對海量數據的識別難以實現全面覆蓋。而“AI+策略”卻可以通過機器學習和深度學習的方式，利用人工智能讓機器對歷史行情、行業數據、宏觀數據、政策信息等更廣泛的數據直接處理，得到不亞於人類的認知能力。
第二，“AI+策略”的優勢在於反饋迅速、調整及時。在傳統投資中，投資者往往只能在交易時間結束後整理數據、進行市場分析並制定組合管理策略。而“AI+策略”卻可以做到通過實時更新的數據完成對組合持倉和收益策略的及時調整。
第三，“AI+策略”能夠做到增強風險控制能力。在構建組合時，“AI+策略”可以提前加入行業偏離、風格偏離、市值偏離、個股權重偏離等約束條件，控制組合與投資策略的主動偏離程度，從而避免人為因素的干擾。總的來説，相比傳統的量化策略，AI機器學習更能在算法上進行自動進化和策略迭代，捕捉超額收益！
儘管“AI+策略”有諸多優勢，但是孫蒙同時指出，“AI+策略”也面臨着一些問題和挑戰：數據的低信噪比、部分數據樣本量少、單一化的信息輸入模式、市場狀態的不確定性。不過這些問題並非機器學習算法所獨有，只不過在傳統的認知和研究方法下這些問題常常被忽視。
這些年來，計算機和人腦孰優孰劣的爭論由來已有。不過，歸根結底人工智能模型背後只是一個概率統計模型，而這個模型的建立和維護仍然離不開人的經驗。但我們也無法否認人工智能是個非常好用的工具，其在覆蓋廣度、計算速率和策略一致性等諸多方面有着人類望塵莫及的優勢。孫然曄表示，對於自己來説，AI的快速發展有助於基金經理節約日常基礎性工作時間，把更多精力花費在學習使用新工具、調配資源上，實現轉型。展望AI量化投資的發展前景，華夏基金孫蒙認為在“AI+大時代”，量化投資有望成為把握未來中國經濟成長的新鑰匙。