資訊：量化私募人士：人工智能推進量化投資長足發展

在8月29日舉行的第八屆“中國財富管理發展論壇”上，來自量化私募、科技公司的專業人士圍繞“人工智能如何賦能投資”的主題在中泰證券科技研發部總經理何波的主持下展開討論。他們表示，人工智能正深入影響和重塑資管行業，近幾年深度學習的應用有很大的發展，人工智能可以做到很強、很細緻的表達，在量化投資中發揮着積極作用。他們還認為隨着投資者對人工智能理解的加深，也將進一步推動量化投資長足的發展。

人工智能算法本身就具有很大的差異化

寧波靈均投資管理合夥企業CEO蔡枚傑分享了量化中性策略產品和固收產品在整個業態發展趨勢的幾點認識。她表示從近五六年看，投資者教育已經有所成熟。市場上對中性策略產品的需求是很大的，但是投資者也要認識到，中性策略產品不是固收，它是淨值型的，是有波動的。真正的中性產品是沒有敞口的，完全對沖的中性產品可以替代固收的，但是這裏有前提條件：第一，客户要長期持有；第二，它是淨值化的，而不是固定的，客户認知也要有更新和迭代。蔡枚傑表示，靈均從2017年就開始佈局人工智能，做了很大的投入，並取得很好的效果，但是人工智並不能完全替代人，人工智能是補充。在認知和方法維度上，構建量化策略需要廣度和深度的結合。每家量化私募機構都有自己的特色，這種特色看業績，檢驗的標準一個是阿爾法可持續性，第二是阿爾法的容量。

幻方量化董事總經理蔡力宇分享瞭如何打造人工智能量化產品的差異化體會。他認為人工智能並不是同質化的，內部存在很大的差異。市場上有人認為人工智能產品差不多，本質上還是對人工智能接觸的時間比較短，瞭解還不夠深入。對於幻方來説，作為資管公司並不是説追求差異化的策略，追求的是差異化的收益，更高的收益來源是策略，其中根本道理就是數據可以提供額外的信息，可以創造收益。各家公司為了追求收益，必然會搭建更加豐富的模型和深層次的網絡。最後，從搭建整個策略的維度來説，既然要搭建複雜的模型，必然會涉及到背後算力的問題，相信在今後的市場中私募量化機構走向會有非常大的差異。

數據創造超額收益，也存在噪音

現在做量化策略的時候會面臨一個問題：數據特別多，一天上億條。海量的數據中，也有大量的噪音。在策略模型計算過程中，如何消除噪音是量化機構面臨的一大問題。

量橋投資管理（上海）有限公司產品總監陳威任認為，每傢俬募機構對於人工智能使用的方式不太一樣。量橋投資是偏好高頻交易的公司，所以在人工智能技術使用層面，是找尋新的、不一樣的數據來進行建模。在建模過程當中，數據的清洗必然會是一個非常關鍵和核心的問題。在這個問題上，量橋投資主要用兩個方式來解決。第一個是謹慎設計截取數據的實驗；第二個是嘗試在數據使用過程中插入自檢的設計。根據長期追蹤，評估驗證數據的正常性和有效性，進一步完成數據清洗。

人工智能量化策略的超額收益是否可連續？

北京資舟投資基金管理有限公司高級合夥人馬雙傑表示對於阿爾法抱有一定的擔心，認為阿爾法收益會沒有這麼高。主要有幾方面原因考慮，第一，預期市場放水不會永遠持續，資金進入到整個市場後，會是一個問題；第二，銀行、信託等大型資方機構已經把中性策略定義為替代非標比較好的資產，所以可以看到很多量化私募，尤其是高頻私募規模的擴張非常快，可能會降低超額收益。作為FOF機構，資舟投資會考慮私募策略的相關性問題，目前偏向高頻，同時也通過衍生品設計方式解決資管新規後理財資金進入私募的難題。

上海卡方信息科技有限公司CEO何劍勇分享了人工智能應用中的成功經驗。他提到，一個策略或者一個模型是否有效，需要三條腿支撐：第一個是，數據回測是有效的，起碼歷史證據證明是有效的；第二個是，邏輯上要自洽，是可以被理解的；第三個是，樣本外也要有效。關於量化投資發展，可以分成三個階段來看：第一個階段是，線性的階段，利用傳統統計方法，一個一個因子挖掘，再線性疊加，這麼出來的模型或策略在三條腿方面都有比較好的驗證。第二個階段是，進入到機器學習的階段，或者説樹的模型，那麼在第二條腿方面就不容易被理解，因為這樣的模型描述不再是線性的。第三個階段是，深度學習的階段，第二條腿就無法談起。可以看到，當量化走向人工智能階段，這三條腿必然會缺失一條腿，唯一的辦法就是加強其他兩條腿。另外，結構化和非結構化的數據在人工智能量化投資中都可以有比較好的應用。

人工智能是增強策略的強大手段

最後，中泰證券科技研發部的何波做了總結：從XTP上的大量優秀的量化私募的實踐來看，大家越來越多的開始研究人工智能在投資上的應用，並有不少在實盤中取得了良好的效果，同時也有很多互聯網企業人工智能團隊轉行來做投資，但是單純從人工智能入手挖掘投資邏輯的鮮有成功的，部分數據也存在不符合獨立同分布、內在驅動邏輯不穩定等特點，人工智能作為非常強大的非線性工具並不能替代投資邏輯本身，但能在很多方面輔助和增強投資，只研究人工智能很難成功，但是不研究人工智能一定會在競爭越來越激烈的情況下，越來越難尋找超額收益。

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