“投資就是要做有價(jià)值的事情。” 泓德基金量化團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人蘇昌景堅(jiān)持著如此的價(jià)值觀，也堅(jiān)持用量化去篩選時(shí)代的賽道，用量化擁抱時(shí)代的紅利。

與量化投資相遇相守?cái)?shù)載，在技術(shù)浪潮的推動(dòng)下，蘇昌景見(jiàn)證了量化投資的蛻變，也積累著對(duì)量化投資的認(rèn)知，更將這些理念與時(shí)俱進(jìn)地應(yīng)用于實(shí)踐中。

(資料圖)

強(qiáng)者與弱者思維

對(duì)于量化投資的理念，在蘇昌景看來(lái)，量化投資就是要圍繞股票價(jià)格波動(dòng)的驅(qū)動(dòng)因素展開(kāi)研究與分析。具體來(lái)看，驅(qū)動(dòng)因素拆解為三：一是超長(zhǎng)基本面因子，即公司商業(yè)模式、治理水平、管理層能力等因素；二是高頻基本面因子，即未來(lái)短期內(nèi)行業(yè)的預(yù)期業(yè)績(jī)?cè)鏊倩虮憩F(xiàn)；三是短期量?jī)r(jià)因子，即交易過(guò)程中所體現(xiàn)出來(lái)量?jī)r(jià)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

蘇昌景認(rèn)為，相較于主動(dòng)投資，量化投資在超長(zhǎng)基本面因子上優(yōu)勢(shì)并不明顯?！霸街匾曔@方面因子，越是一種‘強(qiáng)者思維’，即投資足夠優(yōu)秀的企業(yè)?！碧K昌景解釋道，與主動(dòng)投資相比，量化投資對(duì)企業(yè)的深度研究上具有天然弱點(diǎn)，因此量化投資更應(yīng)該思考自身并發(fā)揚(yáng)自身的優(yōu)勢(shì)所在，而量化投資朝著高頻量?jī)r(jià)的轉(zhuǎn)變也恰好提供了這一契機(jī)。

“高頻量?jī)r(jià)更強(qiáng)調(diào)科技能力。越高頻便越不依賴對(duì)公司的深度認(rèn)知?！碧K昌景認(rèn)為，這更像是“弱者思維”?！半m然買(mǎi)了很多股票，每個(gè)公司賺的錢(qián)也比較少。但因?yàn)槌钟械墓颈姸?，交易頻繁，周轉(zhuǎn)很快，因此可以獲取豐厚收益?！碧K昌景表示，量化投資的優(yōu)勢(shì)正在于用高頻提升勝率。因此，量化投資需要考慮自身的投資體系以及策略表現(xiàn)的中短期市場(chǎng)適應(yīng)性。“高頻意味著周轉(zhuǎn)。只有貼近市場(chǎng)風(fēng)格，才能展開(kāi)交易去賺錢(qián)?！?/p>

AI智能與人類智慧

如何挖掘高頻層面的因子，是量化實(shí)踐中的核心問(wèn)題。

在蘇昌景看來(lái)，技術(shù)的發(fā)展讓量化因子挖掘各有所異。一部分因子源于人的認(rèn)知，例如股票的交易熱度、漲幅與成交數(shù)、股票收益率的日內(nèi)分布等；另一部分因子則源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)挖掘，這些因子往往是非線性，超越了人力理解的范疇。

如何用因子構(gòu)建有效的量化策略，則是量化實(shí)踐中的關(guān)鍵問(wèn)題。

蘇昌景介紹，在挖掘出因子后，無(wú)論是否有效率，都會(huì)將其放置于因子庫(kù)中。“投資的本質(zhì)是評(píng)判標(biāo)的的預(yù)期收益率和風(fēng)險(xiǎn)。量化投資正是運(yùn)用模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，只是在具體操作中，不同頻度的預(yù)測(cè)所運(yùn)用的有效的因子會(huì)有所不同?！碧K昌景表示，構(gòu)建充分的因子庫(kù)，不僅能便于進(jìn)行不同維度的量化模型構(gòu)建，而且能幫助模型更加體系化和完善化。

“AI未來(lái)是否會(huì)接管量化？”

科技在量化投資中的地位日趨重要，AI技術(shù)也同樣引發(fā)著行業(yè)的思索。對(duì)此，蘇昌景堅(jiān)信，人在量化投資中的作用將無(wú)可替代。“一方面，目前的大模型解決的是通用性問(wèn)題，在專業(yè)問(wèn)題上未必有效；另一方面，一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)模型離不開(kāi)設(shè)計(jì)者對(duì)數(shù)據(jù)、算法技術(shù)的深入理解。只有人深度參與，才能產(chǎn)生有效的模型?！?/p>

專業(yè)人才與團(tuán)隊(duì)協(xié)作

早期量化投資最為強(qiáng)調(diào)兩方面的底層能力：一是數(shù)據(jù)分析能力；二是軟件工程能力。

隨著量化投資逐漸由低頻基本面投資轉(zhuǎn)向高頻量?jī)r(jià)交易，對(duì)人才的需求也在悄然發(fā)生改變。蘇昌景介紹，“由于日漸高頻，因此研究更多是數(shù)據(jù)流和價(jià)格波動(dòng)的規(guī)律性內(nèi)容。因此目前量化人才的長(zhǎng)板，更來(lái)自于如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等科技領(lǐng)域?！?/p>

作為泓德基金量化團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人的他，也在致力于將泓德基金量化團(tuán)隊(duì)打造成一支更加專業(yè)團(tuán)結(jié)的隊(duì)伍。

不同于常見(jiàn)的部門(mén)制，蘇昌景介紹，量化團(tuán)隊(duì)在泓德基金內(nèi)以跨部門(mén)的柔性團(tuán)隊(duì)形式存在，以量化投資部為主，包括專戶、風(fēng)控、IT等多部門(mén)人員組成共同協(xié)作。多年的跨部門(mén)協(xié)作也讓團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)頗豐?！翱绮块T(mén)協(xié)作能讓大家在同一個(gè)平臺(tái)、同一個(gè)維度上展開(kāi)討論，也由此形成共用的技術(shù)平臺(tái)，目前我們已形成了一套標(biāo)準(zhǔn)化的模塊供大家調(diào)取使用?！?/p>

團(tuán)隊(duì)永遠(yuǎn)扮演著聚合放大的作用。蘇昌景介紹，在共用平臺(tái)的基礎(chǔ)上，泓德基金量化團(tuán)隊(duì)成員依據(jù)自身所需調(diào)用因子，各有所長(zhǎng)、通力協(xié)作?！皥F(tuán)隊(duì)首先堅(jiān)持在量化的大框架下，堅(jiān)定圍繞股價(jià)波動(dòng)的因素做深入研究和分析；其次，每個(gè)人再結(jié)合自身的背景和能力，選擇最適合自己的路。”

未來(lái)量化投資想要做好高頻量?jī)r(jià)，行業(yè)將在體系化和技術(shù)化層面展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)。落在團(tuán)隊(duì)的人才需求上，蘇昌景表示，未來(lái)團(tuán)隊(duì)也將更重視復(fù)合型技術(shù)人才的招募與培養(yǎng)?！氨热缍肁I、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)，或是具有自然語(yǔ)言處理、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)等背景的人才。在系統(tǒng)化、體系化的思路下展開(kāi)培養(yǎng)?！?/p>

關(guān)鍵詞：