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大数据打造高效“机器选股”时代

2018-07-11 丝竹文库 网友评论 0

中欧基金量化策略组曲径:□本报记者 李良曲径,美国卡内基梅隆大学计算金融硕士,9年证券从业经验。历任中信证券(600030,股吧)另类投资业务线高级副总裁,美国千禧年对冲基金量化投资高级研究员及副总裁。2015年3月加入中欧基金,现任中欧基……

专题: 量化选股模型 贵州大数据 新时代都有哪些新变化 新时代人们生活的变化 

中欧基金量化策略组曲径:

□本报记者 李良

曲径,美国卡内基梅隆大学计算金融硕士,9年证券从业经验。历任中信证券(600030,股吧)另类投资业务线高级副总裁,美国千禧年对冲基金量化投资高级研究员及副总裁。2015年3月加入中欧基金,现任中欧基金量化策略组投资总监。

A股6月中旬以来的剧烈波动,并没有影响曲径的投资节奏。相反,作为中欧基金量化策略组的负责人,曲径却透过A股市场的大幅波动,看到了量化投资的新机遇。

“目前A股的波动率远远高于发达国家的股票市场,市场的非有效性更加明显。很多量化策略的本质是为市场注入流动性,A股的现状比较适合这类策略的发挥。”曲径说,“基于A股的量化对冲产品,提供了收益率介于固定收益和股票投资之间的投资品种,丰富了投资人的资产配置范围,有可能吸引更多追求中低风险的资金流入市场。同时,伴随着大数据时代的来临,量化选股的手段趋于多元化,利用‘机器选股’更加有效,这也会显著提升收益的稳定性。”对于大数据时代的投资逻辑,曲径有着独到的见解。

中国证券报:大数据时代来临,你认为大数据对A股市场投资会产生怎样的影响?

曲径:随着计算机运算速度的大幅提升,以及分布式计算的技术推广,使得基于大数据的投资成为可能。

通过整合多元数据,包括网络用户行为数据,舆情信息的扩散与信息影响的追踪,零售消费的大数据整合等,深入变革传统的股票投资行为。例如,通过互联网用户的数据分析,消费者对地产门户网站的访问行为,以及特定楼盘主页的访问热度,我们可以预估整体地产行业销售的趋势,这种通过大数据得到的预测,要比官方住宅销售的事后统计更有前瞻性和预测性。量化投资的基础是信息获取和信息处理。通过这些有效信息的获取,我们在股票投资上就可以领先一步。由此可见,在未来投资中,数据的作用将尤其重要。

中国证券报:作为资深量化投资人,你会通过怎样的投资逻辑来把握大数据时代的机遇?

曲径:大数据的应用,使机器学习选股成为未来趋势。量化选股是基于大数定律的投资方式,如果选股模型的预期胜率较高,在样本量足够大且投资分散的情况下,最终的投资效果,将很接近预测的胜率,获得盈利。

在大数据时代的量化投资具有一些明显的特征。例如,需要整合海量数据,以此挖掘多元化的交易机会。金融工程师通过构建数学模型,使其选股的方法具有可复制、可持续的特性。同时,通过优化且分散的投资操作,量化产品有效地规避了个股风险,使其与传统股票型基金的相关度较低。

此前,主流的量化投资多为量化多因子模型和统计套利模型,这类模型在2007年达到了顶峰。当时,华尔街很多基金使用的量化模型高度相似,以2007年8月的“量化实效”为触发点,某只基金清仓时,触发了类似的基金大幅回撤,从而引发了量化踩踏事件。事实上,同质化的投资,由于有后续资金持续涌入,短期会产生看似很好的收益,但是一旦发生行情反转,集体亏损这样的极端事件难以避免,其结果就像我们刚刚经历的A股流动性危机那样。

正是经历过美国量化投资的兴起和挤兑,我对投资策略的差异性非常重视,只有选到独立研发的,与主流模型有差异的阿尔法,才能保证策略的可持续性。而基于大数据的分析框架,使我们的数据源更独特,策略体系更为稳健,与传统投资方式选出的股票相关度低。在中欧量化策略组中,我们坚持追求“独立研发的、高胜率的”的投资方法。

中国证券报:为什么选择到中欧基金发展自己的事业?目前量化投资策略组的团队构建情况如何?

曲径:我很喜欢中欧基金的合伙人文化。中欧基金平等、开放的风格,极大提高了内部的协同效率,给传统基金行业注入了创业的精神。作为量化投资团队,我们的基础工作依赖IT技术部门和产品设计部门的协同支持,中欧基金效率之高,对我来说是个惊喜。从我个人的角度来说,中欧基金一致的合伙人愿景,提升了团队的效益,最小化公司内部损耗;而市场化的激励机制保证了投资团队的稳定性,将投资团队与客户利益一致化,才能持续为投资人提供价值。

具体团队方面,量化策略组和其他策略组不同,我们本质上是一个工程师团队。每一个人都有数学建模能力,编程能力,对数字敏锐,热爱数据分析。目前,团队由三个小组构成:大数据核心研究、投资组合构建、算法交易执行。这三大支柱是我们构建量化模型的基础。

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