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在變局中開新局
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◎長城基金總經(jīng)理助理，量化指數(shù)投資部總經(jīng)理 雷俊
機(jī)構(gòu)量化投資正在發(fā)生變化。一方面，機(jī)構(gòu)行為逐漸趨同于市場貝塔，導(dǎo)致機(jī)構(gòu)量化投資難以顯示優(yōu)勢；另一方面，市場定價(jià)效率顯著提高，傳統(tǒng)量化投資的基本因素收益率逐漸縮小。
經(jīng)過19年的發(fā)展，ETF的數(shù)量和規(guī)模不斷增長，大量資金流入ETF市場。ETF的快速增長顯著提高了市場的有效性，使被動(dòng)指數(shù)投資在資本驅(qū)動(dòng)的市場中具有更多的優(yōu)勢。被動(dòng)復(fù)制產(chǎn)品的逐年增長吸收了大量的市場資金，機(jī)構(gòu)投資者在市場指數(shù)中的頭寸比例增加，因此指數(shù)結(jié)構(gòu)變得更加機(jī)構(gòu)化。這意味著機(jī)構(gòu)更難擊敗該指數(shù)。
目前，隨著信息的高效傳輸，市場定價(jià)效率大大提高。許多信息在發(fā)布后不到10分鐘，甚至在發(fā)布前10分鐘就被市場完全吸收。在高效的市場環(huán)境下，信息差帶來的紅利逐漸收斂，行業(yè)分化加快。在量化投資中，隨著市場定價(jià)的充分，基本面因素的定價(jià)效率不斷提高，導(dǎo)致因素收益下降。這可能是由于投資者因素選擇的趨同或緊縮的市場資本環(huán)境。
在挑戰(zhàn)的背后，我們?nèi)匀豢梢宰プr(shí)代賦予的機(jī)遇，量化投資仍然有利：
首先是投資廣度的回歸。從a股上市公司的結(jié)構(gòu)變化來看，10年前有2000多家上市公司，現(xiàn)在已經(jīng)增加到5000多家，市值普遍較小。全面注冊制實(shí)施后，小盤股效應(yīng)更加明顯。從流動(dòng)性的角度來看，量化投資適用于小盤股、微盤股或某一細(xì)分。
二是市場價(jià)值因素的回歸。由于宏觀基本面和新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，小微股自今年以來表現(xiàn)良好。目前，小市場價(jià)值的風(fēng)格將繼續(xù)下去。在股票市場上，定量投資仍然可以抓住良好的短期機(jī)會(huì)。
最后是人工智能的賦能。在傳統(tǒng)的定量投資中，線性思維很容易導(dǎo)致模型錯(cuò)過有效的因素收益信息，在因素挖掘端和合成端缺乏非線性思維。機(jī)器學(xué)習(xí)可以很好地構(gòu)建非線性模型，擴(kuò)展到挖掘文本、圖像等非線性數(shù)據(jù)。在計(jì)算能力和數(shù)據(jù)充足的情況下，我們可以通過文本挖掘和圖像挖掘來給定量投資帶來新的授權(quán)。同時(shí)，在深度學(xué)習(xí)的框架下，時(shí)間序列的模型變得更加豐富。因此，在人工智能的授權(quán)下，因素挖掘可以通過注意機(jī)制和時(shí)間序列建模來增強(qiáng)收入，并在非線性模型中與因素合成等其他環(huán)節(jié)形成互補(bǔ)的收入。量化模型最終形成的大量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步擴(kuò)展因素庫。
2023年，我們在中小市值產(chǎn)品上全面擁抱AI，在變局中開新局。傳統(tǒng)的定量投資通常使用殘余回歸進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和因素挖掘，但現(xiàn)在我們可以在不同層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中自由調(diào)整損失函數(shù)（loss function），努力描述端到端因素和風(fēng)險(xiǎn)的投資機(jī)會(huì)，以實(shí)現(xiàn)控制特定風(fēng)險(xiǎn)的因素挖掘。利用人工智能精細(xì)化投資，可以減少產(chǎn)品的相對波動(dòng)，優(yōu)化投資體驗(yàn)。
在定量投資中，深度學(xué)習(xí)和其他人工智能技術(shù)的市場非常廣泛，相關(guān)的研究和應(yīng)用也顯著增加。對我來說，使用人工智能授權(quán)的產(chǎn)品以及如何讓投資者更好地接受它是一個(gè)更大的考驗(yàn)。（CIS)
(注:隨著市場等因素的變化，上述觀點(diǎn)可能會(huì)發(fā)生變化，不另行通知?；鹩酗L(fēng)險(xiǎn)，投資要謹(jǐn)慎。)
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