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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
機構(gòu)量化投資正在發(fā)生變化。一方面，機構(gòu)行為逐漸趨同于市場貝塔，導致機構(gòu)量化投資難以顯示優(yōu)勢；另一方面，市場定價效率顯著提高，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，使被動指數(shù)投資在資本驅(qū)動的市場中具有更多的優(yōu)勢。被動復制產(chǎn)品的逐年增長吸收了大量的市場資金，機構(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)變得更加機構(gòu)化。這意味著機構(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，隨著市場定價的充分，基本面因素的定價效率不斷提高，導致因素收益下降。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代賦予的機遇，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。全面注冊制實施后，小盤股效應更加明顯。從流動性的角度來看，量化投資適用于小盤股、微盤股或某一細分。
二是市場價值因素的回歸。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，小市場價值的風格將繼續(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會。
最后是人工智能的賦能。在傳統(tǒng)的定量投資中，線性思維很容易導致模型錯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。機器學習可以很好地構(gòu)建非線性模型，擴展到挖掘文本、圖像等非線性數(shù)據(jù)。在計算能力和數(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，在深度學習的框架下，時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制和時間序列建模來增強收入，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)可以進一步擴展因素庫。
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行風險控制和因素挖掘，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險的投資機會，以實現(xiàn)控制特定風險的因素挖掘。利用人工智能精細化投資，可以減少產(chǎn)品的相對波動，優(yōu)化投資體驗。
在定量投資中，深度學習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更大的考驗。（CIS)
(注:隨著市場等因素的變化，上述觀點可能會發(fā)生變化，不另行通知?；鹩酗L險，投資要謹慎。)
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