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银河资本吴振中:量化投资应多策略配置

中国证券报·中证网

  中证网讯 (记者   刘宗根   吴勇)5月11日,银河资本投资总监吴振中在北京大学光华管理学院主题为“量化投资在中国”的演讲中表示,目前量化投资竞争增加,只有不断优化模型去挖掘一些市场中没有发现的因子,尤其是通过一些人工智能、机器学习的方法,比如在因子的搭配上用一些非线性的概念,才能获得较稳定的收益。 

  吴振中表示,全球量化对冲基金管理资产规模已经从1997年的1182亿美元发展到2014年末的3万亿美元,增长20倍,年均复合增速达20%。与国外相比,我国正处于量化投资发展的黄金时期,在股指期货的推进下,量化投资从2009年开始获得了系统性发展,与此同时,国内投资管理人的专业水准不断上升,再加上海外专业人员的回归,量化策略也从早期的Alpha中性策略,发展到现在最受欢迎的量化多策略。 

  不过,吴振中也指出,一批价值股在不断地冲新高,同时也有多只个股出现了不同程度的下跌,此外市场的波动也在下降,这些对量化对冲、量化多头、CTA都会产生不同程度的影响。其进一步表示,3月份波动率已经击穿了10%的水平,这个波动水平是非常低的,也可能是一个持续的过程,低波动率直接影响了CTA策略的收益,也会减少量化选股的α。 

   “没有一种策略是能够永久好的。”吴振中告诉中国证券报记者。量化选股和对冲在2013至2015年中表现良好,而CTA策略在2016年中表现突出,但是随着市场参与者越来越多,竞争越来越激烈,机会的存续会越来越短。现阶段市场结构也在发生变化,需要不断地提高策略的研发水平,根据市场的情况去做一些调整或发现新的机会,才能够与时俱进,因此多策略配置非常重要,可以通过调整比例,不断调节在不同市场环境下的收益和风险,来实现比较好的稳定的收益。 

  “机器学习在国外的阿尔法策略中比较常见,国内目前有些机构也在用,机器学习的优点就是可以不断的根据新数据进行调整,比如说把3000多只股票过去几十年的数据放进去,它就会根据这些数据对股票进行判断,机器学习未来一定会取代筛选成为主流。就像一只猫,如果用筛选的方法,你要告诉它猫的大小、尺寸、鼻子眼睛耳朵等,换成机器学习的话,你给它5000张照片,告诉它这是猫,再给它另外5000张照片,告诉它这不是猫,它就会根据你给的数据判断新的照片是不是猫。”吴振中对记者表示。

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