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蒙玺投资:机器学习和“经典线性组合”结合更易实现长期稳健的投资收益

王辉 中国证券报·中证网

  中证网讯(记者 王辉)蒙玺投资8月15日发布消息,在上周末由宽邦科技、华泰证券等联合主办的“《中国量化投资季刊》2022年夏刊发布暨研讨会”上,蒙玺投资创始人、总经理李骧做了主题为“低波动Alpha的构建”的演讲。李骧认为,量化策略获取低波动Alpha,要回到量化的本源,即量化机构如何获得超额收益,这主要考验量化投资机构的研究能力相对于行业平均水平的“超额值”。从过往蒙玺投资的投资实践来看,机器学习和“经典线性组合”相互结合,更容易实现长期稳健的投资收益。

  李骧表示,量化投资Alpha收益的主要来源有“数据”“策略”和“执行”三个方面。在数据端的超额收益方面,以蒙玺投资在业内认可度较高的“低延时业务”来看,超额收益来源相对统一。从策略端来看,在因子和模型中,模型的重要性则大于因子。在执行端方面,主要是确保量化策略发现的“市场无效性”,最终能得到数据的落实。

  李骧认为,当前国内量化策略主流主要包括机器学习和“经典线性组合”。考虑到两者低相关性及特点,长期以来蒙玺投资采用了“混和策略”,即“经典线性组合”注重防守、机器学习注重进攻,尽可能获得低波动的长期稳健收益。

  据了解,成立于2016年的蒙玺投资是一家专注于量化投资的投资机构。借助突出的数据挖掘、统计分析和软件开发能力,公司构建了覆盖多市场、多品种的量化资产管理平台。此外,作为一家技术导向的量化投资机构,蒙玺投资在海量数据、交易执行等领域具备一定技术优势,在低延时投资领域长期稳居行业头部。

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