全球观焦点：AI袭来，新变局下量化投资如何应对？景顺长城黎海威：积极拥抱人工智能
发布时间：2023-06-16 12:58:04
来源：市场资讯
AI袭来，不仅是资本市场的投资热点，更让量化这种与生俱来与之相关性更强的投资方式面临诸多考验。
量化投资如何被AI学习与模仿，AI又如何改变量化投资的模型，AI会取代量化基金经理吗？近日，我们在景顺长城举办的20周年多资产策略会量化投资专场中寻找到些许答案。
(相关资料图)
变局下的新挑战
量化投资，或许是投资中最为开放的一类投资模式，“迭代”是量化群体必须面对和跨越的问题。
近年来，量化投资迎来快速发展的时期，但竞争也愈来愈激烈，整个市场进化快变化大。在景顺长城副总经理、量化及指数投资部总经理黎海威看来，必须紧跟时代的潮流和脉搏，自我进化，力争每一步都能做得更好一些。
“ChatGPT出来，大家在想怎么能和量化投资能够更好地结合起来。”黎海威说，他在参加了多场人工智能培训和交流后，最直接体会是，人工智能会把某些行业的门槛降低，人们能更好更容易使用这些工具把工作效率提高。
“以前想做PPT或者录一段视频、完成某个代码编写前，我们需要学很多东西，要花很多时间，本来要花一天的时间，而人工智能一个小时就做好了。譬如需要从历年的政府工作报告中统计报告中出现‘改革发展’的词频，人工智能5分钟就能完成。”黎海威在与笔者交流时表示。
在黎海威看来，ChatGPT背后是整个人类的知识图谱，最终指向是提高效率，如果人工智能未来得到大规模推广，边际上的价值就会被削弱。“以后，可能最重要的是提需求的能力，挑战在于你需要更多的战略性思维，更多时候需要问一些合适的问题。”
对于人工智能带来的挑战，黎海威表示，自己和团队一直在思考要如何拥抱，“怎么拥抱这个趋势，然后去提升决策效率、准确度，对未来的基金行业生态会有产生很大的影响和变化。”
人工智能与基金经理
ChatGPT点燃了大语言模型的浪潮，各个相关行业包括传媒、电子、通信等轮流上攻。与板块热度相关的另一个问题是，量化投资这类更倚重技术的投资方式是否遇到挑战？
在此次策略会上，景顺长城量化团队专户投资经理胡宇坤坦言，对此并不惊讶与担忧。“AI技术在量化投资的领域已经运行了很多年，不仅是ChatGPT，其他先进的机器学习模型对量化投资都会产生影响，人工智能是未来发展的方向。”在他看来，技术的革新恰恰是金融市场应用所需要的。
在很大程度上，人工智能的到来，让景顺长城量化团队几年前就开始的机器学习研究成果得以应用至投资管理中，能帮助基金经理解读大量报告，分析出报告里细微的情绪变化，大大减少研究员的工作量，提高工作效率。
徐喻军是景顺长城量化投资部的基金经理，他认为虽然AI的智能化和自动化可以更好地应对大数据的分析和应用，但具体到投资决策上需要考虑更多因素，基金经理在经验、洞察力、判断能力上，仍然具有独特的优势和价值。
这主要因为AI技术本身有一些限制。例如，AI算法在处理非线性和非平稳时间序列数据方面仍存在挑战，且AI算法的解释性不足，难以从逻辑上解释交易决策。另一方面，股票市场复杂且不确定，受到经济、政治等诸多因素的影响进而影响股票市场的波动，AI仅根据历史数据进行的预测并不准确。
他认为，当前的AI可以处理大量数据并做出预测，但它无法完全理解和解释所有的市场动态，如政策变动、突发事件等可能会对市场产生影响。核心就在于“投资决策不仅关于数学和数据，还涉及到人类的心理和情绪，AI暂时无法模拟。”
事实上，基金经理很难通过一种策略去任何一种市场环境下占领市场，本身就需要借助AI或类似工具处理数据和解决问题。AI的到来，给了景顺长城量化团队更好的应用机会与舞台。
新环境下的迭代突破
无论技术如何发展，模型如何更新，黎海威都非常强调基本面的重要性。他认为，“主动管理基本面投资逻辑一样，投资核心是选择优质公司，基本面量化投资也看公司如何产生盈利、营收销售多少、各种成本多少、存货管理如何、财务杠杆运用情况、利润和现金流如何匹配等，根据这些构建量化模型，并借助各种技术手段和多种维度的数据预测企业未来营收和盈利，争取领先市场。”
对于景顺长城量化投资而言，将主动投资能力这一优势作为根本，从投资策略上不断丰富，实现内涵的丰富与外延的拓展。团队更注重把自下而上选股与自上而下的行业宏观信息更好结合，同时更好地用新的技术手段，包括技术机器学习和非结构化数据、自然语言数据文本更好得结合，去适应新趋势。
在风格轮动切换频繁的市场环境下，景顺长城量化投资正基于自身优势更新迭代。在股票多策略领域进行了诸多重点尝试，其一是自下而上和自上而下的结合；其二是投资的宽度与深度结合。
在行业轮动加快的行情中，如何在自下而上选股噪音比较大的情况下，利用量化工具多维度助力适当弥补决策可能存在的滞后？景顺长城的解决方法是利用量化工具找寻一些相对低相关的数据和策略，通过组合构建多策略的方式融合在一起。由于策略足够分散，相关性足够低，组合自然形成互相支撑的稳定效果。
传统量化选股更倾向于在机会比较分散均匀的市场里进行，但近几年市场存量博弈特征明显，投资机会并不均匀，分域研究是景顺长城量化团队面对这一市场环境做的另一件尝试。每个行业面临的决策机制略不同，比如银行股和消费类股票和TMT并不一样，它面临的数据结构也不同，如何深入挖掘并结合主动经验迭代，是景顺长城量化团队在面对当前市场做的新尝试。
另一个需要量化投资者直面的问题是，当下市场信息传递与应变速度加快，对市场及个股的影响也趋向极致，景顺长城进行了快速反应，通过让机器学习将市场信息有机结合。“不管是用线性还是非线性，量化仅仅是投资的一种工具，关键是投资的想法。”黎海威认为，量化投资以及主动投资，其框架都要更接近人，围绕这一核心充分挖掘这个过程中存在的各种机会。
在变局中寻求突破与更新，景顺长城量化团队正不断迭代优化量化投资模型，积极拥抱人工智能与量化研究的结合，夯实其量化投资能力。
我是基民
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