av在线观看视频免费,av在线观看视频免费,在线人视频在线观看,中文字幕 人妻一区二区,亚洲视频青草久久精品,日本av 在线免费观看,日韩无码国产精品强奸乱伦,在线丝袜美腿中文字幕在线,国产精品自拍蜜臀网

隨著AIGC等新技術方向的逐步推進，量化基金賽道備受市場關注，也引發(fā)了人工智能導致明星基金經(jīng)理能力平庸化的討論。

當“機器學習”的阿爾法圍棋（AlphaGo）屢次擊敗人類職業(yè)圍棋冠軍選手后，有關明星基金經(jīng)理或被人工智能替代的討論就再未停歇，而隨著AIGC等新技術方向的持續(xù)推進，公募基金公司突然意識到“低成本”獲取明星業(yè)績的可能，以及通過人工智能加持的量化技術，來降低對明星基金經(jīng)理的依賴，與此同時，明星基金經(jīng)理的“人腦”選股與量化技術的互相融合產(chǎn)生的選股效果，也有可能使得擁有科技能力的公募基金平臺，或?qū)χ豢础叭四X”的明星基金經(jīng)理產(chǎn)生更高的黏性。

【資料圖】

量化基金經(jīng)理除了寫代碼就是調(diào)試代碼？

每個交易日，量化基金經(jīng)理的起床時間可能都比其他人更早一些。

2月17日上午七點半，南方基金量化基金經(jīng)理解銳就開始干活了，這個時候的解銳更像一位科技公司的IT工程師，他需要先檢查一些系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)、因子、策略等多個模塊的更新情況，如果出現(xiàn)異常需要及時修復以免影響當天交易。

做完這些事前準備，在上午八點半，解銳和他的南方基金公司量化團隊的同事們就要開始內(nèi)部晨會交流。9點15分，還需要做盤前準備，檢查策略模型生成的當天交易列表。

9:30-15:00的開盤時間，如果當天有交易需求，解銳會從開盤開始逐步交易。同時，因為量化研究需要大量的寫代碼、跑代碼、分析結(jié)果，所以盤中的時間也會進行研究工作。此外，他也會觀察行情變化，從中可能會產(chǎn)生一些研究方向的靈感。

收盤不是全部工作的結(jié)束，收盤后的三個小時內(nèi)可能會參加券商的內(nèi)部路演，晚飯后，還要進行當天行情的復盤，事實上，作為量化基金經(jīng)理，“下班”后的工作可能更為繁重。

“尤其是會把一些運算量大的研究放在晚上進行，在睡前要調(diào)試完代碼并且開始運行，這樣可以在第二天進行結(jié)果分析。”解銳告訴券商中國記者。

鵬華基金量化及衍生品投資部總經(jīng)理蘇俊杰也向券商中國記者強調(diào)，每一個交易日開盤前的工作都必須檢查一下夜間程序關于數(shù)據(jù)及因子的更新情況，同時確認量化模型輸出的相關信號，來決定當日組合的交易及調(diào)倉；開盤之后，他會下達交易指令，同時持續(xù)跟蹤市場行情以及投資組合的實時表現(xiàn)，確保組合相對于市場的表現(xiàn)符合預期，并在需要時及時調(diào)整組合的權重和配置。如果市場發(fā)生重大變化或者模型出現(xiàn)異常，也需要在第一時間采取行動，以盡力避免投資組合出現(xiàn)損失，盡可能減少投資組合的風險。

“量化基金經(jīng)理實質(zhì)上大部分工作還是在做研究，寫模型。” 長城基金量化與指數(shù)投資部總經(jīng)理雷俊表示，核心工作主要涵蓋五項內(nèi)容，包括清理數(shù)據(jù)、數(shù)學建模、寫代碼、調(diào)試代碼、打包程序，這種工作幾乎在每一個交易日都是如此。

擺脫公募頂流依賴，“機器學習”選股準確度更高

隨著明星基金經(jīng)理在公募行業(yè)的“成本”變得越來越高，以及過度依賴明星基金經(jīng)理可能帶來的客戶和資金規(guī)模流失風險，越來越多的基金公司將目光瞄向了“成本”較低且有AI技術加持的量化基金產(chǎn)品。

注冊制的開啟以及A股市場越來越多的股票，使得傳統(tǒng)的選股型基金經(jīng)理迎來難度更高的選股工作，但對量化基金經(jīng)理而言，這無疑是在股票市場的茫茫大海中突然發(fā)現(xiàn)了機會無限的新大陸。一個值得關注的現(xiàn)象是，不僅大型公募基金愿意在量化產(chǎn)品人工智能、機器學習上舍得投入，缺乏明星基金經(jīng)理資源的中小基金公司，更希望通過成本相對較低的量化產(chǎn)品技術投入，對市場上的明星基金效應進行非對稱競爭，券商中國記者注意到，創(chuàng)金合信基金、長城基金、大摩華鑫基金都在強化人工智能和量化基金的布局，而大型公募基金考慮到目前明星基金經(jīng)理奔私潮，以及對量化基金、人工智能技術的強烈看好，也在不遺余力地加強產(chǎn)品布局。

“鵬華基金的量化基金很早便加入了AI的元素，通過機器學習等方式對海量的數(shù)據(jù)進行挖掘，同時通過人工智能進行信息整合篩選等�！碧K俊杰接受券商中國記者采訪時指出，人工智能為公募基金打開了新世界，量化基金選股利用機器學習、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術對大量數(shù)據(jù)進行分析，以實現(xiàn)投資組合優(yōu)化和風險控制，進而提高投資收益。這些技術可以通過自動化的方式，從大量數(shù)據(jù)中高效地挖掘出有效的信息，同時減少了人為干預的影響，提高了決策的準確性和效率。因此，在當前信息化快速發(fā)展的時代，量化基金的優(yōu)勢越來越明顯。

博時基金林景藝也坦言，AIGC技術可以有效提高量化投資的效率，主要體現(xiàn)在策略的數(shù)據(jù)處理和代碼實現(xiàn)上，在博時基金將機器學習技術納入到量化模型中，可以發(fā)現(xiàn)，對于大樣本歷史數(shù)據(jù)的分析，機器學習技術確實能提煉出很多在樣本內(nèi)表現(xiàn)卓越的因子和策略，但是其樣本外的工作效果依然存在較大的不確定性。

“股票數(shù)量越來越多，但是人腦的思考深度和覆蓋度是有限的，量化基金的人工智能技術可以彌補人腦思維的局限性。”長城基金雷俊接受券商中國記者采訪時表示，在經(jīng)過大量樣本的訓練后形成的選股邏輯，在深度上是人腦無法簡單理解的。

因為具有人腦所不具備的“機器學習”優(yōu)勢，量化基金產(chǎn)品也比主動選股型基金產(chǎn)品更難適應市場的各種變化。

大摩量化配置混合基金經(jīng)理王聯(lián)欣向券商中國記者強調(diào)，一般而言，量化基金相比于主動管理基金持倉要分散許多，所以凈值彈性相對有所欠缺。不過，在出現(xiàn)整體性上漲的牛市時，量化基金會因為風格穩(wěn)定、紀律性強而表現(xiàn)突出，而在相對弱勢的市場環(huán)境下，量化基金也會由于它充分分散的特點而波動較低。

“量化基金產(chǎn)品在股票市場的很多種風格中，幾乎都能獲得較好的回報�！冰i華基金蘇俊杰認為，因為量化基金的投資運作一般是將事先設定的策略和規(guī)則轉(zhuǎn)為具體的計算機程序，并且進行資產(chǎn)配置和風險控制，快速做出買賣決策、執(zhí)行交易，這使得量化策略的收益表現(xiàn)，與股票市場行情的關系并不明顯，使量化基金不論是震蕩市或是牛市都有可能有機會獲得漂亮的收益。

因子有效性各有不同，量化基金需持續(xù)迭代數(shù)據(jù)

量化基金之所以能夠在股票市場的千變?nèi)f化中，持續(xù)抓到好股票，核心在于人工智能對各種“因子”的使用。

“各種因子的有效性都在變化，比如最近的技術面因子產(chǎn)生的投資效果就很好�！蓖趼�(lián)欣告訴券商中國記者，從數(shù)據(jù)來源上來說，大摩量化配置混合基金在財務類、量價類、情緒類和資金類的因子上都有較深耕耘，但一般會采用動態(tài)評價因子表現(xiàn)并進行自適應權重分配的方案，即從因子的實際表現(xiàn)出發(fā)，去挑選無論是長期、中期，還是短期來看都能有不錯表現(xiàn)的因子進行科學配置，比如過去一年市場進入到相對偏震蕩的狀態(tài)時，大摩華鑫基金公司及時觀察到像反轉(zhuǎn)這樣的技術類因子表現(xiàn)逆勢走強，逐步在組合中增加了技術類因子的配置權重。

在鵬華基金的量化團隊中，基金經(jīng)理蘇俊杰在選股上通常會考慮很多種類的因子，主要包括基本面因子、量價因子、情緒因子等。在考慮因子的時候，他通常會更關注那些在不同市場環(huán)境下都具有較好表現(xiàn)的因子。

比如，蘇俊杰所說的量價因子主要考慮股票價格、成交量等相關指標及之間內(nèi)在關系，這個因子能很好地衡量市場的交易行為以及買賣強度，是相對高頻的指標；比如量價相關性就是很有代表性的量價因子。股票市場中經(jīng)常會談及量價齊升，量升價跌等現(xiàn)象，對于股票后續(xù)的走勢預測有著幫助，于是鵬華基金量化團隊便通過計算相關性的方式將這些邏輯因子化，從而運用到模型當中，盡管量價因子與代表各種財務指標的基本面因子的相關性往往很低，但通過兩者的結(jié)合能起到事半功倍的投資效果。

顯而易見的是，因子的有效性在市場中的不斷變化，也意味著量化基金若真正實現(xiàn)高度的人工智能，戰(zhàn)勝市場，需要持續(xù)的迭代策略，尤其是發(fā)現(xiàn)和增添新的“高價值因子”，這需要量化基金經(jīng)理持續(xù)挖掘各種數(shù)據(jù)。

“如果沒有進行持續(xù)地迭代，選股的有效性會下降�！眲�(chuàng)金合信基金首席量化投資官董梁說，戰(zhàn)勝市場需要不斷地進行研究開發(fā)，部署新的因子和新的建模方法，尋找新的數(shù)據(jù)來源，嘗試從中開發(fā)出新的因子，目前在創(chuàng)金合信基金的生產(chǎn)模型中，有隨機森林、遺傳規(guī)劃和深度神經(jīng)元網(wǎng)絡3個機器學習的模塊，這些模塊在實戰(zhàn)中提供了額外的選股能力。

明星基金經(jīng)理會被替代嗎？量化與主動融合成新趨勢

當阿爾法圍棋頻頻戰(zhàn)勝圍棋冠軍、圍棋明星后，基于AIGC的“機器學習”在投資上的應用，公募行業(yè)的明星基金經(jīng)理是否存在被完全替代的可能？

券商中國記者在采訪中獲悉，人工智能下的量化基金與主動選股思維的結(jié)合，已成為量化基金產(chǎn)品的一種新趨勢，這可能意味著頂級基金的選股策略，在人工智能技術背景下依然存在高度的價值認可。

“投資中的人工智能和人腦不是對立，人腦的優(yōu)勢是深度研究，量化投資的核心是廣度，若有效結(jié)合可以產(chǎn)生很好的效果�！冰i華基金蘇俊杰告訴券商中國記者，例如，在主動投資中，投資經(jīng)理的研究和分析能力可以幫助發(fā)現(xiàn)一些特有的投資機會，同時結(jié)合量化分析工具對投資組合進行優(yōu)化和風險管理，可以達到對組合更精細化管控的效果；在量化投資中，機器學習和大數(shù)據(jù)分析可以幫助發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，此時結(jié)合主動投資的一些定性因素來輔助決策可以彌補一些數(shù)據(jù)規(guī)律遺漏的信息；兩種投資方式的相互融合可以使投資決策更加全面和有效。

博時基金林景藝也認為，量化是一個過程和工具，而不是最終目的，量化策略設計本身就有從主動投資的分析邏輯中提煉的內(nèi)容，就一直在走相互融合的道路，同時現(xiàn)在越來越多的主動選股型基金經(jīng)理也開始運用量化的工具來輔助他們的決策，比如從眾多的上市公司中用量化指標篩選出一些值得重點研究和跟蹤的標的。

“在核心股票池的維護、月度金股的推薦及評價、模型打分排序等方面，我們的量化團隊和主動選股型的基金經(jīng)理有持續(xù)的分享、合作。”創(chuàng)金合信基金董梁說，量化投資的優(yōu)勢在于排雷能力強，在模型的嚴謹性、更新的及時性、覆蓋的全面性以及風險控制上有一定優(yōu)勢，主動投資在個股深度挖掘以及對于宏觀環(huán)境變化的應對上有著難以替代的優(yōu)勢，如果能將量化與主動投資結(jié)合，各取所長，則有可能實現(xiàn)更好的投資收益。

校對：趙燕