艾方资产蒋锴：持续学习才是量化投资的护城河( 二 )
我们做期权策略也比较早 ， 2015年2月份 ， 50ETF期权上市的第一天 ， 我们就开始交易了 ， 到上个月正好是50ETF期权上市五周年 ， 我们也做了五年了 ， 这个策略一开始是很小众的策略 ， 因为容量也不大 ， 从去年开始 ， 随着市场参与者变多 ， 以及包括沪深300ETF期权在内的新品种上市交易 ， 期权策略容量也在逐渐增加 。
从艾方过去的发展来看 ， 其实一直在拓展自己的投资范围 ， 在策略上不断创新？
蒋锴
艾方的特色一直是在市场中寻找广义的alpha ， 这也是我们做量化的初衷：量化可以带给我们相对可预期的收益 ， 应对相对可预期的风险 。 比如说2014年上半年我们就观察当时市场非常流行小市值公司通过借壳重组 ， 带来很大的超额收益 。 我们观察到这个现象后 ， 就做了一个量化的事件驱动策略 。 用量化手段去分析什么样的公司能被选中 ， 当时这个组合的超额收益非常好 。 这些都是A股市场比较有特色 ， 存在定价偏差的地方 。 只要有定价偏差 ， 就能获得利润 。 这是我们对于alpha的理解 ， 通过广义的定价偏差 ， 获得基于有效定价认知的超额收益 。 在中国这样有效性比较差的市场中 ， 因为有定价偏差的存在 ， 所以一定能找到广义的alpha ， 我们主要在资产定价中找到定价偏差 ， 多个定价偏差组合分散风险 ， 这是我们的核心宗旨 。
A股市场有很多机会都是从后视镜角度来看的 ， 您在当下是通过什么样的方式找到市场上的好机会呢？
蒋锴
我觉得在国内市场想要找到好机会 ， 很重要的一点是要保持开阔的视野 。 我们做交易的人很容易习惯于自己的固有模式 ， 比如做股票量化的就一直做股票量化 ， 做CTA的就一直做CTA 。
但中国市场有一点跟海外市场不同 ， 美国市场过去十年并没有增加新的交易品种 ， 中国市场一直在成长 ， 期间不断地出现的新的交易品种 ， 会为市场带来一些体制性套利机会 。 因为大家往往对新机制了解不多 ， 所以定价偏差就大一些 ， alpha也就更大 。 这也要求我们不断拓展视野 ， 不要待在舒适区太久 。
我们团队也实时关注市场上出现的不同标的和新交易机制 ， 定期讨论不同领域和标的上的好机会 。 另外 ， 我们也会借鉴海外经验 ， 并复制到国内市场 。 比如说我们现在做的比较多的可转债套利 ， 我自己就在美国的时候做过 。 包括期权交易 ， 在海外是非常大的机会 ， 国内虽然在2015年推出时很小众 ， 但是借鉴海外就会明白 ， 期权最终会成为很大容量的资产类别 。
艾方资产是比较早关注和应用机器学习的量化私募 ， 那么您怎么看AI未来在量化对冲领域的运用呢？
蒋锴
我们一直在思考两个问题：第一 ， AI最终会对这个行业产生什么影响；第二 ， 在这个领域 ， AI能做到什么程度 。 我对于AI的关注和自己背景有关 ， 之前读书就是研究人工智能方向的 。 刚毕业的时候 ， 也想着怎么把机器学习运用到投资中去 ， 但受限于算法模型和处理能力 ， 效果一般 。
我们在2015年又重新开始做AI的机器学习 ， 取得了不错的效果 。 那时候因为做的人还比较少 。 我觉得要用更大格局来看待AI ， 不要仅仅作为一个选股的工具 。 往后看 ， 人工智能和机器学习在整个投资领域的应用 ， 空间会越来越大 。 因为在大量传统行业都已经证明了其学习能力 。
今天量化投资领域 ， 传统的统计学模型已经接近走到了尽头 。 要在这个方面再有提升 ， 必须有一些不同的方法论 。 人工智能给方法论的提升带来了机会 。
投资者结构和交易制度
让中国市场alpha更大
您在国外也做过 ， 在国内也做了很多年 ， 您怎么看量化投资在国内外的差异呢？
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