江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

点拾|幻方投资陆政哲：完全依靠人工智能的量化投资模式( 二 )


在市场信息中 ， 这一点最终会反映在量价体系中股价的变化、成交量的变化以及技术层面的变化等等 ， 而在这背后就是人的偏好以及行为特征 ， 我们试图通过对大量历史数据梳理、建模 ， 找到内在联系 ， 预判价格变化 。
多年来 ， 不管是主观投资还是量化投资 ， 本质都是在市场中修正价格偏移 ， 再基于这一偏移进行交易 ， 获取收益 。 基本面投资偏向于更长期的价值修复的过程 ， 而我们量化投资关注更短期的价格波动交易的过程 。
竞争优势来自研发和算力
朱昂：中国市场的投资者结构导致量化投资在中国的alpha比海外更高 ， 因为交易对手更弱？
陆政哲对 ， 这是很明显的事实 。 现在在美股市场中一家对冲基金如果年化收益能达到8%-10% ， 就已经非常优秀了 ， 因为美股市场竞争极其激烈 ， 机构化程度非常高 ， 股票标的的头部化程度也非常高 ， 单纯跑赢指数都已经很难了；但A股市场仍处于有非常充足alpha的阶段 ， 同时也在向机构化方向加速 。
朱昂：幻方量化在国内已经做到非常头部了 ， 市场认可度也非常高 ， 相比于其他量化基金 ， 你认为幻方的alpha来源或者竞争优势是什么？
陆政哲从2016年到2020年 ， 短短四五年时间里 ， 国内的量化行业经历了爆发式的增长 ， 我们拆开来分析这一轮增长中的细分策略 ， 发现增长的核心是以量价信号为主的策略 ， 都是相对高频的技术层面分析的量化投资 ， 而不是集中在基本面因子 。 幻方量化作为量价选股中比较大的参与者 ， 伴随着整个趋势发展起来了 ， 幻方的alpha最大来源主要是基于市场波动进行交易产生的alpha 。
提到竞争优势 ， 我们一般不从策略上定义自己的优势 ， 因为一个策略总是有生命周期的 ， 而且生命周期越来越短 ， 这在全球都是相同的 。 相比于市场上其他机构 ， 幻方的特别之处在于强大的策略持续开发能力 。
第一 ， 我们有非常强大的开发团队 ， 公司有120人 ， 这在整个私募投资行业是比较罕见的 。 团队中一半以上是偏人工智能、IT、研究 ， 他们支撑起一整套大的策略开发体系 。 和很多机构不同 ， 我们的体系中没有投资经理 ， 策略开发体系是高度团队化协作的生产模式 。 从因子挖掘、信号挖掘、数据处理到整个神经网络模型的训练 ， 再到投资组合与目标的优化 ， 最终到风控、IT、平台的架设 ， 都是各个领域垂直的团队合作进行的 。 所以 ， 我们的开发新策略的速度非常快 ， 策略的迭代、升级、更新、检验、研究的效率也非常高 。
第二 ， 我们有行业内最具竞争力的算力体系 ， 我们的软硬件系统应该是目前国内最完善、投入最大的 ， 近三年时间已经投入了不到两亿的资金 ， 纯硬件的部分也已经投入了超过一亿 ， 建立了一整套超级计算机体系 ， 以超级算力集群来支撑公司的整个神经网络复杂模型的训练 。 这一块短期来看并不见得立竿见影 ， 但长期而言 ， 对我们进行开发研究能起到非常好的支撑作用 。
朱昂：长期来说 ， 高频策略会不会面临容量的瓶颈？
陆政哲在这里要对高频的定义稍微解释一下 ， 如果按照海外标准的高频概念 ， 目前国内的股票市场交易中是没有非常纯粹的、狭义上的高频交易的 ， 这与国内市场上的交易信号的速度、行情规则和体系有关 。 大家在国内常说的高频交易 ， 并不是国外那种真正意义上的高频交易 。
对于幻方来讲 ， 我们在高频策略领域拥有丰富的经验 ， 但是目前我们主要的策略更专注中高频率的范畴 。 量化投资有一个自然瓶颈 ， 就是我们的交易永远不能超过市场总体成交量的某一个百分比 ， 所以频率越高 ， 策略容量越明显 ， 这是一个制约因素 。
朱昂：你前面也提到了超级计算机 ， 想AILab的数据算力 ， 对应整个幻方投资的帮助是什么级别的？
陆政哲我先说说为什么要做这件事情 。 在做AILab之前 ， 我可以拿到一些通用的算力来支持我们平台运作 。 我们也看到有许多提供基础算力的平台 ， 包括谷歌、阿里、腾讯 。 在我们的模型比较小 ， 神经网络模型并不是特别复杂的时候 ， 这些基础算力是足够的 。 但是等我们的模型复杂程度向前推进后 ， 对于算力的要求上了几个数量级 ， 这时候通用算力就不能满足我们的需求了 。


推荐阅读


上一篇：燕七|借冷门品牌聊聊我的看法，国产HIFI圈做耳机和品牌难不难

下一篇：君说数码|新品电竞显示器评测吧，618想入手144HZ吃鸡显示器？来看看HKC