大數(shù)據(jù)與智能投顧改變量化投資
由于量化投資的平淡表現(xiàn),2017年成為量化投資的小年。12月23日,在由永安期貨等于上海主辦的2017年第六屆中國對沖基金年會上,諸多國內(nèi)各類知名資產(chǎn)管理機構(gòu)掌門人及業(yè)內(nèi)人士共同探討了國內(nèi)量化投資的現(xiàn)狀,并
由于量化投資的平淡表現(xiàn),2017年成為量化投資的“小年”。12月23日,在由永安期貨等于上海主辦的2017年第六屆中國對沖基金年會上,諸多國內(nèi)各類知名資產(chǎn)管理機構(gòu)掌門人及業(yè)內(nèi)人士共同探討了國內(nèi)量化投資的現(xiàn)狀,并對來年量化投資的方向做了展望。
期貨日報記者在會上了解到,隨著今年量化投資新情況的出現(xiàn),業(yè)內(nèi)人士對量化投資的認識也有了改變。上海富善投資有限公司期貨量化部投資總監(jiān)田源表示,大家普遍認為量化投資追求廣度,涉及品種多,交易速度快,跟主觀投資相比能夠規(guī)避掉很多風(fēng)險。但是從今年的情況來看,不利因素更加突出,量化模型大多數(shù)時候需要持倉,一直持倉就有可能連續(xù)虧損。這樣的情況,對量化投資基金管理人提出了新要求,就是在虧損到來時,能比較準確地判斷是量化策略的邏輯出了問題,還是市場暫時的異常。
“如果有這樣的判斷能力,那在市場暫時異常時,判斷不是策略邏輯出了問題,就可以堅持自己做法。這其實是非常好的事情,今年在期貨市場上我們看到很多團隊很優(yōu)秀,雖然回撤了很多,但是在后半年機會來時又賺了回來,因為他們堅持了自己的做法。但是堅持的前提是對自己策略邏輯的風(fēng)險有一個清晰認識,我覺得這是未來大家要提高的方向。”田源說。
數(shù)據(jù)對于做量化投資來講很重要,因此,2017年大數(shù)據(jù)和人工智能在投資中的運用成為資產(chǎn)管理行業(yè)的一大熱點,也是量化投資的一個發(fā)展方向。上海雷根資產(chǎn)有限公司總經(jīng)理李金龍介紹,傳統(tǒng)、基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)服務(wù)商都可以買到,這種數(shù)據(jù)分析稱為結(jié)構(gòu)化分析。但研究數(shù)據(jù)采集樣本一樣,策略可能同質(zhì)化嚴重。“因此我們需要一些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),比如說輿情分析、搜索、圖形分析等,需要建數(shù)據(jù)庫,且數(shù)據(jù)采集難、過程比較長。”他說,但未來大數(shù)據(jù)分析是一個價值洼地,同時在這種數(shù)據(jù)當中還可以分析出來不一樣的策略,同質(zhì)化不嚴重、相關(guān)性不高,在收益方面就能有明顯提升。
在人工智能運用于量化投資方面,李金龍認為,量化投資可以結(jié)合大數(shù)據(jù)與人工智能來預(yù)測事件,然后根據(jù)預(yù)測的結(jié)果進行投資,這也是新的投資機會。但人工智能現(xiàn)在理論和實際操作還有差距,國內(nèi)量化投資應(yīng)用人工智能,還要看衍生品市場的開放程度。而且市場有各式各樣問題,內(nèi)外在因素很多,機器學(xué)習(xí)很難跟上人的思維,特別是政策性變化等外來因素,還需要人的佐證。
CTA策略今年回撤比較大,資金贖回也比較多,展望明年,深圳市衍盛資產(chǎn)管理有限公司董事長章友認為,明年其競爭會下降。不過在他看來,期權(quán)會是明年非常好的投資領(lǐng)域。今年不論是兩個新上市的商品期權(quán)還是50ETF期權(quán)交易量都非常可觀,同時場外期權(quán)風(fēng)生水起,個人投資者和機構(gòu)投資者包括產(chǎn)業(yè)客戶對其認可度都越來越高。因此,期權(quán)類策略包括場內(nèi)和場外期權(quán),都會是明年的風(fēng)口。
期貨日報記者在會上了解到,隨著今年量化投資新情況的出現(xiàn),業(yè)內(nèi)人士對量化投資的認識也有了改變。上海富善投資有限公司期貨量化部投資總監(jiān)田源表示,大家普遍認為量化投資追求廣度,涉及品種多,交易速度快,跟主觀投資相比能夠規(guī)避掉很多風(fēng)險。但是從今年的情況來看,不利因素更加突出,量化模型大多數(shù)時候需要持倉,一直持倉就有可能連續(xù)虧損。這樣的情況,對量化投資基金管理人提出了新要求,就是在虧損到來時,能比較準確地判斷是量化策略的邏輯出了問題,還是市場暫時的異常。
“如果有這樣的判斷能力,那在市場暫時異常時,判斷不是策略邏輯出了問題,就可以堅持自己做法。這其實是非常好的事情,今年在期貨市場上我們看到很多團隊很優(yōu)秀,雖然回撤了很多,但是在后半年機會來時又賺了回來,因為他們堅持了自己的做法。但是堅持的前提是對自己策略邏輯的風(fēng)險有一個清晰認識,我覺得這是未來大家要提高的方向。”田源說。
數(shù)據(jù)對于做量化投資來講很重要,因此,2017年大數(shù)據(jù)和人工智能在投資中的運用成為資產(chǎn)管理行業(yè)的一大熱點,也是量化投資的一個發(fā)展方向。上海雷根資產(chǎn)有限公司總經(jīng)理李金龍介紹,傳統(tǒng)、基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)服務(wù)商都可以買到,這種數(shù)據(jù)分析稱為結(jié)構(gòu)化分析。但研究數(shù)據(jù)采集樣本一樣,策略可能同質(zhì)化嚴重。“因此我們需要一些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),比如說輿情分析、搜索、圖形分析等,需要建數(shù)據(jù)庫,且數(shù)據(jù)采集難、過程比較長。”他說,但未來大數(shù)據(jù)分析是一個價值洼地,同時在這種數(shù)據(jù)當中還可以分析出來不一樣的策略,同質(zhì)化不嚴重、相關(guān)性不高,在收益方面就能有明顯提升。
在人工智能運用于量化投資方面,李金龍認為,量化投資可以結(jié)合大數(shù)據(jù)與人工智能來預(yù)測事件,然后根據(jù)預(yù)測的結(jié)果進行投資,這也是新的投資機會。但人工智能現(xiàn)在理論和實際操作還有差距,國內(nèi)量化投資應(yīng)用人工智能,還要看衍生品市場的開放程度。而且市場有各式各樣問題,內(nèi)外在因素很多,機器學(xué)習(xí)很難跟上人的思維,特別是政策性變化等外來因素,還需要人的佐證。
CTA策略今年回撤比較大,資金贖回也比較多,展望明年,深圳市衍盛資產(chǎn)管理有限公司董事長章友認為,明年其競爭會下降。不過在他看來,期權(quán)會是明年非常好的投資領(lǐng)域。今年不論是兩個新上市的商品期權(quán)還是50ETF期權(quán)交易量都非常可觀,同時場外期權(quán)風(fēng)生水起,個人投資者和機構(gòu)投資者包括產(chǎn)業(yè)客戶對其認可度都越來越高。因此,期權(quán)類策略包括場內(nèi)和場外期權(quán),都會是明年的風(fēng)口。

責(zé)任編輯:馬麗芳
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