万家基金卞勇：量化投资模拟AI自主学习择时同样重要-万家基金量化

量化有望成为下一个业务发展的蓝海，人工智能也势必会成为未来的主线之一，但真正想要做好量化投资并非易事。

中国基金报记者 李沪生

Alphago战胜柯洁再度将人工智能推上风口浪尖。万家基金量化投资部总监卞勇认为，借助量化因子辅助投资将在未来彻底改变基金的投资模式。

“量化基金的投资管理，是一个团队合作的系统性工作。从量化公募产品的表现可以看到，单个投资经理的离任，对于基金表现没有显著的影响。这有利于投资者更好地进行长期投资。”

量化基金未来可期

在卞勇看来，量化基金选择股票数量较多，前十大重仓股多集中20%的权重。而主动管理型基金一般采用自下而上的选股方式，大多基金精选的前十大重仓股占据基金持有股票市值的50%以上。

“虽然量化基金使用优化算法进行股票之间的配权，但股票与股票间的权重相差并不会太大。相比而言，主动管理型基金股票之间的权重相差较大。”

卞勇认为，量化基金的投资管理组合通过充分的分散化投资，分散了在单家公司特有属性上的风险暴露，其资产组合对于风险因子具有相对较低的暴露。同时，量化基金会更频繁地采用对冲工具，对冲市场系统性风险，因此，投资收益更稳定，风险更低。

据悉，万家量化投资团队自主开发了基于深度学习的量化多因子选股模型，能够对各种复杂多变的因素进行分析并进行自主学习，从而适应不断变化的市场环境；同时最大限度地摆脱人为干预，实现量化投资稳健及可持续的优势。

深度学习模型依托于底层技术系统快速处理海量信息的优势，采用了包括基本面、技术层面、交易层面、分析师预期、全市场新闻关联等近400余种因子，涵盖了数量以及文本数据，覆盖了绝大多数市场研究人士所需要观察的指标。

“通过机器深度学习的算法来组合因子，保证了对证券市场海量信息的及时有效处理，避免了人为因素的干扰，也降低了模型风险，最大程度地做到风险和预期收益的可测、可控。”

但卞勇指出，尽管对于大多数基金来说，量化有望成为下一个业务发展的蓝海，人工智能也势必会成为未来的主线之一，但目前来看真正想要做好量化投资并非易事。

卞勇表示，海外常用的衍生工具在国内还算不上丰富，公募量化投资仍有较大提升空间。而从万家基金角度，未来在公募量化投资领域的布局将从三个维度展开：量化选股模型、CTA策略组合以及其它交易型策略。

“我们会重点开发基于人工智能算法的多因子选股模型，选股策略的重要性在未来可预期的低波动市场行情中将日趋重要。”卞勇表示：“相对于主动选股型基金，量化基金的优势不是对单一上市公司的深度挖掘，而是对全市场股票进行广度挖掘，能在分散风险的同时把握行情机会。”

此外，大宗商品的崛起也让公募看到了量化的发展新方向。卞勇表示，期货管理（CTA）策略在公募当中的应用起步晚于私募，但公募在这方面的布局热情较高：“预计今后很长一段时间，CTA组合策略将成为公募量化对冲策略的重要类别。”

择时至关重要

当然，卞勇对于量化投资中的择时也相对较为看重。他指出，选股和择时是股票投资中两大恒久主题。

“在一定程度上，可以说选股更容易把握，而择时对于投资收益的影响更为显著。举例而言，上证综指在2007年就已达到3000点，而当前仍在3000点附近徘徊，其间经历了几次大的上涨和回调，曾两次到达5000点上方。如果投资者能够较为准确地判断出大势，在底部附近建仓，那么仅跟踪指数就能取得很高的收益；反之，在趋势性下跌的市场中，如果没有能够成功逃顶或减仓，能够逆市获得正收益的组合几乎是凤毛麟角。”

因此，卞勇认为择时策略的研究是非常重要的，作为长期判断市场运行趋势、短期内判断买卖点的方法，择时策略对于提高组合收益有很大帮助。

量化择时便是采用数量化的手段，对于影响股票市场走势的因素或者指标进行定量分析，以便预测未来一段时间内市场的走势，从而做出组合买入、卖出等方向性判断的方法。与主动管理类的择时相比，量化择时首先能够最大程度的避免自身情绪的干扰，做出更为理性的判断；其次，随着数据维度的几何级数增长，量化手段能够提供给投资经理超越人脑的数据处理和计算能力，更好的挖掘市场未知因素。

卞勇指出，量化择时的目的有两个：判断市场中长期趋势和拐点出现的大致区域；在股票选定之后，提供买卖操作信号，提升收益率。

“主要依据一些可以量化的指标，作出买卖决策。这些指标可以是估值、投资者情绪；也可以是基本面、宏观经济或者技术方面的；可以是单个的，也可以是多个，或者是经复杂模型合成的。可以是针对整体市场、也可以针对个股买卖。正如一千个人的心中有一千个哈姆雷特，量化择时指标的选择也林林总总、不一而同，重点在于能够构建出一套有明确买卖规则的投资策略。”

“择时非常重要，但想要做好却是非常困难的。任何一个择时模型都有其适宜的特殊市场环境，不存在在所有市场环境下一直有效的模型。”

卞勇表示，万家基金量化投资部经过对于各种择时模型的长期跟踪和系统性研究，发现基于公募基金仓位变化的择时模型在今年以来的市场环境下相对有效，取得了较高的胜率和盈亏比。该模型采用定量化方法对于公募基金的整体平均仓位进行每日估计，在仓位向下突破布林带时买入，在仓位向上突破布林带时卖出。策略回测自今年年初以来，共发出13次交易信号，其中正确信号10次，策略胜率为77%，策略表现突出优异。

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