自2013年起便著手搭建量化投資體系的國金基金，將發(fā)行國金量化多策略基金。日前，國金量化多策略基金擬任基金經(jīng)理林健武在接受采訪時表示，量化投資并非一成不變，隨著量化多因子模型的發(fā)展，運用AI算法來“武裝”量化投資策略，將使得量化基金的表現(xiàn)更適應市場風格。
回顧2017年，隨著A股入選MSCI，市場參與者機構(gòu)化特征日漸明顯，投資理念和選股方式亟待升級。量化投資作為一種投資方式，受到了基金公司的青睞。Wind數(shù)據(jù)顯示，2014年至2017年11月底，普通股票型基金、混合偏股型基金的最大回撤分別為30.55%、43.77%，而主動量化基金的最大回撤僅為17.79%。
率先將量化投資寫入公司發(fā)展戰(zhàn)略的國金基金，在獨有的“量化投資平臺+一站式服務”機制下，已打造了一支擁有18名海內(nèi)外專業(yè)投研人員和豐富量化產(chǎn)品管理經(jīng)驗的多策略全天候量化投資團隊。2016年加盟公司、擔任量化投資總監(jiān)的林健武博士，已有17年量化投資研究經(jīng)驗，更為國金基金注入了強大的量化基因。
林健武認為，隨著量化多因子模型的發(fā)展，量化因子正從單一發(fā)展到多元，從線性關(guān)系逐漸發(fā)展為非線性關(guān)系。之所以此前出現(xiàn)很多量化產(chǎn)品業(yè)績低迷的情況，主要是因為投資中簡單使用了少量因子的線性模型所致。
在他看來，人工智能技術(shù)能幫助挖掘新的選股因子，發(fā)現(xiàn)因子與股票收益之間的非線性關(guān)系、提高模型的預測能力和降低風險評估的滯后性，是未來量化基金的發(fā)展方向。在未來投資中，國金量化多策略將在互聯(lián)網(wǎng)量化策略下獲取海量因子庫，同時使用人工智能技術(shù)下的雙層機器學習模型，以及元知識學習模型下的策略選擇來進行投資。
“國金量化多策略的主策略是互聯(lián)網(wǎng)量化策略，以此對接多家權(quán)威金工團隊、研究機構(gòu)和量化社區(qū)，從而實時收集到新型因子和發(fā)現(xiàn)市場上投資風格的偏移。該策略會運用AI算法來實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、模型訓練、模型優(yōu)化和股票精選。通過滾動學習，快速更新迭代，能更好地適應各類市場環(huán)境。”林健武說。
