民生加銀基金何江：投資領(lǐng)域也需要“新基建” 關(guān)注四大層面發(fā)展

　　近日，“新基建”概念如火如荼。日前，民生加銀滬深300ETF基金經(jīng)理何江在接受中國(guó)證券報(bào)記者專訪時(shí)指出，在投資領(lǐng)域，同樣需要呼喚“新基建”。在何江看來，投資領(lǐng)域的“新基建”和量化投資密切相關(guān)，主要有四個(gè)層面的發(fā)展值得關(guān)注：一是大數(shù)據(jù)技術(shù)；二是人工智能技術(shù)；三是投資組合管理技術(shù)；四是交易的智能“高速路”建設(shè)。

　　第一、大數(shù)據(jù)技術(shù)

　　投資很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)就是收集和處理信息。理論上來說，對(duì)于現(xiàn)實(shí)社會(huì)的信息掌握得越完備，對(duì)投資越有利。

　　在何江看來，大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)對(duì)投資機(jī)構(gòu)有重要意義，而構(gòu)建高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)中心充滿挑戰(zhàn)，有兩點(diǎn)需要做好。首先，要加強(qiáng)數(shù)據(jù)的整合。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理是分散的、割裂的。例如，很多研究員調(diào)研獲得的數(shù)據(jù)往往是由研究員個(gè)人進(jìn)行管理，并沒有通過集中的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)一管理，因而這些信息并沒有得到更充分的應(yīng)用。因此，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)的整合，包括外部數(shù)據(jù)與內(nèi)生數(shù)據(jù)的整合、原始數(shù)據(jù)與加工數(shù)據(jù)的整合、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合等。

　　其次，擴(kuò)大數(shù)據(jù)來源，重視另類數(shù)據(jù)的運(yùn)用。傳統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)整理會(huì)受限于人工處理的能力，而隨著科技的發(fā)展，新的數(shù)據(jù)空間越來越大?；ㄆ?span id="bk_475">銀行在一份報(bào)告中表示，在信息時(shí)代，利用大數(shù)據(jù)做交易的投資經(jīng)理將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在同行之前。量化分析師可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，將他們所要驗(yàn)證的變量擴(kuò)展到行為、看法和感知反饋等數(shù)據(jù)。這就在運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的公司和那些沒有運(yùn)用大數(shù)據(jù)公司之間，創(chuàng)造了“信息套利”的可能性。

　　“大數(shù)據(jù)特別是新的另類數(shù)據(jù)，在投資上的運(yùn)用將會(huì)越來越廣泛，而大數(shù)據(jù)也是進(jìn)一步采取人工智能等手段的基礎(chǔ)?！焙谓硎?。

　　第二、人工智能技術(shù)

　　“人工智能技術(shù)正在人類活動(dòng)的各個(gè)方面發(fā)揮重要作用，人工智能也在投資領(lǐng)域發(fā)揮越來越廣泛的作用?！焙谓硎?。

　　在何江看來，人工智能能夠幫助提升那些常規(guī)性工作的效率與質(zhì)量，從而解放人力資源去做那些更富創(chuàng)造性的工作。例如，金融科技公司Kensho就利用人工智能技術(shù)對(duì)于市場(chǎng)信息進(jìn)行處理，可以對(duì)一些基礎(chǔ)的問題進(jìn)行預(yù)判。有了人工智能的幫助，研究員可以再進(jìn)行更深入的研究。

　　何江認(rèn)為，通過人工智能技術(shù)，可以從大數(shù)據(jù)中去發(fā)現(xiàn)那些并非顯性的投資線索，就像是AlphaGo走出了人類棋譜中從來沒有走的妙招。在傳統(tǒng)的量化投資策略中，線性思維占主導(dǎo)地位，而通過人工智能技術(shù)，進(jìn)一步去捕捉各種因子之間非線性的關(guān)系，并且結(jié)合處理海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，從而提升投資效果。

　　第三、投資組合管理技術(shù)

　　何江指出，目前國(guó)內(nèi)很多投資組合管理仍然處在比較初級(jí)的階段，更多地是倚重基金經(jīng)理們的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，缺乏通過專業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行組合層面的精細(xì)化管理?，F(xiàn)在國(guó)內(nèi)常用的投資組合管理系統(tǒng)更多地是著眼于解決賬務(wù)上的問題，而組合層面上的增值功能是相對(duì)比較欠缺的。傳統(tǒng)管理模式存在一些局限性，包括：投資組合的性質(zhì)缺乏穩(wěn)定性，優(yōu)勢(shì)的投資成果無法進(jìn)一步規(guī)模化，投資組合事前的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制還比較簡(jiǎn)單，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)收益特征不能與客戶的需求進(jìn)行很好的匹配。

　　在何江看來，精細(xì)化的組合管理技術(shù)的核心，就是要解決前面提出的問題。通過技術(shù)手段，使得投資組合的風(fēng)格特征進(jìn)一步清晰，優(yōu)化投資組合的收益風(fēng)險(xiǎn)比。并且通過組合管理技術(shù)，把基金經(jīng)理的優(yōu)勢(shì)投資成果規(guī)模化，最大程度地發(fā)揮優(yōu)秀基金經(jīng)理的能力。通過組合技術(shù)，還可以智能化地將投資組合與客戶的需求進(jìn)行有效匹配。

　　何江指出，一個(gè)完備的投資組合管理系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)包含產(chǎn)品周期管理、資產(chǎn)配置、投資交易策略、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與監(jiān)控、情景分析、壓力測(cè)試、交易執(zhí)行、業(yè)績(jī)歸因等各個(gè)環(huán)節(jié)。一方面要強(qiáng)化從投資組合層面去管理，另一方面要強(qiáng)化全流程的管理。例如，貝萊德打造的阿拉丁平臺(tái)，將投資組合管理、風(fēng)險(xiǎn)分析、交易執(zhí)行、數(shù)據(jù)管理與監(jiān)控等結(jié)合在一個(gè)平臺(tái)上，擁有使競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手們望塵莫及的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，可以24小時(shí)對(duì)投資組合進(jìn)行綜合診斷。

　　第四、交易的智能“高速路”

　　天下武功，唯快不破。在何江看來，投資領(lǐng)域也是這樣，特別是在某些策略領(lǐng)域里，“快人一步”往往有利可圖。伊利諾理工大學(xué)斯圖爾特商學(xué)院計(jì)量金融學(xué)教授本杰明·范·弗利特說：“在高頻交易的時(shí)代，技術(shù)速度本身就是一種策略?！边@也是為什么美國(guó)很多投資機(jī)構(gòu)為了提升交易速度愿意投入大量資源。除了速度以外，優(yōu)化的智能算法交易也能夠幫助提升投資業(yè)績(jī)。智能算法交易能夠有效地分析市場(chǎng)的微結(jié)構(gòu)，通過動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)交易訂單的大小、速度和價(jià)位來優(yōu)化交易成本。

　　何江指出，美國(guó)的投資機(jī)構(gòu)已經(jīng)在所謂的“新基建”領(lǐng)域進(jìn)行了大量的建設(shè)。例如，資產(chǎn)管理行業(yè)巨頭貝萊德不斷地在金融科技方面發(fā)力，把科技創(chuàng)新和量化分析放在公司最重要的位置。貝萊德打造的投資風(fēng)控平臺(tái)阿拉丁就是這種“新基建”的結(jié)晶。再例如，高盛為了保住其在行業(yè)中的地位，并且維持創(chuàng)新的領(lǐng)先性，在以科技為核心的“新基建”方面大量投入。高盛前任CEO貝蘭克梵很愛說的一句話：“其實(shí)我們是一家科技公司”。自從上世紀(jì)90年代開始組建量化投資部門，高盛在科技創(chuàng)新和量化投資方面一直走在行業(yè)的前沿。

　　“未來，強(qiáng)國(guó)之間的競(jìng)爭(zhēng)很重要的一個(gè)方面就是科技創(chuàng)新的競(jìng)爭(zhēng)，金融投資領(lǐng)域很大程度也是科技創(chuàng)新方面的競(jìng)爭(zhēng)?！焙谓偨Y(jié)表示，面向未來，投資領(lǐng)域的奮進(jìn)者，要高舉科技創(chuàng)新的大旗，大力發(fā)展“新基建”。

（文章來源：中國(guó)證券報(bào)·中證網(wǎng)）

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