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民生加銀基金何江:AI重塑量化投資內(nèi)核
隨著人工智能進程提速,公募量化進入激烈的“AI競賽”階段,民生加銀基金是其中的先行者。
早在2021年,民生加銀量化投資總監(jiān)何江便率隊聚焦于AI的量化投資策略研究,開啟量化投資的AI提升之旅。
歷時四年,何江團隊構(gòu)建了“數(shù)據(jù)-特征-策略-組合”的飛輪閉環(huán),這一持續(xù)進化的閉環(huán)正在形成難以復(fù)制的核心護城河。
“民生加銀的AI量化是市場認(rèn)知+工程化能力+優(yōu)勢算法運用的綜合體。其核心壁壘在于將主觀認(rèn)知有效轉(zhuǎn)化為機器可學(xué)習(xí)優(yōu)化的機制,并在高維空間中持續(xù)優(yōu)化投資規(guī)則。”
何江堅信,AI量化不是選擇題,而是公募生存的“必答題”。未來行業(yè)將形成“AI主導(dǎo)量化+工具型指數(shù)產(chǎn)品”的新生態(tài)。
此外,他持續(xù)看好國證2000指數(shù)在科技升級中的配置價值及量化增強空間。
從流體力學(xué)到AI投資
何江這位畢業(yè)于清華大學(xué)流體力學(xué)專業(yè)的基金經(jīng)理,在研究生階段就開始進行混沌復(fù)雜系統(tǒng)的研究,這使他著迷于探究那些復(fù)雜系統(tǒng)中的規(guī)律。
早年校園創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷讓何江很早就接觸到圣塔菲研究所開創(chuàng)的用復(fù)雜系統(tǒng)理論處理經(jīng)濟學(xué)問題的課題。“他們用計算機模擬虛擬交易所,研究交易行為規(guī)律,這使我意識到社會經(jīng)濟的運行規(guī)律同樣可以用工程化方法進行研究?!边@為其日后轉(zhuǎn)向量化投資埋下了伏筆。
何江回憶,當(dāng)時美國華爾街流行“火箭科學(xué)家”的稱謂,主要指那些轉(zhuǎn)行金融的物理學(xué)、數(shù)學(xué)博士。例如,“量化投資之父”詹姆斯·西蒙斯便是數(shù)學(xué)家出身,后來創(chuàng)立了著名的“大獎?wù)禄稹薄?/p>
在過去的指數(shù)增強產(chǎn)品策略的研發(fā)中,通常采用傳統(tǒng)的線性多因子模型,即給估值、盈利等有效的因子賦權(quán)加總。雖然有效,但總感覺像用直尺測量曲面,有些機會并沒能很好地把握
這個困惑在2017年接觸機器學(xué)習(xí)后得到解答,當(dāng)時AlphaGo戰(zhàn)勝柯潔的新聞引發(fā)了何江的思考:“投資中那些難以言喻‘盤感’,或許正是非線性關(guān)系的規(guī)律?!?/p>
2019年加入民生加銀基金后不久,看清技術(shù)發(fā)展大勢的何江決定率隊聚焦于AI的量化投資策略研究,開始了逐步從傳統(tǒng)量化到AI量化的轉(zhuǎn)型。
為何選擇聚焦于AI的量化投資策略?何江闡述了三大動因:
一方面,傳統(tǒng)量化遭遇瓶頸:多因子加權(quán)策略同質(zhì)化嚴(yán)重,陷入內(nèi)卷,線性模型效力逐漸衰減。例如,2022年中證500指數(shù)增強公募基金的平均超額收益已跌破3%。
第二,AI技術(shù)紅利爆發(fā):隨著算力提升和算法迭代,AI模型能夠捕捉人腦難以解析的復(fù)雜市場關(guān)系,其挖掘非線性規(guī)律的能力顯著增強,AI模型預(yù)測勝率較高。
第三,公募獨特數(shù)據(jù)優(yōu)勢:民生加銀具備內(nèi)部的研究數(shù)據(jù),已轉(zhuǎn)化整合內(nèi)部主動投研成果,構(gòu)建起專屬的基本面特征數(shù)據(jù)。
非線性市場機會的“超級捕手”
何江指出,AI量化的核心特色體現(xiàn)在兩方面:
全AI策略替代傳統(tǒng)線性模型:通過技術(shù)性升級,突破傳統(tǒng)模型僅能捕捉線性關(guān)系的局限,實現(xiàn)從“因子加權(quán)打分”到“復(fù)雜非線性規(guī)律挖掘”的本質(zhì)躍遷。
“我們把中證800增強策略從線性模型升級為AI模型,當(dāng)年超額收益有顯著的提升”何江形容當(dāng)時AI策略的突破時刻,“就像海王星的發(fā)現(xiàn)過程—先有理論預(yù)測,再被觀測證實。當(dāng)我們用AI模型找到市場規(guī)律并通過實盤獲得超額收益時,那種驗證的愉悅感無與倫比?!?/p>
工程化平臺支撐:構(gòu)建模塊化開發(fā)體系,將策略拆解為數(shù)據(jù)層→特征層→模型層→組合優(yōu)化層,各模塊協(xié)同迭代升級。
何江團隊歷時四年構(gòu)建了“數(shù)據(jù)-特征-策略-組合”的飛輪閉環(huán),這一持續(xù)進化的閉環(huán)形成難以復(fù)制的核心護城河。
何江總結(jié),民生加銀的AI量化是工程化能力(標(biāo)準(zhǔn)化策略模塊拆解)、專屬數(shù)據(jù)(基本面特征庫)、算法創(chuàng)新(前沿模型應(yīng)用)的綜合體。其核心壁壘在于將主觀認(rèn)知有效轉(zhuǎn)化為機器可學(xué)習(xí)優(yōu)化的機制,并在高維空間中持續(xù)優(yōu)化投資規(guī)則。
以何江管理的國證2000指數(shù)增強為例,AI模型的創(chuàng)新體現(xiàn)在三個維度:
數(shù)據(jù)維度的提升:AI模型的創(chuàng)新首先體現(xiàn)在數(shù)據(jù)源的大幅拓展。一方面新的技術(shù)使得我們能夠處理更加高維的海量數(shù)據(jù),另一方面通過AI的技術(shù)可以處理過去難以處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),包括文本數(shù)據(jù)等。
模型能力的飛躍:傳統(tǒng)量化模型難以捕捉金融市場中復(fù)雜的非線性關(guān)系,而AI模型實現(xiàn)了從“線性假設(shè)”到“非線性洞察”的飛躍,很多AI模型天生擅長在數(shù)據(jù)中尋找高度非線性的、交互式的復(fù)雜模式,而無需預(yù)先設(shè)定公式。
決策過程的進化:傳統(tǒng)模型往往是相對靜態(tài)的規(guī)則,而AI模型可根據(jù)市場環(huán)境進行動態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整,甚至在不同的市場模式(如牛市、熊市、震蕩市)下切換策略或參數(shù),實現(xiàn)動態(tài)的自適應(yīng)。
科技升級中的量化沃土
在科技創(chuàng)新驅(qū)動的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型過程中,何江看好國證2000指數(shù)的中長期配置價值。該指數(shù)長期受益于科技產(chǎn)業(yè)升級,在AI(算力/應(yīng)用)、科技成長(半導(dǎo)體/創(chuàng)新藥)、高端制造(國產(chǎn)替代)等領(lǐng)域存在結(jié)構(gòu)性機會。
何江管理的民生加銀國證2000指數(shù)增強基金是其AI量化策略的代表作,季報顯示,截至今年6月末,民生加銀國證2000指數(shù)增強基金近六個月、近一年回報分別為17.18%、49.66%,分別遠超10.26%、35.04%的同期業(yè)績比較基準(zhǔn)收益率。其中近一年同類排名3%(銀河證券數(shù)據(jù),增強規(guī)模指數(shù)股票型基金(A類))。
何江強調(diào)國證2000作為指數(shù)增強標(biāo)的具備核心優(yōu)勢:成份股數(shù)量眾多、行業(yè)分布廣泛、定價效率較低、成長屬性突出,為量化策略捕捉Alpha 提供了豐厚土壤。歷史數(shù)據(jù)顯示,國證2000指數(shù)量化增強產(chǎn)品的超額收益的幅度和穩(wěn)定性通常優(yōu)于滬深300等大盤指數(shù)增強基金。
他同時指出,有效的量化增強需結(jié)合嚴(yán)格風(fēng)險控制,在行業(yè)中性、風(fēng)格偏離中性等約束下,依據(jù)AI模型打分進行組合優(yōu)化。
面對極端行情,何江坦言:“AI不是水晶球,它是基于歷史數(shù)據(jù)來總結(jié)規(guī)律,而外部沖擊短時期擾動的情況下,基于歷史規(guī)律的投資會遇到壓力,這種情況下就顯現(xiàn)出風(fēng)險管理的重要性?!逼洚a(chǎn)品業(yè)績在2024年小盤股暴跌和2025年關(guān)稅風(fēng)波中表現(xiàn)穩(wěn)健,這歸功于嚴(yán)格的風(fēng)險管理。
“AI量化并非用機器替代人,而是用機器延伸人的認(rèn)知邊界——它能從幾千只股票中同時解析多維特征之間的關(guān)系,處理人腦無法企及的復(fù)雜度?!?/p>
在他看來,公募量化已進入激烈的“AI競賽”階段?!癆I量化不是選擇題,而是公募基金的生存必答題。拒絕進化的機構(gòu),會在未來面臨較大的挑戰(zhàn)?!?/p>
展望未來,何江預(yù)計公募行業(yè)最終將形成“AI主導(dǎo)量化+工具型指數(shù)產(chǎn)品”的新生態(tài),
科技金融應(yīng)當(dāng)成為這個行業(yè)基本的底色。
(文章來源:中國基金報)
(原標(biāo)題:民生加銀基金何江:AI重塑量化投資內(nèi)核)
(責(zé)任編輯:6)
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