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(jìn)程提速，公募量化進(jìn)入激烈的“AI競(jìng)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(duì)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(shí)四年，何江團(tuán)隊(duì)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(jìn)化的閉環(huán)正在形成難以復(fù)制的核心護(hù)城河。

　　“民生加銀的AI量化是市場(chǎng)認(rèn)知+工程化能力+優(yōu)勢(shì)算法運(yùn)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(jī)器可學(xué)習(xí)優(yōu)化的機(jī)制，并在高維空間中持續(xù)優(yōu)化投資規(guī)則?！?/p>

　　何江堅(jiān)信，AI量化不是選擇題，而是公募生存的“必答題”。未來(lái)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(guó)證2000指數(shù)在科技升級(jí)中的配置價(jià)值及量化增強(qiáng)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(jìn)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(jì)學(xué)問(wèn)題的課題?！八麄冇糜?jì)算機(jī)模擬虛擬交易所，研究交易行為規(guī)律，這使我意識(shí)到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行規(guī)律同樣可以用工程化方法進(jìn)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(shí)美國(guó)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(lái)創(chuàng)立了著名的“大獎(jiǎng)?wù)禄稹薄?/p>

　　在過(guò)去的指數(shù)增強(qiáng)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(jué)像用直尺測(cè)量曲面，有些機(jī)會(huì)并沒(méi)能很好地把握

　　這個(gè)困惑在2017年接觸機(jī)器學(xué)習(xí)后得到解答，當(dāng)時(shí)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(shì)的何江決定率隊(duì)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(dòng)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(qiáng)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(chǎng)關(guān)系，其挖掘非線性規(guī)律的能力顯著增強(qiáng)，AI模型預(yù)測(cè)勝率較高。

　　第三，公募獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)：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(dòng)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(chǎng)機(jī)會(huì)的“超級(jí)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(guò)技術(shù)性升級(jí)，突破傳統(tǒng)模型僅能捕捉線性關(guān)系的局限，實(shí)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(qiáng)策略從線性模型升級(jí)為AI模型，當(dāng)年超額收益有顯著的提升”何江形容當(dāng)時(shí)AI策略的突破時(shí)刻，“就像海王星的發(fā)現(xiàn)過(guò)程—先有理論預(yù)測(cè)，再被觀測(cè)證實(shí)。當(dāng)我們用AI模型找到市場(chǎng)規(guī)律并通過(guò)實(shí)盤獲得超額收益時(shí)，那種驗(yàn)證的愉悅感無(wú)與倫比?！?/p>

　　工程化平臺(tái)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(jí)。

　　何江團(tuán)隊(duì)歷時(shí)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(jìn)化的閉環(huán)形成難以復(fù)制的核心護(hù)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(kù)）、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(jī)器可學(xué)習(xí)優(yōu)化的機(jī)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(guó)證2000指數(shù)增強(qiáng)為例，AI模型的創(chuàng)新體現(xiàn)在三個(gè)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(guò)AI的技術(shù)可以處理過(guò)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(chǎng)中復(fù)雜的非線性關(guān)系，而AI模型實(shí)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(zhǎng)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(wú)需預(yù)先設(shè)定公式。

　　決策過(guò)程的進(jìn)化：傳統(tǒng)模型往往是相對(duì)靜態(tài)的規(guī)則，而AI模型可根據(jù)市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整，甚至在不同的市場(chǎng)模式（如牛市、熊市、震蕩市）下切換策略或參數(shù)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的自適應(yīng)。

科技升級(jí)中的量化沃土

　　在科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中，何江看好國(guó)證2000指數(shù)的中長(zhǎng)期配置價(jià)值。該指數(shù)長(zhǎng)期受益于科技產(chǎn)業(yè)升級(jí)，在AI（算力/應(yīng)用）、科技成長(zhǎng)（半導(dǎo)體/創(chuàng)新藥）、高端制造（國(guó)產(chǎn)替代）等領(lǐng)域存在結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)。

　　何江管理的民生加銀國(guó)證2000指數(shù)增強(qiáng)基金是其AI量化策略的代表作，季報(bào)顯示，截至今年6月末，民生加銀國(guó)證2000指數(shù)增強(qiáng)基金近六個(gè)月、近一年回報(bào)分別為17.18%、49.66%，分別遠(yuǎn)超10.26%、35.04%的同期業(yè)績(jī)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(qiáng)規(guī)模指數(shù)股票型基金(A類)）。

　　何江強(qiáng)調(diào)國(guó)證2000作為指數(shù)增強(qiáng)標(biāo)的具備核心優(yōu)勢(shì)：成份股數(shù)量眾多、行業(yè)分布廣泛、定價(jià)效率較低、成長(zhǎng)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(guó)證2000指數(shù)量化增強(qiáng)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(qiáng)基金。

　　他同時(shí)指出，有效的量化增強(qiáng)需結(jié)合嚴(yán)格風(fēng)險(xiǎn)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(jìn)行組合優(yōu)化。

　　面對(duì)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(lái)總結(jié)規(guī)律，而外部沖擊短時(shí)期擾動(dòng)的情況下，基于歷史規(guī)律的投資會(huì)遇到壓力，這種情況下就顯現(xiàn)出風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性?！逼洚a(chǎn)品業(yè)績(jī)?cè)?024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(xiǎn)管理。

　　“AI量化并非用機(jī)器替代人，而是用機(jī)器延伸人的認(rèn)知邊界——它能從幾千只股票中同時(shí)解析多維特征之間的關(guān)系，處理人腦無(wú)法企及的復(fù)雜度?！?/p>

　　在他看來(lái)，公募量化已進(jìn)入激烈的“AI競(jìng)賽”階段。“AI量化不是選擇題，而是公募基金的生存必答題。拒絕進(jìn)化的機(jī)構(gòu)，會(huì)在未來(lái)面臨較大的挑戰(zhàn)?！?/p>

　　展望未來(lái)，何江預(yù)計(jì)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(gè)行業(yè)基本的底色。

（文章來(lái)源：中國(guó)基金報(bào)）

(原標(biāo)題：民生加銀基金何江：AI重塑量化投資內(nèi)核)

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