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机器学习or主观量化,谁才是未来量化主旋律?

雪球 • 1 年前 • 245 次点击  

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风险提示:本文为转载文章,所提到的观点仅代表个人意见,所涉及标的不作推荐,据此买卖,风险自负。

作者:小孟研基

来源:雪球

近期参加了两场#雪球基金调研团# 关于量化基金的调研活动一场是$国金量化多因子(F006195)$ 马芳姚加红管理另一场是$大成景恒混合A(F090019)$ 苏秉毅管理这两只产品分别代表了目前量化投资的两种主流路径纯量化模型投资和主观量化结合投资

听完两场调研后小孟思考了一个问题未来哪种路径将会是量化投资的主流

首先先给不太了解量化的朋友解释下两种路径的概念纯量化模型投资可以简单理解为机器人做投资机器人通过不断总结市场规律并自我学习独立完成选股构建组合交易全流程管理人在整个过程中更多的是投喂市场数据开发迭代模型不参与投资决策

而与之相对应的主观量化结合则是利用量化模型辅助管理人做数据整合选股交易风控等操作整个投资过程更多的是人作为主导注意这里说的是 路径是代表着一种投资理念而非策略市场现有的量化策略量化选股指数增强量化中性CTA量化交易多策略等等都可以采取这两种路径的其一

两种路径的区别点就在于人在投资过程中主导与否所以其实上述问题可以归结为一个辩题机器学习到底能不能替代人类做市场投资

量化策略发展多年至今如果单从产品业绩表现看并不能区分孰优孰劣比如大成景恒在苏秉毅任职的5年时间里年化达到了18%最大回撤25%左右国金量化多因子在马芳任职近3年时间里年化在16%最大回撤21%左右超额收益的水平也都长期跑赢市场平均

在调研团活动中大成的基金经理苏秉毅提到了一点小孟印象深刻他大概意思是市场中有极少的因素是不会变的其中就包括人性

诚然市场的本质是人的游戏谁能把握住人性谁就在这个游戏中胜出即便现在许多量化模型开始从线性向非线性转变依然很难挖掘市场以外的变量这也是那么多基金经理依然频繁地跑上市公司调研的原因

基于这一点大成苏秉毅的投资框架是小盘+反转专注冷门股专注估值回归的价值量化模型在整个投资过程中仅作为提供相关数据的工作从投资理念到投资框架苏秉毅是完全自洽的

反过来讲量化模型虽然不能探寻人性的规律却能克服人性的弱点在投资风控赚取情绪面溢价上有更突出的表现从两只产品过往的风控能力上也能看出$国金量化多因子(F006195)$ 更胜一筹国金还有一只量化专户产品2016年至今年化17%最大回撤仅为6.5%更为夸张

最后无论是大成还是国金两方都最大程度地利用了各自路径的优势创造出了不小的价值当下并不能完全判断出孰优孰劣而且对于A股市场而言量化投资才刚刚兴起未来科技还会进步市场规律还会变化AI究竟是替代人类还是辅助人类的话题还会一直为大家所探讨让我们一起拭目以待吧。


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