德邦基金量化投資部總經(jīng)理李榮興:人工智能算法推進(jìn)建設(shè)智慧金融

德邦基金的李榮興是國(guó)內(nèi)第一批接觸人工智能量化投資領(lǐng)域的專家之一。李榮興認(rèn)為,強(qiáng)大的信息聚合力是人工智能的優(yōu)勢(shì),不過(guò)這一優(yōu)勢(shì)的發(fā)揮要建立在對(duì)投資具有深刻理解的基礎(chǔ)之上。此外,還要具備將其充分轉(zhuǎn)化為模型的能力,由此構(gòu)建的底層特征才能將人工智能的優(yōu)勢(shì)真正釋放出來(lái)。就好比戰(zhàn)斗機(jī)需要一個(gè)技術(shù)卓越的飛行員一樣,兩者結(jié)合才能發(fā)揮出最強(qiáng)大的戰(zhàn)斗力。

在李榮興看來(lái),過(guò)去幾年量化投資在人工智能領(lǐng)域的成功,本質(zhì)上是因?yàn)榻鉀Q了全局性問(wèn)題。它并不會(huì)顛覆原來(lái)的方法論,而是賦能傳統(tǒng)量化投資,為傳統(tǒng)多因子體系提供強(qiáng)大的算法工具箱。

德邦基金量化投資部總經(jīng)理李榮興長(zhǎng)期深耕量化投資領(lǐng)域,見證了國(guó)內(nèi)量化基金的發(fā)展歷程。“量化投資是立足于數(shù)據(jù)和信息的方法論,主要利用算法處理海量信息,幫投資者賺取更多的阿爾法收益。”李榮興表示。

持續(xù)探索 尋找增強(qiáng)收益的武器

入行初期,李榮興即加入了國(guó)信證券金融工程團(tuán)隊(duì),該團(tuán)隊(duì)多次摘得《新財(cái)富》金融工程組桂冠。作為團(tuán)隊(duì)核心成員,李榮興在工作期間積累了豐富的投資經(jīng)驗(yàn)。此后,李榮興相繼在光大證券、太平資產(chǎn)管理量化產(chǎn)品,如今加盟德邦基金,成為德邦基金量化團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)軍人物。

在多年的量化投資實(shí)踐中,李榮興形成了一套獨(dú)具特色的打法。“我的投資框架可以拆解為三層邏輯:基礎(chǔ)層是模型使用的數(shù)據(jù)能否及時(shí)反映市場(chǎng)信息,這一要素我稱為數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性;而后是從數(shù)據(jù)中提取的信息能否反映市場(chǎng)的全部狀態(tài),即信息的全面性;頂層邏輯則是模型有沒(méi)有能力統(tǒng)籌分析全市場(chǎng),即信息處理能力的全局性。”

“這三方面的能力每多提升一點(diǎn),超額收益就有可能更多一點(diǎn)。” 李榮興把數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、信息的全面性和信息處理能力的全局性作為量化策略考量的重要標(biāo)準(zhǔn)。相比純粹去看超額收益曲線,他更關(guān)心曲線向好背后的策略邏輯。“量化是一個(gè)高度內(nèi)卷的行業(yè),但時(shí)間始終是護(hù)城河。”

隨著量化投資領(lǐng)域的不斷成熟,李榮興也找到了增強(qiáng)收益的武器。2017年,彼時(shí)量化投資發(fā)展受挫,研究量化投資的路徑也發(fā)生分化,有人選擇基本面量化投資,李榮興則選擇進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,將AI策略融入自己的量化投資框架中。

李榮興表示,經(jīng)過(guò)多年積累,量化在實(shí)時(shí)性和全面性上已經(jīng)做得很好,但傳統(tǒng)的回歸方法并不適合處理海量數(shù)據(jù),簡(jiǎn)單的信息聚合算法也沒(méi)有辦法解決信息處理的全局性問(wèn)題。因此,行業(yè)需要更強(qiáng)大的算法去解決這一問(wèn)題,機(jī)器學(xué)習(xí)算法的引入是行業(yè)發(fā)展的必然。

在李榮興看來(lái),過(guò)去幾年量化投資在人工智能領(lǐng)域的成功,本質(zhì)上是因?yàn)榻鉀Q了全局性問(wèn)題。它并不會(huì)顛覆原來(lái)的方法論,而是賦能傳統(tǒng)量化投資,為傳統(tǒng)多因子體系提供強(qiáng)大的算法工具箱。讓量化行業(yè)的工作流程從數(shù)據(jù)、因子簡(jiǎn)單回歸,變成了數(shù)據(jù)、特征、因子、海量算法,表達(dá)與提取投資信息的能力大幅提升。

另外,李榮興認(rèn)為,隨著信息聚合能力的提升,一些本來(lái)有投資邏輯,但沒(méi)有辦法通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的信息也可以被納入人工智能策略,這可進(jìn)一步提高超額收益。

李榮興透露,目前德邦基金的量化投資模型已經(jīng)大量采用人工智能的先進(jìn)算法,所配套的硬件和IT支持均處于行業(yè)前列,這也為模型的開發(fā)迭代提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)。“我們的模型至今累計(jì)處理的信息已超過(guò)1500億條,每天的數(shù)據(jù)量都在4000萬(wàn)條以上。”

控制波動(dòng) 追求阿爾法收益最大化

去年下半年以來(lái),部分量化產(chǎn)品波動(dòng)較大。談及此,李榮興表示,這主要與量化模型行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露較多有關(guān)。“近兩年,機(jī)構(gòu)抱團(tuán)行為較為明顯,因而不少量化模型主動(dòng)暴露了較多的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn),此后機(jī)構(gòu)抱團(tuán)股瓦解,使得市場(chǎng)的波動(dòng)傳遞到了模型上。”

在市場(chǎng)狂熱之時(shí)保持理性,李榮興認(rèn)為,隨著投資方法論同質(zhì)化加劇,較大的行業(yè)波動(dòng)可能會(huì)成為常態(tài)。因此,他早在兩年前就開始使用“二級(jí)行業(yè)中性”進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。“這需要我們快速理解市場(chǎng)發(fā)生的變化,并預(yù)判其將對(duì)模型產(chǎn)生的影響。我們將波動(dòng)精準(zhǔn)控制在可容忍的區(qū)間內(nèi),以賺取更多阿爾法收益。”他說(shuō)。

李榮興對(duì)承擔(dān)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和獲取阿爾法收益之間的關(guān)系做了一個(gè)形象的比喻。“量化投資獲取阿爾法收益的方式就像剝橘子,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)如同橘子皮,里面的果肉則是阿爾法收益,基金經(jīng)理需要做的是將橘子皮剝掉,尋找高性價(jià)比方向。量化領(lǐng)域控制風(fēng)險(xiǎn)的手段是非常成熟的,我們更關(guān)注的是在波動(dòng)和收益之間尋找那個(gè)最佳平衡點(diǎn)。”

作為德邦基金量化投資部的負(fù)責(zé)人,李榮興頗為看重團(tuán)隊(duì)協(xié)作。“團(tuán)隊(duì)要永不停止向前探索的腳步。在投資道路上要保持謙遜的心態(tài),研究各家所長(zhǎng),勤于學(xué)習(xí),敢于突破,不斷迭代超越。同時(shí),團(tuán)隊(duì)要想實(shí)現(xiàn)1+1>2的效果,共享與合作也十分關(guān)鍵。”

德邦基金量化團(tuán)隊(duì)不僅在持續(xù)加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的合作,還積極融合主動(dòng)投資邏輯,“在數(shù)據(jù)分析和驗(yàn)證上,量化具備優(yōu)勢(shì),而優(yōu)秀的主動(dòng)投資邏輯能幫助模型獲得更優(yōu)的結(jié)果”李榮興表示,底層因子的主動(dòng)投資邏輯,基本面因子也很重要。“在未來(lái),兩者可以形成聚合力量,增強(qiáng)阿爾法收益,幫助投資者獲得更佳的持有體驗(yàn)”。

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