近年來，量化投資、人工智能受到國內(nèi)投資者越來越廣泛的關(guān)注。銀河資本投資總監(jiān)吳振中認為，目前國內(nèi)量化投資策略呈現(xiàn)多元化，市場機會比較多，量化投資在中國迎來了發(fā)展的黃金時期。他預(yù)測，未來在量化投資領(lǐng)域，機器學習將全面取代多因子模型篩選股票，成為市場主流。

國內(nèi)量化投資

處于黃金發(fā)展時期

吳振中介紹，2010年滬深300股指期貨正式推出，量化投資進入實踐階段，阿爾法中性策略興起。2013~2014年，在以小盤股為主的結(jié)構(gòu)市中，一批投資者通過做非中性、小盤的阿爾法策略，賺取較高收益，量化投資迅速發(fā)展。2014年12月，市場大小盤風格轉(zhuǎn)換，量化投資受到打擊。在隨后的幾年里，量化投資開始走向多元化發(fā)展。“套利策略在2015年大牛市中表現(xiàn)很好，包括無風險套利、分級基金套利等，但容量小、時效短，機會轉(zhuǎn)瞬即逝；CTA策略是2016年表現(xiàn)最好的策略，2015年9月股指期貨受限以后投資者轉(zhuǎn)向商品期貨市場，催生了2016年商品期貨的基本面、資金面因素導致的行情?！眳钦裰姓f。

“現(xiàn)在國內(nèi)量化投資的策略呈現(xiàn)多元化，量化投資迎來發(fā)展的黃金時期?！眳钦裰姓f，一方面，相比海外成熟市場，中國市場波動高、阿爾法高，量化策略比較管用；另一方面，越來越多的人才致力于量化領(lǐng)域，開發(fā)了豐富的模型、策略。

吳振中認為，中國市場波動較大，阿爾法收益高，很多量化策略有施展空間。比如，CTA策略在中國的收益水平是海外的一倍?！半m然目前受政策等因素影響，量化處于可以實現(xiàn)、但沒那么容易實現(xiàn)的階段，但只要能適應(yīng)市場，而且反應(yīng)快，就能獲得機會。等以后好的人才、好的機器將市場塞滿了，量化的空間就沒那么大了?！?/p>

機器學習將成為主流

量化投資在海外已有30多年歷史，全球量化對沖基金管理資產(chǎn)規(guī)模已經(jīng)從1997年的1182億美元發(fā)展到2014年末的3萬億美元，增長20多倍，年均復合增速達20%。吳振中認為，雖然目前相比海外仍有差距，但量化投資未來發(fā)展空間大。吳振中表示，目前國內(nèi)阿爾法策略仍然以多因子篩選的模式來做，也有部分機構(gòu)在做機器學習?！岸嘁蜃雍Y選是線性的方式，機器學習是非線性的方式，它的好處是能自我加強學習，動態(tài)變化適應(yīng)環(huán)境。比如近半年市場出現(xiàn)偏重價值股的結(jié)構(gòu)行情，如果是多因子篩選的模式，就需要人為進行調(diào)整，但機器學習卻能根據(jù)新進入的數(shù)據(jù)進行自我調(diào)整，適應(yīng)市場變化，像我們最近一個月選中的股票已經(jīng)符合現(xiàn)在市場漲的股票的標準?！眳钦裰蓄A(yù)測，未來在量化投資領(lǐng)域，機器學習將全面取代多因子模型。應(yīng)用到股票上，機器學習通過觀察3000只股票過去的數(shù)據(jù)，了解到符合哪些條件的數(shù)據(jù)接下來股價會有表現(xiàn)、接著漲，然后再給它新的市場數(shù)據(jù)，機器學習就會判斷接下來漲的概率有多大，將股票進行重新排列?！澳壳拔覀兌嗖捎玫氖前氡O(jiān)督學習，但以后量化投資可能完全不需要人的幫助?！?/p>