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中歐基金量化策略組曲徑: 大數據打造高效“機器選股”時代

時間:2015-07-27 來源:中歐基金

A6月中旬以來的劇烈波動,并沒有影響曲徑的投資節奏。相反,作為中歐基金量化策略組的負責人,曲徑卻透過A股市場的大幅波動,看到了量化投資的新機遇。

“目前A股的波動率遠遠高于發達國家的股票市場,市場的非有效性更加明顯。很多量化策略的本質是為市場注入流動性,A股的現狀比較適合這類策略的發揮。”曲徑說,“基于A股的量化對沖產品,提供了收益率介于固定收益和股票投資之間的投資品種,豐富了投資人的資產配置范圍,有可能吸引更多追求中低風險的資金流入市場。同時,伴隨著大數據時代的來臨,量化選股的手段趨于多元化,利用‘機器選股’更加有效,這也會顯著提升收益的穩定性。”對于大數據時代的投資邏輯,曲徑有著獨到的見解。


中國證券報:大數據時代來臨,你認為大數據對
A股市場投資會產生怎樣的影響?

曲徑:隨著計算機運算速度的大幅提升,以及分布式計算的技術推廣,使得基于大數據的投資成為可能。

通過整合多元數據,包括網絡用戶行為數據,輿情信息的擴散與信息影響的追蹤,零售消費的大數據整合等,深入變革傳統的股票投資行為。例如,通過互聯網用戶的數據分析,消費者對地產門戶網站的訪問行為,以及特定樓盤主頁的訪問熱度,我們可以預估整體地產行業銷售的趨勢,這種通過大數據得到的預測,要比官方住宅銷售的事后統計更有前瞻性和預測性。量化投資的基礎是信息獲取和信息處理。通過這些有效信息的獲取,我們在股票投資上就可以領先一步。由此可見,在未來投資中,數據的作用將尤其重要。


中國證券報:作為資深量化投資人,你會通過怎樣的投資邏輯來把握大數據時代的機遇?

曲徑:大數據的應用,使機器學習選股成為未來趨勢。量化選股是基于大數定律的投資方式,如果選股模型的預期勝率較高,在樣本量足夠大且投資分散的情況下,最終的投資效果,將很接近預測的勝率,獲得盈利。

在大數據時代的量化投資具有一些明顯的特征。例如,需要整合海量數據,以此挖掘多元化的交易機會。金融工程師通過構建數學模型,使其選股的方法具有可復制、可持續的特性。同時,通過優化且分散的投資操作,量化產品有效地規避了個股風險,使其與傳統股票型基金的相關度較低。

此前,主流的量化投資多為量化多因子模型和統計套利模型,這類模型在2007年達到了頂峰。當時,華爾街很多基金使用的量化模型高度相似,以20078月的“量化實效”為觸發點,某只基金清倉時,觸發了類似的基金大幅回撤,從而引發了量化踩踏事件。事實上,同質化的投資,由于有后續資金持續涌入,短期會產生看似很好的收益,但是一旦發生行情反轉,集體虧損這樣的極端事件難以避免,其結果就像我們剛剛經歷的A股流動性危機那樣。

正是經歷過美國量化投資的興起和擠兌,我對投資策略的差異性非常重視,只有選到獨立研發的,與主流模型有差異的阿爾法,才能保證策略的可持續性。而基于大數據的分析框架,使我們的數據源更獨特,策略體系更為穩健,與傳統投資方式選出的股票相關度低。在中歐量化策略組中,我們堅持追求“獨立研發的、高勝率的”的投資方法。


中國證券報:為什么選擇到中歐基金發展自己的事業?目前量化投資策略組的團隊構建情況如何?

曲徑:我很喜歡中歐基金的合伙人文化。中歐基金平等、開放的風格,極大提高了內部的協同效率,給傳統基金行業注入了創業的精神。作為量化投資團隊,我們的基礎工作依賴IT技術部門和產品設計部門的協同支持,中歐基金效率之高,對我來說是個驚喜。從我個人的角度來說,中歐基金一致的合伙人愿景,提升了團隊的效益,最小化公司內部損耗;而市場化的激勵機制保證了投資團隊的穩定性,將投資團隊與客戶利益一致化,才能持續為投資人提供價值。

具體團隊方面,量化策略組和其他策略組不同,我們本質上是一個工程師團隊。每一個人都有數學建模能力,編程能力,對數字敏銳,熱愛數據分析。目前,團隊由三個小組構成:大數據核心研究、投資組合構建、算法交易執行。這三大支柱是我們構建量化模型的基礎。



曲徑,美國卡內基梅隆大學計算金融碩士,9年證券從業經驗。歷任中信證券另類投資業務線高級副總裁,美國千禧年對沖基金量化投資高級研究員及副總裁。20153月加入中歐基金,現任中歐基金量化策略組投資總監。



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