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資訊中心/新聞觀點/中歐基金曲徑:智能選股重在“穩定勝率”

中歐基金曲徑:智能選股重在“穩定勝率”

時間:2015-12-24 來源:新聞晨報

“量化選股”早已不是新鮮詞,但并非每一只量化產品都能長期獲取滿意回報,原因何在?中歐基金量化投資策略組負責人曲徑一語道破:數據更新的“及時性”,以及不拘泥于數據模型的“一招鮮”,或是智能量化選股獲得穩定勝率的優勢所在。

在曲徑看來,量化投資的本質是“信息獲取”和“信息處理”。A股每天全市場數據和公告超過一萬條,僅標題的閱讀量就超過一萬字,憑人腦是無法搜集和處理如此龐大數據的。如果把傳統股票投資比作武林高手“華山論劍”,那么大數據投資方法則更像調兵遣將的集體作戰,可以提高分析的效率,增加選股的勝率,盡管這并不能保證每次都能獲勝。所以,要想長期戰勝市場,就要在信息的獲取和處理上下更多功夫,正如手握重兵,也要配合適當的戰略戰術,才能打勝仗。

為了及時獲取并處理第一手信息,曲徑掌舵的中歐基金量化投資策略組自建工程師團隊,將自建模型抓取數據與第三方數據獲取相結合,及時有效地進行數據處理。“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,可以深入變革傳統的股票投資行為。

“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。”正是經歷過美國量化投資的興起和擠兌,所以曲徑對投資策略的差異性非常重視。而基于量化投資的分析框架,也使中歐的數據源更獨特,策略體系更為穩健,與傳統投資方式選出的股票相關度低。

曲徑指出,A股的波動率遠高于發達國家的股市,市場的非有效性頗為明顯,因此利用“機器選股”的策略也或將更為有效,它會顯著提升收益的穩定性。中歐全新的量化投資模式通過對海量多維數據的挖掘,提升數據寬度及各類數據利用率,進而提升了獲取超額收益的空間和可能性。而其通過更多選股指標建立起的因子庫,能動態調整因子,集中關注弱特征因子,并通過算法的整合與其他因子互相彌補,及早發現低估值標的。這種策略,與策略組堅持追求“獨立研發的、高勝率的”的投資方法一脈相承。


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