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中歐基金曲徑:“智能選股”分散投資風險

時間:2015-12-31 來源:新聞晨報

      “人是感性的動物,在進行投資決策時難免會受到貪婪或恐懼的情緒干擾,而量化模型的一大好處在于它不受感情因素的影響,從而能給出更理性的投資配置。”在曲徑的量化模型里,一個投資組合會布局上300多只個股,而第一重倉股往往占整個組合的倉位比率不超過3%。有效控制風險,從另一個側面影射出量化模型的睿智。

     

      作為市場上第一批通過機器學習算法和高維多因子選股的量化基金,中歐數據挖掘基金通過量化模型,可以快捷高效地獲取海量信息,尋找全市場投資熱點。曲徑表示,在模型的開發過程中,分析師和工程師基于對市場的理解和觀察,將各類因子抽象為數學模型。一般來說,模型上線后,投研人員會對模型進行定期維護,但不會進行過多的主動干擾,盡量避免人為情緒等非理性因素影響投資組合。

     

      “通過量化模型進行的智能選股,可以有效分散投資風險。”曲徑表示,根據模型測試,投資組合中的個股在300只以上,第一重倉股占整個組合的比率不超過3%。得益于投資分散,組合的凈值不會因為某些個股的波動而受到明顯沖擊,因此出現流動性問題的概率也極低。從中歐數據挖掘基金的產品設計上看,新基金將來還將在基金合同允許的投資范圍內,可能會通過衍生品交易的方式進行對沖操作,也能有效控制風險。

     
     
中歐基金量化投資團隊既是投研團隊,也是工程師團隊。為了及時獲取并處理第一手信息,他們通過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。在量化投資策略組,每一位成員都有數學建模能力、編程能力,對數字敏銳,熱愛數據分析。“工程師通過整合多元數據,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。”

     
      曲徑表示,中歐量化投資策略組由三個小組構成,即大數據核心研究、投資組合構建、算法交易執行,這三大支柱是策略組構建量化模型的基礎。小伙伴每天更新全網的數據信息,每天抓取前一天的交易量和交易價格變化,觀察個股之間的相關性,以此對模型及時進行數據內部的更新。這樣一來,團隊對最新數據的獲取速度明顯提升,據此進行的信息處理效率也自然上升。而這,也是中歐基金量化投資策略組在量化選股上的最大優勢所在。


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