“未來已來”,正如目前的人工智能(AI)浪潮席卷全球。
2023年以來,ChatGPT全球爆火,人工智能領域的“iPhone時刻”正加速到來,AI+的想象空間徹底被打开。
從想象到現實
當前,關於“AI運用於投資領域”的話題熱度正持續走高。
其實,這並不只是流行在口頭或想象中的故事,而是已經運用在投資實踐中,並斬獲了可觀超額收益的事實。
華夏基金從2019年起,就开始實盤運作AI策略,目前應用在滬深300、中證500及中證1000等指數上都有實盤運作。
結果發現:和那種“通過押注單一風格在個別年份表現較強,或者單一類型產品表現較好”的量化產品,AI策略在各個年份、不同產品類型上都體現了較強的競爭力,長期業績也具有競爭力 。
例如,華夏中證500指數增強(A:007994 ;C:007995)作爲增強型的指數基金,一方面採用指數化被動投資以追求有效跟蹤標的指數,另一方面採用AI量化模型調整投資組合,力求超越標的指數表現。根據近期銀河證券發布的數據,截至2023年5月31日,華夏中證500指數增強A,自成立以來取得了75.53%的回報,大幅跑贏業績比較基准,獲得57.49%的超額收益,在近一年在同類130只產品中排名第一。
挖掘超額收益,爲什么是“AI+”?
其實,對於量化投資者而言,利用計算機程序和數字模型,輔以大量數據、挖掘選股因子來進行交易的投資策略,並不陌生,現如今出現的ChatGPT等大模型無疑爲量化投資注入了新鮮血液。
相比人腦的實際計算和交易能力,相比於傳統的量化策略,基於AI大模型策略的基金,可以用投資“新紀元”來標記了。
華夏中證500指數增強(A:007994 ;C:007995)的基金經理“孫蒙”表示,“AI+投資”策略的相對於傳統策略的核心競爭力在於“更寬廣的眼界”和“更深入的思考”。
“眼界”更寬廣:就目前已在實踐的幾種機器學習算法中,它們都有能力能對更廣泛、更龐大的數據和信息進行直接處理,獲得不亞於人類的信息儲備量和認知能力。
“思考”更深入:在投資領域,基於GPU等硬件支持,可以更迅速訓練“人工神經網絡”,建立深度學習模型,使得它具有刻畫復雜規律的可能性。
孫蒙表示,“AI”策略基金一方面融入人工智能算法,可用納秒級時間完成市場掃描和股票選擇,通過AI機器學習更能在算法上進行自動進化和策略迭代,快速識別投資者相應交易行爲、情緒、輿情等信息,跨維度整合可用信息,並尋找可能存在的“贏家模式”。
另一方面,也能利用量化手段從全市場範圍優選個股,不受單一指數成分股限制,具備較強的靈活性,同時引用量化多因子策略能更進一步豐富阿爾法收益的來源。
銀河證券發布的公开數據顯示,截至2023年5月31日,華夏中證500指數增強A(代碼:007994),自成立以來取得了75.53%的回報,大幅跑贏業績比較基准,獲得57.49%的超額收益,在近一年在同類130只產品中排名第一。
公开數據顯示,孫蒙是北京大學理學學士,加州大學洛杉磯分校電子工程專業碩士,具有扎實的理工背景。他2017年進入華夏基金,從數量投資部研究員,到華夏智勝價值成長基金經理。目前,孫蒙擔任華夏基金數量投資部高級副總裁,主要研究方向爲 AI 選股,算法及程序化交易等。據Wind數據顯示,孫蒙在管的基金共有5只,在管基金總規模爲91.01億元。孫蒙管理的產品,均採用AI量化選股,以及市場中性策略。
積極擁抱AI的頭部公司
華夏基金作爲國內的頭部基金公司,在主動量化領域一直持續進行投入。早在2017年,華夏基金便與微軟進行人工智能量化投資的深度合作,採用“AI+”的指數增強策略體系進行組合管理。
具體來看,其指數增強的實現主要包含兩個步驟:一是alpha模型,主要爲股票未來收益做預測;二是風險控制模型,控制組合基差風險、回撤風險、偏離風險等。
在傳統的投資中,投資經理在交易時間結束後,需要整理數據、回顧組合、市場分析並制定下一步組合管理策略。而利用人工智能進行投資就完全不同了,它依托強大的算力實現相關數據實時更新,並完成對組合持倉、預期收益及調整策略的實時生成,並在既定風控框架及權限下,組合可最大程度保障策略是快速實現。
此外,目前A股市場散戶資金佔比仍然很高,人工智能還可以快速識別投資者相應交易行爲、情緒、輿情等信息,爲組合實現超額收益。
從當下市場環境和特徵來看,個股分化程度大幅提升,市場風格切換愈發頻繁,在這種背景下,利用AI機器學習進行量化選股的優勢或許更加凸顯,主要體現在以下幾個方面:
一是,市場投資熱點的分化且迅速切換,讓採用“AI+量化”策略選股分散的投資方式優勢得以凸顯;
二是,由於產品本身對跟蹤誤差的限制,指數增強基金的個股和行業配置相對分散,有助於更好地適應多變的市場;
第三,指數增強基金產品一般建立在多因子選股體系之上,強調對阿爾法因子暴露的同時,也會對諸如大小盤、價值成長等風格進行嚴格控制。因此當市場風格切換較爲頻繁時,量化多因子框架的優勢會體現的更加明顯。
在風險控制上,“AI+策略”可以通過全市場股票畫像來預先排除風險。例如,可以在模型建立時就設定好負面清單剔除存在公司治理風險、ST、流動性較差的股票等,降低策略的尾部風險。在構建組合時,“AI+策略”能夠通過提高入庫因子標准,比如估值因子、財務質量因子、行業數據因子等,構建符合最優投資目標的投資組合。並且用樣本因子與國內外市場進行交叉驗證,保證策略的可解釋性和alpha收益來源的持續穩定。
風險提示:文中觀點僅供參考。所提及成分股不作爲推介,指數基金存在跟蹤誤差。購买前請認真閱讀 《基金合同》《招募說明書》等法律文件,選擇適合自己風險承受能力的產品。市場有風險投資需謹慎。
原文標題 : “AI+投資”超額收益明顯,是誰提前搶佔了風口?
標題:“AI+投資”超額收益明顯,是誰提前搶佔了風口?
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