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泓德基金AILab负责人李子昂:乘着AI的翅膀在广阔市场探索未知

新火种    2023-11-07

人生是旷野,而不是轨道。投资亦如是。2023年,太多市场参与者迷失在这片旷野上。

当深刻体悟到自身的局限,我们寄望于科技来探索未知,只是大多数人还心存疑惑:量化的边界在哪里?AI能帮助主动投资飞多高?多远?

没有现成的答案。但李子昂和泓德基金的AI Lab团队,正不断尝试着寻找更好的方向。

从线性到非线性 量化投资拓展边界

国际象棋中的深蓝、围棋中完胜国手的阿尔法狗......一想到AI,这些激动人心的应用让人浮想联翩。

落实到量化领域,AI的加入究竟能在多大程度上赋能投资?对此,泓德基金AI Lab负责人李子昂表示,从线性到非线性,AI的加入使量化投资加快更新迭代,呈现出一个百花齐放的状态。

“量化的本质核心其实是基于统计规律去做投资,其实主动投资也是结合历史形成对未来的预期和判断。”李子昂解读道,“我们在海量数据里寻找未来能够赚钱的一些规律,然后再根据这些规律去做投资”。

李子昂讲述,一开始,常用的量化模型都是偏线性的多因子模型,通过不同的维度来寻找一些有赚钱效应的因子,到后来,人们发现一些看似和股市无关的信息也可以拿来建模,市场好像也并不完全是依照线性思维来运作,人们就开始引入一些非线性的数据,比如天气对股市的影响、基金经理颜值与投资回报的关系等等,各种各样非结构化的数据都可以通过AI方式去学习,寻找可能产生超额收益的因子。

“从线性到非线性,我们所做的无非是更好地认知世界,探索市场的未知。”李子昂表示,“有了AI的加入,现在很多模型已经能够产生相对稳定的超额收益,但是目前还远远没有达到最好的效果。如果有一天AI真正具备了智能,能够像人一样做决策或者是自己去设计自己的模型,世界又是另外一个样子。但在现阶段,AI背后体现的还是人的智慧,所以我们要不断激发灵感迭代模型,战胜过去的自己”。

从集中到分散 超额收益有待挖掘

量化投资得以重归投资者视野,基于特定的市场环境。

2023年以来,集中押注、赛道投资的方法在持续调整和极致轮动中遭遇重挫,Beta的缺失拖累了大多数主动权益基金的表现。在市场风格重归混沌之际,以分散为特征、着重挖掘市场Alpha的量化投资却找到了适合发展的土壤,走出了独立于市场的表现。

由此也带来两个问题:一是量化的超额收益会否随着市场风格变化而减少?二是怎样才能在AI量化中脱颖而出?对此,李子昂有着清晰的认知。

“通过数据回测,我们可以发现在震荡市中,AI量化通常有不错的超额收益,但也有一定的例外情况:比如极致的上涨市,由于Beta因子的过度体现,或者上涨个股过度集中,使得以分散投资为核心的量化阶段性失效;二是在市场流动性相对比较差的时候,也会给AI量化带来一定的挑战;三是当策略的迭代出现放缓、同质化策略越来越多的时候,超额收益也会有所下降。”

也正因为这样,想要在AI量化中脱颖而出,对基金经理提出了更高的要求。

“真正让我们的模型不断保持先进性的原因只有一个,就是要不断地去迭代模型,让模型能够更好地去学习到市场的规律。所以,任何时候都要努力去做新的、更好的模型,才能够在一定程度上抵御这些模型的失效。”李子昂表示。

从现在到未来 创新激发更多可能

从美国哥伦比亚大学理学硕士到证券投资行业,从量化研究员到泓德AI Lab负责人,拥有10年证券从业经验、9年投研经验的李子昂有幸遇上了一个AI量化蓬勃发展的时代,能够充分施展所长。

“我们的AI Lab建立得比较早,一开始是基于研究的目的,想引入市场上AI的先进技术赋能投研,现在的逻辑是去做AI的选股。”李子昂表示,具体而言,通过深度神经网络挖掘高频量价中的Alpha特征,用深度学习方式实现传统模型因子挖掘和因子合成的过程,从而更好地提取高频特征中隐含的Alpha。

“既然名为Lab,我们更多希望整个团队是一个研究型的团队,能够做一些创新的东西出来。做好AI投资一定要同时具备科研精神和工程能力,保持研究的热情对团队成员来说非常重要。”

当下投资者应当怎样去选择量化产品?或者选择量化团队?李子昂表示,如果现在这个时间点去做量化投资,有两点值得重视:

“一是投资者对于beta端的认可。例如,当前中证500指数的估值分位不到30%。未来如果有一轮牛市,beta端的收益可能相对可观;二是alpha端,投资者要去考察哪些模型和方法论适合做alpha,这件事情是相对比较重要的事情。选择量化团队也要看其实现alpha的能力,剔除行业收益和风格收益之外,纯alpha的收益到底是多少,这也是量化团队之间差异和优势所在。”

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