這個(gè)時(shí)代,每時(shí)每刻都會有令人驚艷的創(chuàng)造。
就比方說當(dāng)下的各種GPT的出現(xiàn)。我們見證了太多新鮮事物,感受到的是驚喜,當(dāng)然也可能是驚嚇。
(資料圖片僅供參考)
關(guān)于AI會不會替代人的這種討論,從十年前的“阿爾法狗”便開始了,這么多年過去了,好像也沒人討論出個(gè)一二三來。但是AI的發(fā)展依托算力的進(jìn)步,可沒有絲毫懈怠。市面上雨后春筍般的各類工具,無論是寫文字的、畫圖的甚至是跑代碼的、做數(shù)字人的……無論好用還是不好用,它都在那里,默默地成為改變世界的一股力量。
但是對于這個(gè)疑問,我們聽到了華夏基金數(shù)量投資部孫蒙鏗鏘有力的解答:
“正如那些不愿看世界的種子,不會發(fā)芽。”
“與其擔(dān)心是否會被超越甚至取代,不如去研究并掌控這種力量。”
顯然,孫蒙是這么說的,同樣也做到了。
我們先認(rèn)識一下孫蒙。
從物理到金融:是基金經(jīng)理,更是科研工作者
孫蒙從小就對數(shù)理科學(xué)有著濃厚的興趣和天賦。曾經(jīng)在全國物理競賽中獲得過一等獎,后來到北京大學(xué)物理系深造。2011年之后去美國UCLA(加州大學(xué)洛杉磯分校)學(xué)習(xí)電子工程。
其實(shí)北大物理的畢業(yè)生中,做量化的人非常多,其中不乏業(yè)內(nèi)大佬。號稱私募的“四大金剛”中,有兩大“金剛”都出自北大物理。關(guān)于物理與金融,孫蒙這樣理解:物理其實(shí)就是人通過自己所能理解的手段、數(shù)學(xué)模型去理解世界,對于金融市場來說,通過建模的手段去理解金融市場,只不過建模的對象會不太一樣,其實(shí)里面有很多東西是相通的。
學(xué)生時(shí)代從本科到碩士,吸收了東西方不同語境下的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),豐富的物理建模經(jīng)歷也為后來從事的業(yè)務(wù)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
回國后,孫蒙先是從事了幾年的衍生品投資工作,在2017年加入華夏基金。應(yīng)該來說華夏基金在AI智能投資方面具有很強(qiáng)的前瞻性,這一點(diǎn)在今天來看尤其明顯。2017年,當(dāng)時(shí)的華夏基金就在業(yè)內(nèi)率先開展“AI+”投資團(tuán)隊(duì)的組建,孫蒙作為新銳,在團(tuán)隊(duì)當(dāng)中發(fā)揮了關(guān)鍵的力量。先后參與了多個(gè)項(xiàng)目和產(chǎn)品的研發(fā)和管理,積累了豐富的AI模型及策略經(jīng)驗(yàn)。
應(yīng)該來說近幾年量化的出鏡率很高,無論是公募還是私募,被討論的頻率都很大。量化其實(shí)更強(qiáng)調(diào)的是一種客觀,并用這樣的方法去尋找不為人知的規(guī)律,后面我們再展開說。
熟悉華夏基金的人大概能看出來,這個(gè)公司非常“卷”,市面上大部分創(chuàng)新金融產(chǎn)品的發(fā)揚(yáng)光大應(yīng)該都能看到這個(gè)公司的身影。同樣,由于AI+投資這個(gè)工作的確沒有什么先例可言,孫蒙通過不斷地探索和創(chuàng)新,將最新的AI技術(shù)不斷應(yīng)用到量化投資中,形成了自己獨(dú)特的投資方法。就這樣不斷地優(yōu)化和迭代模型,提高了模型在海量數(shù)據(jù)利用、反饋調(diào)整的能力,更注重風(fēng)險(xiǎn)控制,十分令人驚艷。
從多因子到AI:更符合時(shí)代特色的超額
傳統(tǒng)的量化,常見的是“多因子策略”,這無論在國內(nèi)還是國外都是相對比較成熟的策略,它背后的驅(qū)動是基于對于金融市場的認(rèn)知。有的是基本面因子,有的是風(fēng)格的,還有交易信號、量價(jià)的。多因子策略就是把這樣的投資理念,這些從歷史數(shù)據(jù)中獲取的經(jīng)驗(yàn),通過數(shù)量化的方式進(jìn)行表達(dá),然后通過打分和排序的方法,篩選出在當(dāng)前投資性價(jià)比最高的標(biāo)的。
那么問題來了,對于人而言,尋找這些因子是有困難的,甚至很多時(shí)候是不現(xiàn)實(shí)的。同時(shí),我們假設(shè)市場上存在一種規(guī)律或者是真相,但是這個(gè)的本質(zhì)可能并不是我們熟知的價(jià)值投資、趨勢投資,一切表象背后真正的驅(qū)動力究竟是什么呢?可能這是人腦永遠(yuǎn)無法參透的。但是AI或許可以。
孫蒙在多因子策略的基礎(chǔ)上,引入了AI,尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù),來提升模型的性能和效果。“可以把它理解成我們希望通過算法來訓(xùn)練一個(gè)基金經(jīng)理。”主動基金經(jīng)理可能會去做歷史的復(fù)盤,不同階段該以什么樣的信息和投資策略去投資,對于算法來說也是做類似的一件事情,只不過把復(fù)盤這件事情更多地交給算法自動去做。
怎么樣去復(fù)盤?其實(shí)這里人對市場的理解極其重要。孫蒙的AI+投資,更多是把模型作為進(jìn)入和理解市場的手段和工具,希望對市場能形成更好的刻畫。與傳統(tǒng)量化一脈相承,孫蒙的策略是基本面驅(qū)動的。“因?yàn)閷τ诠蓟饋碚f,在交易上我們的約束和風(fēng)控的要求是非常嚴(yán)格的,我們很嚴(yán)格地去遵守規(guī)定,所以不具備條件去做高換手策略的,所以希望我們的策略是從基本面出發(fā),能對市場形成更好的定價(jià)的邏輯去做策略的驅(qū)動。”
簡單來說,利用AI和海量數(shù)據(jù),通過模型化的方法,尋找市場中被低估或錯(cuò)誤定價(jià)的標(biāo)的,從而獲得超額收益。同時(shí)通過AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓模型能夠根據(jù)市場環(huán)境和自身表現(xiàn)不斷地進(jìn)行學(xué)習(xí)和進(jìn)化,從而提高模型對于市場變化和異常情況的適應(yīng)能力。最終,這樣的模型不僅能夠提高投資效率和精度,還能夠降低人為干擾和情緒波動的影響,能夠讓模型努力為投資者創(chuàng)造可持續(xù)的、更穩(wěn)定的、有壁壘的Alpha。
從超額收益到價(jià)值共享:要做有門檻的事才能獲取長期穩(wěn)定的超額收益
孫蒙更希望把自己理解成為一個(gè)科研工作者。實(shí)際上他的團(tuán)隊(duì)也是如此,更像是一個(gè)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)。本著這種科學(xué)探索的精神,他們也堅(jiān)持認(rèn)為超額收益的持續(xù)性來源于策略的持續(xù)迭代和研究。
市場既然存在,就決定它總是博弈的。易于獲得的α?xí)芸熳兂搔隆R虼藢τ趯O蒙和他的團(tuán)隊(duì)來說,要做有門檻的事才能獲取長期穩(wěn)定的超額收益。
門檻在哪里?首先,孫蒙并不希望行業(yè)熱點(diǎn)的輪動會對超額收益形成影響。孫蒙在整個(gè)倉位上不會做任何擇時(shí),這樣市場本身的波動其實(shí)并不會對組合有顯著影響;二是行業(yè)包括風(fēng)格都是做了中性的處理,“無論行業(yè)輪動再怎么熱鬧,我們堅(jiān)持在每個(gè)行業(yè)里優(yōu)選個(gè)股這件事情。”其實(shí)也好理解,優(yōu)選個(gè)股這個(gè)邏輯,好的公司一定是存在背后邏輯支持的,所以并不會隨著行情怎么樣變。而如果有一個(gè)投資策略因?yàn)槭袌鲂星榈淖兓霈F(xiàn)了大幅回撤,那么這種策略一定賺的是Beta的錢,而不是Alpha的錢,賺的是市場風(fēng)格的錢。“我們從來不愿意去賺市場風(fēng)格的錢”,孫蒙解釋道“我們希望的是在每個(gè)行業(yè)里去精選個(gè)股,然后獲得超額收益”。
另外,技術(shù)上的理性更是關(guān)鍵。市場上的信息和噪音實(shí)際上是很難區(qū)分的,孫蒙團(tuán)隊(duì)不會對模型的結(jié)果做過多主觀的干預(yù),“我們不會說今天看到大家都買成長股,就拍腦袋把整個(gè)組合偏到成長;或者覺得市場要跌了,得多配點(diǎn)價(jià)值,拍腦袋去配價(jià)值。”孫蒙團(tuán)隊(duì)都是按既定的策略訓(xùn)練模型,并且希望所有的框架可回溯,讓所有應(yīng)用到實(shí)盤的策略或者信號都是經(jīng)過歷史檢驗(yàn)的,“不希望我們有任何主觀和靈感涌現(xiàn)的因素體現(xiàn)在我們策略當(dāng)中去。”這也讓他最終不懼風(fēng)格切換,在波動中取得了優(yōu)秀的業(yè)績。
以今年來多次實(shí)現(xiàn)凈值新高的華夏智勝先鋒為例,從歷史業(yè)績走勢看,該基金應(yīng)用AI+量化策略有效性顯著,近一年凈值增長率達(dá)到22.58%,近半年凈值增長率達(dá)到18.15%,自2021年12月15日成立以來截至2023年一季度末累計(jì)實(shí)現(xiàn)超額收益為26.29% (凈值增長率14.10%,同期業(yè)績比較基準(zhǔn)-12.69%),持續(xù)創(chuàng)造超額收益, 一季度規(guī)模相比2022年年底增長164.09%,也表明了市場的青睞。
數(shù)據(jù)來源:基金定期報(bào)告,經(jīng)托管行復(fù)核,業(yè)績截至2023/3/31。產(chǎn)品業(yè)績比較基準(zhǔn):中證500指數(shù)收益率*95%+銀行活期存款利率 (稅后)*5%。基金的過往業(yè)績并不預(yù)示其未來表現(xiàn),基金管理人管理的其他基金的業(yè)績并不構(gòu)成本基金業(yè)績表現(xiàn)的保證
除了華夏智勝先鋒,孫蒙還管理著華夏智勝價(jià)值成長、華夏中證500指數(shù)增強(qiáng)等量化基金產(chǎn)品,這些產(chǎn)品都是基于AI+投資策略,對標(biāo)中證500指數(shù)去獲得超額收益。
他所管理的華夏中證500指數(shù)增強(qiáng)基金成立以來到今年一季度末,約3年時(shí)間回報(bào)為78.15%,而同期業(yè)績比較基準(zhǔn)(中證500指數(shù)收益率×95%+人民幣活期存款稅后利率×5%)收益僅有23.44%,基金超額收益高達(dá)54.71%,在近一年銀河證券同類排名列第2。(數(shù)據(jù)來源:基金一季報(bào))
而根據(jù)最新的銀河數(shù)據(jù),這只基金目前排名又上升一位,已經(jīng)位列第一了。(來源:銀河證券,截至 2023,5.31,排名分類為增強(qiáng)規(guī)模指數(shù)股票型基金(A類))
華夏給這個(gè)系列起名“智勝”,其實(shí)大多數(shù)投資者是不會一眼理解這兩個(gè)字到底說的是什么。但是可能也正因?yàn)槿绱耍谏钊肓私夂螅艜械饺绱梭@喜。
在中小盤風(fēng)格占優(yōu)的當(dāng)下,孫蒙將于6月28日起發(fā)行華夏智勝新銳(018728/018729)這只新基金。與之前不同的是,新基金對標(biāo)中證1000指數(shù),將繼承孫蒙的AI+投資方法,力爭幫助投資者獲取比中證1000更強(qiáng)的收益。
從中證500到中證1000:全新賽道的全新機(jī)遇
中證1000指數(shù)是一個(gè)覆蓋A股市場中市值較小、流動性較好的股票的指數(shù),它是在剔除了中證800指數(shù)成份股后,按照總市值從大到小排名選取的前1000只股票組成的。由于中證1000指數(shù)選取的是市值較小的股票,這些股票往往具有較高的成長空間和潛力,也更容易受到市場熱點(diǎn)和主題的影響,從而產(chǎn)生較高的收益率。另外,中證1000指數(shù)具有較低的估值水平、較高的分散性,分析師覆蓋密度低,這也意味著這個(gè)指數(shù)的成分當(dāng)中更容易挖掘“黑馬”。
孫蒙認(rèn)為,中證1000指數(shù)在當(dāng)下具有較高的投資價(jià)值和吸引力,也更適合AI+投資去發(fā)揮其優(yōu)勢。他將繼續(xù)運(yùn)用自己獨(dú)特的AI+投資方法,幫助投資者挖掘全新的機(jī)遇。
從科學(xué)到藝術(shù):冰冷的數(shù)字代碼背后的理想和信念
回到開始,科學(xué)和藝術(shù)結(jié)合的投資方式,似乎像是噱頭,但是AI+投資或許真正踐行了這句話的真諦。
我們可能會好奇,訓(xùn)練出的“AI基金經(jīng)理”,會有怎樣的投資框架,比如偏好低估值或者偏好高成長。孫蒙認(rèn)為,這就是希望通過算法去回答的最重要的問題。因?yàn)闊o論是“低估值”還是“高成長”這樣的策略,我們對其的青睞可能是因?yàn)檫^去或者未來會奏效。
孫蒙希望回答的是這些大家比較熟悉的投資理念所不能回答的問題——比如可能在某一個(gè)階段確實(shí)賺到錢了,有沒有比這個(gè)還有優(yōu)勢的一些做法或者投資策略存在?或者反之。“這在我看來并不那么優(yōu)美,我們希望算法自主地去尋找可能的最優(yōu)的投資策略去做投資。”
我們可以這樣理解,科技本質(zhì)上是為人類服務(wù)的,而不應(yīng)該成為人類的負(fù)擔(dān)。孫蒙曾說:“這么多年來,真正驅(qū)動我們不斷前進(jìn)的,其實(shí)是先進(jìn)技術(shù)和人類好奇心的結(jié)合。我們不斷想要理解市場如何運(yùn)轉(zhuǎn),這個(gè)世界如何運(yùn)轉(zhuǎn),最終讓我們更好地用AI的邏輯去獲取超額收益。”我想這就是孫蒙對于“智勝”最好的詮釋。
之前看到今年華夏基金25周年的主題,反復(fù)提到讓投資人“如愿”,這很恰當(dāng)且直接地表明了公募基金的行業(yè)使命。不知道我對孫蒙的“智勝”了解的是否準(zhǔn)確,但我愿意相信,“智勝”,會成為投資者如愿未來的重要力量。
(市場有風(fēng)險(xiǎn),投資須謹(jǐn)慎)
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