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市场人士:未来量化投资的发展趋势将会更注重技术、更依靠细节

期货日报网讯(记者 王宁)1月11日,在合肥举办的人工智能与量化投资发展论坛暨首届中国期货FOF种子基金私募邀请赛半年度颁奖典礼上,上海蒙玺投资首席投资官李骧对量化投资研究方法做出详细分析。

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据李骧介绍,当前主要研究方法有规则型、多因子模型、机器学习型。规则型是单一规则决定开平仓的策略,其本质上是单因子模型,逻辑清晰,在一定市场状态下会很有效,开发难度大,适应度有限。但可以通过多品种,多时间框架去平滑资金曲线。在国内市场现阶段比较常见。

多因子模型则是预测类模型和打分模型,它可以预测一定时间内涨跌幅,或者波动率,也可以预测涨跌概率。然后通过预测值构造交易模型。

机器学习是通过观测数据训练模型,使模型能够在遇到新产生的数据时,产生人预期的结果。换句话说,机器学习模型做的任务是对结果的预测。根据机器学习预测的结果分类,可大致分为两种:一种是对数值的预测,一种是对类别的预测。

李骧表示,未来量化投资的发展趋势将会更注重技术,更依靠细节。同时,量化市场未来也是挑战及机遇并存的市场。国内资金对稳定收益的需求增大,所以更多的机构布局量化。国外顶级老牌机构已经进入或者正在观察国内市场伺机进入,竞争压力加大。国内量化市场数据不完善,IT基础薄弱,舆论环境不成熟。并且政策变化快,不利于量化市场的长期投入信心。

但是,也有较大的发展机遇摆在面前。美国高频初创投入千万上亿美金起,而国内百万人民币起,说明国内市场竞争激烈程度依旧比成熟市场低。同时,市场空间与市场的无效性较大,参与结构散户依旧占比重,非理性投资比例很大,机构专业性在进步,但是依旧偏弱。巨大的稳健收益的理财需求,真正的量化收益应该来源于对风险度的再分配。

责任编辑:李国雷

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