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蘭盈量投:保持優(yōu)勢,除了多做對,還要少做錯

最新高手視頻! 七禾網(wǎng) 時(shí)間:2024-01-04 14:27:58 來(lái)源:七禾網(wǎng)

七禾網(wǎng)注:嘉賓回答僅代表其本人觀(guān)點(diǎn),不代表七禾網(wǎng)的觀(guān)點(diǎn)及推薦。金融投資風(fēng)險叢生,愿七禾網(wǎng)用戶(hù)理性謹慎。


蘭盈量投私募基金管理有限公司

蘭盈量投,是一家專(zhuān)注于運用量化模型于交易的投資公司,公司核心團隊成員均來(lái)自海外和國內知名的資產(chǎn)管理公司和科技公司,且持有頭部學(xué)校理工博士學(xué)位,擁有超過(guò)10年的全球股票、期貨、期權等資產(chǎn)的量化研究和交易經(jīng)驗。


林雄

蘭盈量投私募基金管理有限公司總經(jīng)理,美國伊利諾伊大學(xué)香檳分校(UIUC)數學(xué)博士,曾于美國紐文(Nuveen)旗下公司格盛投資管理有限公司(Gresham Investment Management LLC)任職高級量化研究員、基金經(jīng)理等職務(wù),12年金融機構從業(yè)經(jīng)歷,其中10年全球市場(chǎng)期貨、期權量化投資經(jīng)驗。



精彩語(yǔ)錄

一個(gè)模型在海外訓練過(guò)了,然后同樣的模型,用國內的數據再去測試,相當于原來(lái)在海外的測試是樣本外的,經(jīng)過(guò)了更多的樣本外數據的驗證,過(guò)擬合的概率會(huì )更小一些。

所以未來(lái)的人工智能可能隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展,算力越強,門(mén)檻越低;門(mén)檻越低,可能在投資領(lǐng)域就會(huì )慢慢的應用起來(lái)。比如現在可以方便的使用ChatGPT做文本分析,構建情緒指標,這在以前不是容易的事情。

我們認為機器學(xué)習應該只是作為一種研究工具來(lái)用,而不是用來(lái)替代傳統阿爾法模型或其它因子開(kāi)發(fā)體系。

不同策略在不同階段表現不一,多策略均衡配置的組合會(huì )使產(chǎn)品的穩定性更好。

CTA和股票、債券的相關(guān)性很低,從這一點(diǎn)看它就有配置價(jià)值。

保持優(yōu)勢除了做對事情,同時(shí)還要減少做錯事情。在策略類(lèi)型上避免單品種或單一風(fēng)格在倉位上過(guò)多暴露,這樣做不一定能有收益增長(cháng),但是可以減少犯錯。

我們從經(jīng)驗得出,一部分收益來(lái)源是市場(chǎng)無(wú)效的部分,我們通過(guò)量化的手段挖掘阿爾法,另一部分收益我們通過(guò)承擔風(fēng)險去獲得。

只有公司合法合規,才能長(cháng)久經(jīng)營(yíng),在此基礎上,再說(shuō)怎樣去盈利。

風(fēng)險事件可能是萬(wàn)分之一的概率,但萬(wàn)分之一足以致命,所以務(wù)必嚴謹。

我認為一流的量化私募要合法合規,投研高效,激勵公平,人才培養體系完善,生產(chǎn)測試環(huán)境及監控備份方面非常嚴格。



七禾網(wǎng)1:林總,您好!感謝您在百忙之中與東航金融&七禾網(wǎng)進(jìn)行深入對話(huà),您在海外有超越十年的全球市場(chǎng)投資經(jīng)驗,對于在國內創(chuàng )辦私募基金,從事量化投資交易,您覺(jué)得這些經(jīng)歷或經(jīng)驗有什么幫助嗎?


林雄:經(jīng)常有人跟我說(shuō),海外市場(chǎng)的今天就是中國市場(chǎng)的明天,這可能是從發(fā)展成熟度的角度來(lái)說(shuō)的。海外市場(chǎng)由于發(fā)展歷史很久,所以相對比較成熟,而中國市場(chǎng)處于快速發(fā)展中,也許很快就能達到一個(gè)比較成熟的階段,但要經(jīng)歷比較久的周期,因此海外沉淀下來(lái)的一些方法,對我們做國內市場(chǎng)的交易是有幫助的。


如果在海外都已經(jīng)有效適應了,那么對在發(fā)展當中的國內市場(chǎng),是有一定指導意義的。簡(jiǎn)單想象一下,一個(gè)模型在海外訓練過(guò)了,然后同樣的模型,用國內的數據再去測試,相當于原來(lái)在海外的測試是樣本外的,經(jīng)過(guò)了更多的樣本外數據的驗證,過(guò)擬合的概率會(huì )更小一些。比如已經(jīng)建立了焦炭單一品種的預測模型,并且是有效可行的,把它放在鐵礦石上發(fā)現也可行,焦炭模型就是樣本外的一個(gè)驗證。焦炭和鐵礦石可能是相關(guān)度較高的,若用在股指或其它不相關(guān)的品種上,也有一定指導意義。



七禾網(wǎng)2:貴司核心團隊成員均來(lái)自海外和國內知名的資產(chǎn)管理公司和科技公司,均有在美國多年的從業(yè)經(jīng)歷,有著(zhù)豐富的全球市場(chǎng)投資經(jīng)驗。請分別從一名交易者和投資者的視角來(lái)看,您覺(jué)得中美市場(chǎng)有何不同?


林雄:關(guān)于中美市場(chǎng),首先從交易者角度來(lái)看,第一,交易品種的數量不同。我認為在美國可接觸的交易標的非常多,比國內多很多,就單從期貨這個(gè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō),雖然期貨是比較小的領(lǐng)域,單純這個(gè)領(lǐng)域在美國可交易的品種大概有300多個(gè),接近400個(gè)。在國內,就我們目前的投研范疇,流動(dòng)性好的、能交易的大約六十個(gè)品種。當然我們的市場(chǎng)在飛速發(fā)展中,目前已經(jīng)上市了131個(gè)品種,還有些品種我們也在研究。


第二,合約結構,即期現結構不同。我們目前的合約比較短,大部分限制在一年之內,可能在1、5、9月這樣的合約,就交易的流動(dòng)性來(lái)說(shuō),除了這些合約,其它合約可能沒(méi)有什么流動(dòng)性。那么在海外,除了品種多,商品的期現結構還比較長(cháng)。比較典型的像能源類(lèi),合約設計連續三年或者更久都可以交易,如果是近一兩年的合約,它是每個(gè)月份都可以交易,流動(dòng)性充足。


相對來(lái)說(shuō),國外交易一定程度上機會(huì )更多,即使策略相對簡(jiǎn)單,也可以從比較多的機會(huì )里尋找一個(gè)比較穩定的組合出來(lái)。在國內,交易機會(huì )可能需要更多的在信號邏輯中尋找差異,相當于是信號方面的分散,所以,在國內,我們從多策略的角度去尋找策略分散,使得整個(gè)組合更加穩定。


第三、市場(chǎng)結構不同。海外市場(chǎng)相對成熟,國內市場(chǎng)正在發(fā)展。國內的市場(chǎng)參與者結構變化非???,量化也是近幾年才逐步起來(lái)的,很多人才從海外回來(lái),就是看到了國內發(fā)展的機會(huì ),特別是量化的發(fā)展機會(huì ),這使得交易者群體跟2015年以前有很大不同,所以這對策略的更新迭代又提出了更高的要求。


從投資者的角度來(lái)看,一方面,可投的資產(chǎn)不同。另一方面,投資者的認知在逐步提升。比如CTA這個(gè)相對比較新的領(lǐng)域,大家對它逐步有了認識,但還沒(méi)有達到一個(gè)非常成熟的,能以真正配置的角度來(lái)理解它的階段。


再額外補充一點(diǎn),從我回國,感受到大家對策略的IP保護不夠。在海外,基金公司不需要對很多資方來(lái)路演,可能只要幾個(gè)資方就足夠把規模做大,但在國內需要對大量機構講解投資策略,這樣可能會(huì )導致策略多多少少流出去一些。大家在這個(gè)層面上,沒(méi)有做特別的保護,IP保護不夠,就容易形成策略同質(zhì)化。



七禾網(wǎng)3:蘭盈量投私募基金是一家專(zhuān)注于運用量化模型于交易的投資公司,您覺(jué)得什么才是好的量化交易模型?又是如何保持模型的有效性和穩定性?


林雄:什么才是好的量化模型?能賺錢(qián)的就是吧。所以,對我們來(lái)說(shuō),在建立模型的時(shí)候,我們一般追尋的原則是邏輯思路清晰簡(jiǎn)單,不是內部一層套一層。我們一般會(huì )盡量避免很多參數,在期貨里大家都知道樣本數其實(shí)不是那么多,比如深度學(xué)習得幾萬(wàn)個(gè)參數,需要足夠多的參數,否則很容易造成過(guò)擬合。


如何保持模型的有效性和穩定性,我認為當一款模型,你想長(cháng)期不迭代,讓它一刀切,一直保持說(shuō)實(shí)話(huà)很難,所以我們得在模型里不斷地加加減減做相應調整。同時(shí),增加一些新內容來(lái)對原有模型進(jìn)行補足。  


總體來(lái)講,在選擇模型時(shí),是否用這個(gè)模型?必須要有嚴格的模型準入條件,不是什么模型都能用,已選用的模型還要不斷地更新迭代,所以強大的投研迭代能力以及高效的投研平臺是需要的,這也是我們現在在做的。



七禾網(wǎng)4:當代社會(huì ),隨著(zhù)算力日益強大,高質(zhì)量的大數據日益積累,人工智能技術(shù)全面崛起,并廣泛應用于醫療保健、交通系統、藝術(shù)創(chuàng )作等領(lǐng)域,您可以簡(jiǎn)單講述下人工智能在量化投資方面的應用嗎?


林雄:人工智能確實(shí)在很多地方都已經(jīng)比較成功地應用,還有很多大模型出來(lái),但是在量化投資這個(gè)領(lǐng)域,據我們所知,真正用到這么復雜工具的其實(shí)不多,至少從示范的角度來(lái)看不多。這里主要原因是什么?是其中運用數據的種類(lèi)不一樣。投資領(lǐng)域金融數據的特性是噪音非常大,而且不穩定,不像訓練一張圖片的數據是平穩的。很多其它領(lǐng)域的大模型是很難直接照搬過(guò)來(lái)使用的,所以,現在還沒(méi)有使用這么復雜模型的切入點(diǎn)。


人工智能或機器學(xué)習最重要的是如何減少過(guò)擬合,我可以用一個(gè)非常強悍的模型來(lái)達到樣本內100%的效果,但是樣本外的話(huà),它可能是零效果,我們要避免這樣的情況發(fā)生,所以,在金融數據本身的特性下,我們用的模型就相對比較簡(jiǎn)單。


所以在期貨領(lǐng)域,還沒(méi)有用這么復雜的像比如深度學(xué)習之類(lèi)的模型。股票領(lǐng)域其實(shí)已經(jīng)有很多人在用了,因為它的數據量相對要大一些,它有幾千個(gè)標的,如果還做日內,那數據就更多了,期貨里現在只有幾十個(gè)有效標的。單一品種,如果按分鐘頻,一年也就幾萬(wàn)個(gè)點(diǎn),但是隨便一個(gè)大模型的參數本身就可能是幾萬(wàn)個(gè),這樣很容易造成過(guò)擬合。所以我們是在逐步切入,從簡(jiǎn)單的機器學(xué)習開(kāi)始,然后慢慢學(xué)習再研究應用更復雜更深度的模型。


大家說(shuō)的ChatGPT是個(gè)好工具,比如以前做文本分析,很多人可能需要自己建立模型,像用Transformer去做文本分析。如果用ChatGPT,我輸入一篇文章,它就直接給我出來(lái)觀(guān)點(diǎn),關(guān)于買(mǎi)或賣(mài)我不需要自己去訓練模型,它已經(jīng)幫我訓練了,它這個(gè)訓練可能是記憶更大的數據集里所存儲的這個(gè)模型。所以未來(lái)的人工智能可能隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展,算力越強,門(mén)檻越低;門(mén)檻越低,可能在投資領(lǐng)域就會(huì )慢慢的應用起來(lái)。到那時(shí)候,比如ChatGPT在分析情緒時(shí),可以不僅使用金融數據,還可以用更多其它數據,使得模型更加具有魯棒性。



七禾網(wǎng)5:在人工智能領(lǐng)域有一種說(shuō)法,認為機器學(xué)習是人工智能領(lǐng)域中最能夠體現智能的一個(gè)分支??梢越o我們講講機器學(xué)習在策略管理方面的運用嗎?


林雄:上述講的更多可能是人工智能的方向,我們現在先從簡(jiǎn)單的開(kāi)始運用,想要得到很強大的模型,算力方面是很高的成本,到未來(lái),成本和門(mén)檻會(huì )逐步降低,大家都可以使用。我講講具體的應用,在蘭盈我們主要應用是因子的非線(xiàn)性組合和倉位管理,具體來(lái)講,一部分是因子組合,比如股票有幾千個(gè)因子,期貨的因子可能有幾十到上百個(gè),我通過(guò)把這些因子匯入到一個(gè)非線(xiàn)性的機器學(xué)習模型里邊去預測研究因子,預測未來(lái),然后得到關(guān)于品種的綜合預測,這是一種應用。


另外一種應用在倉位管理上。換句話(huà)說(shuō),任何一個(gè)策略,它可能出來(lái)的結果是買(mǎi)一賣(mài)一,是比較簡(jiǎn)單的邏輯,上漲我就買(mǎi)一,下跌我就賣(mài)一,那我可以用我的機器學(xué)習模型來(lái)對它進(jìn)行優(yōu)化,上漲的時(shí)候我要買(mǎi)多少手,可能不是一手,是0.5手,或者兩手;下跌的時(shí)候可能是空三手,根據你對未來(lái)的判斷來(lái)決定倉位強度到底應該是怎樣的。這是我們目前機器學(xué)習在CTA策略的兩個(gè)應用。


最后,我們認為機器學(xué)習應該只是作為一種研究工具來(lái)用,而不是用來(lái)替代傳統阿爾法模型或其它因子開(kāi)發(fā)體系。所以,我們現在應用的還是帶有邏輯的因子,機器學(xué)習在我們這兒可能僅僅只是一種工具。



七禾網(wǎng)6:貴司目前的交易策略有哪些,各個(gè)策略的特點(diǎn)是怎樣的?


林雄:目前我們期貨策略涵蓋套利策略、機器學(xué)習策略、多因子策略、短線(xiàn)規則策略,比如像傳統的趨勢和突破類(lèi)策略。


套利策略,目前以跨品種套利居多,主要基于上下游邏輯選擇相關(guān)性較高的品種構建套利組合,同時(shí)建立多個(gè)統計預測模型。持倉周期目前在一周以上。


多因子策略,以偏時(shí)序信號為主,參考股票的做法,只不過(guò)我們在市值中性方面沒(méi)有做特定限制,所以在某些時(shí)候,可以完全是單邊;持倉周期目前是一周以上。


規則類(lèi)策略,是比較傳統的趨勢和技術(shù)突破策略,我們目前的持倉周期大概兩到三天;機器學(xué)習主要以量?jì)r(jià)指標作為輸入,構建多個(gè)統計模型組合,與因子組合及倉位管理是相關(guān)的,主要作為一種工具。目前的持倉周期稍微短一點(diǎn),但隨著(zhù)產(chǎn)品的規模會(huì )動(dòng)態(tài)調整。



七禾網(wǎng)7:貴司策略涵蓋指數增強,請問(wèn)在競爭日益激烈的量化賽道,如何豐富超額收益來(lái)源?


林雄:指數增強這個(gè)賽道確實(shí)競爭激烈,但是我們總體感覺(jué)國內A股市場(chǎng)還大有發(fā)展空間,因為它在發(fā)展階段,所以阿爾法還有提升前景。即便競爭像近幾年這樣,500指增平均也有10%左右的超額,1000指增有15%到20%的超額,我認為隨著(zhù)市場(chǎng)的有效性增強,超額會(huì )逐步遞減,所以為了避免阿爾法的衰減,我們要做的是豐富因子庫,比如增加一些偏高頻類(lèi)的因子,或者另類(lèi)數據的因子,另外輿情也是可研究的方向。


豐富因子是一方面,還要配合組合優(yōu)化,股票方面已經(jīng)用到了深度學(xué)習,但這領(lǐng)域其實(shí)有很大空間可以再繼續研究。所以我們會(huì )在輸入數據,因子,模型這些方面尋找差異化,然后在產(chǎn)品體系上尋找創(chuàng )新,指增策略不一定是按傳統的方法跟隨現在的指數權重配置,我可以把權重配置得寬一點(diǎn),可以用一套完全不一樣的組合優(yōu)化方法去分散最大化,用在指數的成分股上,可能不是每年都能跑贏(yíng)指數,但是把時(shí)間拉長(cháng),可以平均每年跑贏(yíng)指數,這就是從產(chǎn)品的豐富度上做一些工作,不一定只走傳統賽道。


責任編輯:唐正璐
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