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每經(jīng)記者 楊建 每經(jīng)編輯 謝欣

從國(guó)內(nèi)量化私募的發(fā)展來(lái)看，經(jīng)歷了三個(gè)階段。自滬深300股指期貨上市后是“量化1.0”時(shí)代，之后出現(xiàn)以高頻交易為代表的“量化2.0”，而隨著可以對(duì)個(gè)股進(jìn)行對(duì)沖的“量化3.0”時(shí)代到來(lái)，量化投資將走上快速發(fā)展的道路。

為應(yīng)對(duì)外資量化私募巨頭不斷搶灘登陸，本土量化私募也奮起直追，管理規(guī)模迅速擴(kuò)張。在“量化3.0”時(shí)代，量化私募江湖將演繹什么樣的故事呢？

據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，人工智能技術(shù)將是量化私募競(jìng)爭(zhēng)的跑道，一些先行者已經(jīng)運(yùn)用人工智能策略取得了良好的效果。

本土量化私募高薪“搶人”

首先，在滬深300股指期貨上市之后，量化私募投資策略進(jìn)入“1.0時(shí)代”。在此之間，不少量化私募的策略是買(mǎi)入小盤(pán)股同時(shí)賣(mài)空滬深300期指。此后隨著市場(chǎng)波動(dòng)，再加上管理層相關(guān)限制，大小盤(pán)對(duì)沖的策略逐漸失效。直到2017年中證500指數(shù)期貨推出，“量化2.0”時(shí)代正式開(kāi)啟，而此階段的特點(diǎn)就是高頻交易，對(duì)市場(chǎng)交易量要求也較高，但隨著2018年股市縮量下跌，高頻交易又受到較大影響。

今年以來(lái)，隨著個(gè)股對(duì)沖策略到來(lái)，量化投資進(jìn)入“3.0時(shí)代”。

為應(yīng)對(duì)越來(lái)越多的外資量化巨頭搶灘登陸，本土量化私募積極跑馬圈地，不僅積極擴(kuò)大管理規(guī)模，而且大量招聘量化領(lǐng)域的人才。

從整體的人才情況來(lái)看，目前國(guó)內(nèi)量化投資私募分為兩類(lèi)：第一類(lèi)是本土量化私募，包括脫胎于清華等高校的量化群體，以及吸納有海外留學(xué)、工作經(jīng)驗(yàn)的海歸人才。第二類(lèi)則是以英仕曼、貝萊德等外資私募為代表的外資量化巨頭。

本土量化私募在人才選擇上，更偏愛(ài)有扎實(shí)數(shù)理基礎(chǔ)的量化研究人才，近期《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者從各大招聘網(wǎng)站的信息來(lái)看，私募今年招聘的多以量化對(duì)沖為主，不少量化私募基金更是高薪“搶人”。如廣州某量化私募給出了年薪103萬(wàn)~139萬(wàn)元招聘基金經(jīng)理（量化對(duì)沖）；還有國(guó)內(nèi)某大型私募量化公司在獵聘網(wǎng)上給出了年薪超90萬(wàn)元的高薪，招聘阿爾法高頻交易員，主要負(fù)責(zé)量化對(duì)沖類(lèi)產(chǎn)品，阿爾法選股和對(duì)沖為主的股票量化交易。

外資量化巨頭在華的私募機(jī)構(gòu)也在人才本土化，如貝萊德在今年4月17日宣布任命湯曉東為中國(guó)區(qū)主管，而湯曉東的前一站是廣發(fā)證券。

人工智能技術(shù)將大展身手

全球量化對(duì)沖基金巨頭Two Sigma在華的外商獨(dú)資公司——騰勝投資已在基金業(yè)協(xié)會(huì)登記成為私募基金管理人，而這位“量化之王”與傳統(tǒng)量化基金有諸多不同，自創(chuàng)始之日起，Two Sigma就十分強(qiáng)調(diào)機(jī)器學(xué)習(xí)和分布式運(yùn)算的運(yùn)用，而基金內(nèi)部的人員構(gòu)成也凸顯出對(duì)技術(shù)的重視。傳統(tǒng)量化通過(guò)編程來(lái)押注證券價(jià)格之間的統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)系，而新型量化投資的目的是，借助比人類(lèi)更聰明、更快速的算法來(lái)過(guò)濾全球信息，發(fā)現(xiàn)模式并做出交易決策，從而打敗人工選股。

與早期的量化私募相比，“量化3.0”時(shí)代的特點(diǎn)是有非常強(qiáng)的計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)能力和人工智能研究能力，這兩塊需要大量資金與成熟團(tuán)隊(duì)的支持。對(duì)此因諾投資創(chuàng)始人徐書(shū)楠告訴《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者，人工智能模型仍然一直是量化投資最活躍的領(lǐng)域之一。尤其是近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域大展身手，人工智能持續(xù)火熱，也成了量化投資必講的領(lǐng)域之一。在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，基于深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的高頻Alpha策略，已經(jīng)在實(shí)盤(pán)中展現(xiàn)出了驚人的效果。

徐書(shū)楠進(jìn)一步告訴記者，人工智能模型在量化投資領(lǐng)域有著如下優(yōu)勢(shì)：

首先是人工智能模型的自適應(yīng)特性，可以更好地適應(yīng)更為廣泛的市場(chǎng)環(huán)境，而不需要投資經(jīng)理頻繁人工干預(yù)，從而將人的因素降到了最低。

其次是人工智能模型可以根據(jù)市場(chǎng)情況進(jìn)行新的訓(xùn)練，從而相比其他模型更不容易陷入過(guò)度優(yōu)化陷阱，對(duì)樣本內(nèi)外的適應(yīng)性更加優(yōu)良。

人工智能模型基于完全不同的邏輯開(kāi)發(fā)策略，可以挖掘出潛藏在市場(chǎng)深處的無(wú)效性，特別適合處理非線性問(wèn)題?？偠灾?，人工智能模型的這些優(yōu)點(diǎn)是極其重要的，這意味著，隨著市場(chǎng)的成熟，簡(jiǎn)單算法的效果趨于飽和，人工智能模型的優(yōu)勢(shì)將會(huì)越來(lái)越明顯地體現(xiàn)出來(lái)。因此近幾年，越來(lái)越多的投資機(jī)構(gòu)開(kāi)始布局人工智能，一些先行者已經(jīng)開(kāi)始將人工智能策略應(yīng)用于實(shí)盤(pán)。