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量化投资的拥挤与破局!“Alpha Go”如何拯救“Alpha”?

来源:好买臻财VIP

“目前量化投资在A股市场的交易占比已超20%,对于个人炒股者来说,你每交易五次,就有一次在和机器对决!”

——启林投资王鸿勇

2020年仍然是量化超额业绩大年,在中证500指数收益20%的基础上,量化大厂年内中证500指增的超额普遍在20%以上,可谓延续了2019年的强势,其中三家头部机构明汯、九坤、幻方虽做法各有特色,近三年每年超额也各有起伏,但2020年的超额都稳稳地站上了20%。

截至2020年11月底,好买主要跟踪的量化私募中,多数机构主要采用的仍是量价多因子模型。该模型在美国发展几十年,有强大的学术和实证基础,在中国的超额也依然不错,是条大家已经踩出来的近路。与之相对,AI,或机器学习模型近几年刚刚兴起,应用者有限,更像是一条少有人走的远路。

但如今,越来越多的量化机构开始“舍近而求远”,机器学习在中国的实战业绩到底如何?有没有效?能不能持续?

机器学习2020复盘

多只机器学习产品超额战胜

量价多因子

虽然各家机构使用机器学习的程度和方法有所不同,但毫无疑问,以启林为代表,今年机器学习策略崭露锋芒,头角峥嵘。从最基础的细节优化,到模型层面的框架更迭,机器学习在今年量化策略迭代中扮演了至关重要的角色。

截至今年12月4日,好买跟踪的量化私募池中,机器学习策略年内超额大幅跑赢近几年主流的量价多因子策略。

启林于2019年下半年彻底从量价多因子策略转到机器学习方向,2020年,启林指数增强产品将中证500指数20%的收益增强近3倍,超额水平拼进业内三强,成功转身。

以中国量化策略的迭代历史来看,从2013-2014年以风格、市值因子为主的简单量化,到2018-2019年多因子模型的全面兴起,再到2020年机器学习策略的渗透,超额常有,只是“今人不见古时月,今月曾经照古人”,同样的超额背后有着不一样的策略线和故事线。

策略快速迭代,行业滚滚向前,机构起起伏伏,生生死死。近两三年,凭借量价多因子与日内高频打下天下者,不需要做过多行业或因子暴露,就能稳稳地拿下年化20%、30%甚至40%的超额。然而随着量化多因子的主航道愈发拥挤,叠加近期市场风格变化,一些机构的超额裸出负值,量化私募们不得不持续鞭策自己保持迭代。

如今,机器学习策略正成为量化投资可能的最新爆发点与最前沿方向。不管是为了进攻还是防守,中国的量化机构多多少少已在尝试机器学习这条远路。

机器学习如何理解

数据分析技术的革命性进步

It’s a revolution,not an evolution.这是一次革命,而不是一次变革。

人工智能,或机器学习,对量化行业来说,更像是数据分析技术的一次革命性进步。

从数据中寻找规律,传统的回归方式是在样本内找到全局最优解,以函数论为基础总结最显著的规律;而机器学习根据已知数据做概率统计,对下一步进行最优预测,从局部最优到全局最优,以概率论为基础一层层得出最终结论。

简单类比,我们想从A走到B,如果知道起点、终点和道中每个路口、街道的信息,那可以画一条最优路线,这是传统的回归思想。我们也可以从A出发,每到一个十字路口就选一个方向,把所有街道、路线都走一遍,我们走了10000次之后,可能有500种方法能到B,在走第10001次的时候,我们在每一个路口就能知道去往终点的最优选择,这即是机器学习的思想。

如果说线性模型生而为了让我们理解世界,找寻规则的话,那么概率模型生而为了让我们预测世界,预测未来。对于金融市场海量的结构化数据而言,对于量化机构预测资产收益的终极目标而言,只要输入足够多的数据与特征,机器学习的拟合能力其他策略无可比拟。

然而,问题也恰恰出在这里,如果你输入了许多没有规律的噪音,或者错误的特征,机器也能学习出非常显著的规律给你,好比根据你早上起床的时间向你推荐今天股票的仓位,将你引入歧途。所谓“Garbage in,garbage out.”放进去的是垃圾,出来的也是垃圾。

许多量化机构都在用机器学习技术,但最终业绩确有很大差异,原因正在于此。选择哪些数据,怎样处理数据,选择哪种学习方法,设定哪种训练模式,这些都直接影响最终的策略质量。数据、方法、模式的组合无穷无尽,真正找到有效组合的机构才拿到了超额的金钥匙。

机器学习如何应用

高频信号挖掘与因子组合

“传统的多因子模型我们基本已经不用了,因为基于同样的数据,你能找到的因子,别人迟早会找到。AI技术是量化领域的大趋势,机器学习技术引入的越早,理解的越深,未来的优势就越大。”

——启林投资王鸿勇

目前,机器学习技术被普遍运用于量化投资两个环节:

一、信号挖掘。量化机构运用深度神经网络算法,采取自编码或人工编码的方式,输入一系列数据,由机器产出信号结果。在分析高频数据时,机器学习技术的应用更为普遍,神经网络算法在速度和精度上都远高于传统的线性回归。

二、因子组合。量化机构通过普适的机器学习算法,如超平面模型、超线性模型、树模型等,对输入的因子进行分类或回归,再输出最优的组合结果。由于机器学习模型所处理的数据量远远大于多因子模型,所以其在行情更活跃,交易量更大的个股上更容易做出准确的预测。

由上图可见,机器学习策略在2月、4月、6月、10月等月份表现突出,而这些月份也正是创业板活跃股表现较好的月份。

当然,这只是从某一个行情维度观测到的数据,影响模型结果的因素还有很多,并不代表在所有类似情况下,策略都会有相同的表现。

机器学习策略与其他量化策略类似,也会有超额周期,高成交、高波动环境下超额更显著,低成交、低波动环境里则表现一般。但在量化策略快速迭代的竞赛中,数据处理量更大、拟合效果更优的机器学习模型或是越来越重要的技术工具。

机器学习未来展望

是机器在学习,更是管理人在学习

目前,国内一线量化私募或多或少都已引入机器学习技术,无论是从高频量价数据中挖掘信号,还是进行因子组合,或是将机器学习与线性模型一起使用,机器学习做出的因子与组合,再放到线性模型优化器里形成最终策略等等。每家都有各自的方法,埋头钻研又讳莫如深。

“简单的策略我们现在已经不做了,因为即便做出来了也可能很快失效。我们只会找有难度的,别人没做的策略去开发。这是大方向,然后才是做不做得出来的问题。”王鸿勇这样说,这也是启林2019年下半年全面向机器学习方向转型的原因,抓住量价多因子与日内高频之后,量化策略新的增长曲线。相比市场其它机构,启林转型得更早、更坚决,目前启林的策略模型基本以机器学习为主。

是机器在学习数据,寻找规律;更是管理人在学习技术手段,保证策略以最快的速度更迭。启林具有很强的学习能力,目前其正在原有模型基础上不断结合市场环境改进模型,而不是一味的等待市场好转,这一点在量化交易中十分重要。启林努力提高单个信号的可预测性及其预测能力,同时引入有效的风险控制模型实现不同信号的最终融合。

与其他机器学习策略不同的是,启林会在组合层面最后进行一次风险因子的约束,从而更好的降低组合波动。与同业相比,启林机器学习模型的超额波动明显更小一些。

中国量化行业高速发展的十余年里,有量变的积累,更有质变的时刻。T+0、多因子模型、另类策略、机器学习等等,投资者看到的可能仅是超额收益的周期变化,而其背后则是层出不穷的技术与策略的兴衰更迭。未来,AI技术与机器学习或成为量化机构的军备标配,有先发优势者,也必须跑得足够快,才能在量化这条赛道上持续领先。

当然,和主观策略一样,量化基金并不能脱离市场本身的牛熊周期,风格周期,在任何情况下都赚钱。2007年美国的Quant Quake(量化灾难)中,以文艺复兴科技为代表的美国一线量化基金仍出现了周度回撤超20%的情况。

但一只好的量化基金,力争超越同侪,也力争超越自己的过往,和市场交互,适应市场,总结规律,预测概率,和主观资管机构一样,建立起自己的风格与能力圈。

这个能力圈可能是更稳定的超额,可能是更快地适应市场风格,可能是稳定地暴露一些有长期收益的因子,可能是中小规模的小策略,可能是高效地叠加了打新增强,或者,像启林这样,勇敢专注地投入于新的机器学习策略,在看上去无限的因子和因子们无限的组合方法中,找到方向,明确自己的熵减之路。(文中数据来源:Wind,好买基金研究中心;数据日期:2020.1-2020.11)

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