“時(shí)代的貝塔與科技的阿爾法”論壇在上海舉行

　　中證網(wǎng)訊（記者 王鶴靜）近日，通聯(lián)數(shù)據(jù)在上海舉辦以“大數(shù)據(jù)·大模型·量化投資：時(shí)代的貝塔與科技的阿爾法”為主題的論壇活動(dòng)，探討量化投資的過去、現(xiàn)在和未來，分享因子、策略和模型，交流最新觀察和觀點(diǎn)。

　　華創(chuàng)證券高級分析師秦玄晉表示，AI不僅是今年A股的投資主線之一，也深入到各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。在量化投資領(lǐng)域，運(yùn)用大語言模型，對分析師研報(bào)情感打分和打標(biāo)簽構(gòu)建機(jī)構(gòu)情感因子，對用戶行為數(shù)據(jù)定量分析構(gòu)建衡量投資者關(guān)注度的個(gè)人情緒因子，可以助力解釋股價(jià)走勢和發(fā)掘投資線索。基于大語言模型的研究和測試顯示，行為因子較穩(wěn)定地解釋了截面收益差異，把投資者行為納入考慮可有效改進(jìn)基本面因子。由于市場并非完全理性和投資者注意力有限，關(guān)注度過高公司的股價(jià)短期可能更易反應(yīng)過度和高估，以致降低未來回報(bào)；而有利好基本面消息卻未太受關(guān)注的公司可能被忽略，導(dǎo)致股價(jià)短期內(nèi)被低估。熱度因子可以進(jìn)一步有效改進(jìn)分析師因子，個(gè)人情緒因子與機(jī)構(gòu)情緒因子結(jié)合是一個(gè)富有潛力的方向。

　　而對于金融大數(shù)據(jù)新方向，通聯(lián)數(shù)據(jù)資深產(chǎn)品經(jīng)理徐瑩娟在演講中表示，金融競爭來自信息不對稱。在數(shù)字化、智能化時(shí)代背景下，充分發(fā)掘各類非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的豐富信息變得越來越重要。大語言模型(LLM)、自然語言處理(NLP)等技術(shù)助力對非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)實(shí)施結(jié)構(gòu)化處理，對結(jié)構(gòu)化后的數(shù)據(jù)實(shí)行建模分析和實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用。投資理念變革為資本市場帶來了新方向。隨著資本市場發(fā)展，投資理念不斷演進(jìn)，以可持續(xù)投資、科技驅(qū)動(dòng)和指數(shù)化投資等為代表的投資理念正逐漸成為投資行業(yè)大趨勢。技術(shù)變革疊加投資理念完善，大數(shù)據(jù)越來越受社會(huì)青睞。投資者不僅可以對海量數(shù)據(jù)深入挖掘，還可以融通各個(gè)維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行全面分析，發(fā)現(xiàn)潛在商業(yè)價(jià)值和投資機(jī)遇。

　　收益與風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)，如何將風(fēng)險(xiǎn)模型更好地運(yùn)用到A股市場，通聯(lián)數(shù)據(jù)量化研究專家高凌峻在演講中強(qiáng)調(diào)了本土化創(chuàng)新，介紹了A股市場風(fēng)險(xiǎn)模型探索和應(yīng)用。

　　高凌峻認(rèn)為，參考國際通用規(guī)范，鑒于A股市場特征，基于世界前沿模型，通聯(lián)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)模型引入了自定義的細(xì)分的本土行業(yè)分類，以更適合和適應(yīng)A股；增加了熱門主題風(fēng)格因子，以提高收益解釋能力和風(fēng)格估計(jì)準(zhǔn)確度；對特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)做系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整，以降低特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)誤差；對風(fēng)險(xiǎn)模型在自適應(yīng)優(yōu)化器每期調(diào)節(jié)時(shí)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，以使風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測更準(zhǔn)確。測試數(shù)據(jù)顯示，通聯(lián)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)模型在超額收益率、超額波動(dòng)率、信息比率、換手率、超額最大回撤等方面，具有優(yōu)異的表現(xiàn)。

　　鳴石基金CTO李濤濤在演講中分析了量化私募的核心要素等。李濤濤認(rèn)為，公司、團(tuán)隊(duì)、個(gè)體構(gòu)成了量化私募的核心要素阿爾法，具有多樣化、復(fù)雜性和敏感性等特征；而行業(yè)（資產(chǎn)管理和量化私募）、宏觀（全球經(jīng)濟(jì)和中國經(jīng)濟(jì)）則構(gòu)成了量化私募的核心要素貝塔，行業(yè)的要素特征是賽道日益成熟、規(guī)則明確，細(xì)分賽道多、考驗(yàn)道與術(shù)的抉擇，宏觀要素特征是所有玩家在同一起跑線上。他認(rèn)為，中國發(fā)展量化投資的優(yōu)勢在于高流動(dòng)性帶來低沖擊成本、低相關(guān)性產(chǎn)生高配置價(jià)值、弱有效市場助力高超額收益、資本開放引來全球資金配置A股。

　　卡方科技CTO金基東則表示，算法交易是以成交為目的的自動(dòng)化交易執(zhí)行服務(wù)；將人工智能技術(shù)應(yīng)用于算法交易，可以助力實(shí)施大規(guī)模訂單拆單策略，降低下單沖擊成本，獲取交易執(zhí)行階段Alpha收益。隨著方法進(jìn)化，交易執(zhí)行算法AI化、算法AI模型復(fù)雜化，大模型正在成為一種新型算法基礎(chǔ)，成為整個(gè)AI的新制高點(diǎn)和新型基礎(chǔ)設(shè)施；在大數(shù)據(jù)和大模型時(shí)代，數(shù)據(jù)可獲得性提升，人工智能模型復(fù)雜性隨之亦提升，更復(fù)雜模型的非線性性質(zhì)助力更優(yōu)性能，更好服務(wù)于流動(dòng)性提升、市場反饋增效和價(jià)格發(fā)現(xiàn)。

　　在圓桌論壇環(huán)節(jié)，秦玄晉、李濤濤、金基東、高凌峻圍繞“另類數(shù)據(jù)與量化投資新時(shí)代：信息藍(lán)海與超額收益”進(jìn)行了精彩的深度交流。

　　嘉賓們認(rèn)為，不同于容易獲取而普遍擁有的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，另類數(shù)據(jù)作為新型數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為新的信息藍(lán)海。另類數(shù)據(jù)與超額收益之間存在正相關(guān)，雖然挖掘有難度，但是初期阿爾法增厚明顯；隨著數(shù)據(jù)普及，超額收益可能會(huì)出現(xiàn)衰減，需要不斷探索新的數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)維度，如果不再“人無我有”，就需要“人有我優(yōu)”，用得更好。同時(shí)，另類數(shù)據(jù)與策略之間應(yīng)該適合，不斷對算法和工具更新迭代，以連續(xù)升級的模型賦能另類數(shù)據(jù)價(jià)值持續(xù)挖掘。