中證網(wǎng)
返回首頁(yè)

泓德基金蘇昌景:堅(jiān)持量化“弱者思維” 打造專業(yè)協(xié)作團(tuán)隊(duì)

趙若帆 中國(guó)證券報(bào)·中證網(wǎng)

  

  談起量化投資,泓德基金量化團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人蘇昌景如同“武癡”一般,毫不遮掩地分享著自己對(duì)量化投資的癡迷與見(jiàn)解。與量化投資相遇相守?cái)?shù)載,在技術(shù)浪潮的推動(dòng)下,蘇昌景見(jiàn)證了量化投資的蛻變,也積累著對(duì)量化投資的認(rèn)知,更將這些理念與時(shí)俱進(jìn)地應(yīng)用于實(shí)踐中。

  “投資就是要做有價(jià)值的事情!碧K昌景堅(jiān)持著如此的價(jià)值觀,也堅(jiān)持用量化去篩選時(shí)代的賽道,用量化擁抱時(shí)代的紅利。

  用高頻提升勝率

  出身北大數(shù)學(xué)系,“理性”的思維讓蘇昌景最終選擇了量化行業(yè)。在彼時(shí)的蘇昌景看來(lái),量化投資最為強(qiáng)調(diào)兩方面的底層能力:一是數(shù)據(jù)分析能力;二是軟件工程能力。但工作以來(lái),數(shù)年的摸爬滾打在增進(jìn)蘇昌景的能力以外,也在完善著他對(duì)量化工作的認(rèn)知。

  “無(wú)論數(shù)理還是軟件編程,都是量化工作的基本技能!睂(shí)際上,蘇昌景覺(jué)得,隨著由低頻基本面投資逐漸轉(zhuǎn)向高頻量?jī)r(jià)交易,量化投資對(duì)人才的需求也在悄然發(fā)生改變!坝捎谌諠u高頻,研究更多是數(shù)據(jù)流和價(jià)格波動(dòng)的規(guī)律性內(nèi)容。因此,目前量化人才的長(zhǎng)板,更來(lái)自于如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等科技領(lǐng)域。”

  循此出發(fā),蘇昌景對(duì)量化投資的理念日漸細(xì)化充盈。在他看來(lái),量化投資就是要圍繞股票價(jià)格波動(dòng)的驅(qū)動(dòng)因素展開(kāi)研究與分析。具體來(lái)看,驅(qū)動(dòng)因素拆解為三!耙皇浅L(zhǎng)基本面因子,即公司商業(yè)模式、治理水平、管理層能力等因素;二是高頻基本面因子,即未來(lái)短期內(nèi)行業(yè)的預(yù)期業(yè)績(jī)?cè)鏊倩虮憩F(xiàn);三是短期量?jī)r(jià)因子,即交易過(guò)程中所體現(xiàn)出來(lái)量?jī)r(jià)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律!

  但在蘇昌景看來(lái),相較于主動(dòng)投資,量化投資在超長(zhǎng)基本面因子上優(yōu)勢(shì)并不明顯!霸街匾曔@方面因子,越是一種‘強(qiáng)者思維’,即投資足夠優(yōu)秀的企業(yè)!碧K昌景解釋稱,與主動(dòng)投資相比,量化投資對(duì)企業(yè)的深度研究上具有天然弱點(diǎn),因此量化投資更應(yīng)該思考自身并發(fā)揚(yáng)自身的優(yōu)勢(shì)所在,而量化投資朝著高頻量?jī)r(jià)的轉(zhuǎn)變也恰好提供了這一契機(jī)。

  “高頻量?jī)r(jià)更強(qiáng)調(diào)科技能力。越高頻便越不依賴對(duì)公司的深度認(rèn)知!碧K昌景認(rèn)為,這更像是“弱者思維”!半m然買了很多股票,每個(gè)公司賺的錢也比較少。但因?yàn)槌钟械墓颈姸啵灰最l繁,周轉(zhuǎn)很快,因此可以獲取豐厚收益。”蘇昌景表示,量化投資的優(yōu)勢(shì)正在于用高頻提升勝率。因此,量化投資需要考慮自身的投資體系以及策略表現(xiàn)的中短期市場(chǎng)適應(yīng)性!案哳l意味著周轉(zhuǎn)。只有貼近市場(chǎng)風(fēng)格,才能展開(kāi)交易去賺錢!

  構(gòu)建全方位因子庫(kù)

  在建立基本認(rèn)知的基礎(chǔ)上,如何挖掘高頻層面的因子,則是量化實(shí)踐中的核心問(wèn)題。

  “從高頻數(shù)據(jù)中提煉出的因子,生成方式各有不同!痹谔K昌景看來(lái),技術(shù)的發(fā)展也讓量化因子挖掘各有所異!耙徊糠忠蜃釉从谌说恼J(rèn)知。比如股票的交易熱度、漲幅與成交數(shù)、股票收益率的日內(nèi)分布等,一看就知道在描述什么,也能建立起對(duì)此的邏輯認(rèn)同!碧K昌景表示,另一部分因子則源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)挖掘,這些因子往往是非線性的,超越了人力理解的范疇。

  如何用因子構(gòu)建有效的量化策略,則是量化實(shí)踐中的關(guān)鍵問(wèn)題。蘇昌景介紹,在挖掘出因子后,無(wú)論是否有效率,都會(huì)將其放置于因子庫(kù)中。“投資的本質(zhì)是評(píng)判標(biāo)的預(yù)期收益率和風(fēng)險(xiǎn)。量化投資正是運(yùn)用模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),只是在具體操作中,不同頻度的預(yù)測(cè)所運(yùn)用的有效因子會(huì)有所不同!碧K昌景表示,構(gòu)建充分的因子庫(kù),不僅能便于進(jìn)行不同維度的量化模型構(gòu)建,而且能幫助模型更加體系化和完善化。

  顯而易見(jiàn),科技在量化投資中的地位日趨重要。但伴隨科技浪潮而來(lái)的AI技術(shù),也同樣引發(fā)著行業(yè)的思索!癆I未來(lái)是否會(huì)接管量化?”對(duì)此,蘇昌景堅(jiān)信,人在量化投資中的作用將無(wú)可替代,“一方面,目前的大模型解決的是通用性問(wèn)題,在專業(yè)問(wèn)題上未必有效;另一方面,一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)模型離不開(kāi)設(shè)計(jì)者對(duì)數(shù)據(jù)、算法技術(shù)的深入理解。只有人深度參與,才能產(chǎn)生有效的模型!

  歷史的經(jīng)驗(yàn)同樣支撐著他的信心。1900年法國(guó)數(shù)學(xué)家代表大會(huì)上,數(shù)學(xué)家希爾伯特提出了23個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題,為今后的數(shù)學(xué)發(fā)展揭開(kāi)了光輝的一頁(yè)。這也讓蘇昌景看到,提出問(wèn)題是更重要的一種能力。“面對(duì)AI,人的作用是要提出更有創(chuàng)造力、更有見(jiàn)解的問(wèn)題。盡管AI是大勢(shì)所趨,但決不能忽略人在其中的作用!碧K昌景說(shuō)。

  打造跨部門(mén)柔性團(tuán)隊(duì)

  專業(yè)造就職業(yè)。在量化行業(yè)摸爬滾打多年,蘇昌景已練就一套屬于自身的“內(nèi)功心法”。如今,身為泓德基金量化團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人的他,也在致力于將泓德基金量化團(tuán)隊(duì)打造成一支更加專業(yè)團(tuán)結(jié)的隊(duì)伍。

  不同于常見(jiàn)的部門(mén)制,蘇昌景介紹,量化團(tuán)隊(duì)在泓德基金內(nèi)以跨部門(mén)的柔性團(tuán)隊(duì)形式存在,以量化投資部為主,包括專戶、風(fēng)控、IT等多部門(mén)人員形成共同協(xié)作。多年的跨部門(mén)協(xié)作也讓團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)頗豐!翱绮块T(mén)協(xié)作能讓大家在同一個(gè)平臺(tái)、同一個(gè)維度上展開(kāi)討論,也由此形成共用的技術(shù)平臺(tái),目前我們已形成了一套標(biāo)準(zhǔn)化的模塊供大家調(diào)取使用!碧K昌景說(shuō)道。

  各司其職方能通功易事。蘇昌景介紹,在共用平臺(tái)的基礎(chǔ)上,量化團(tuán)隊(duì)成員依據(jù)自身所需調(diào)用因子,各有所長(zhǎng)、通力協(xié)作!皥F(tuán)隊(duì)首先堅(jiān)持在量化的大框架下,堅(jiān)定圍繞股價(jià)波動(dòng)的因素做深入研究和分析;其次,每個(gè)人再結(jié)合自身的背景和能力,選擇最適合自己的路!倍鴪F(tuán)隊(duì)永遠(yuǎn)扮演著聚合放大的作用。在蘇昌景看來(lái),量化投資無(wú)論專注于低頻基本面,還是高頻量?jī)r(jià)交易,都有各自面臨的競(jìng)爭(zhēng)與問(wèn)題!皼](méi)有哪個(gè)維度是容易的,無(wú)論做什么都需要付出非常大的努力,也都需要公司和團(tuán)隊(duì)通力協(xié)作!

  此外,量化投資的轉(zhuǎn)變也讓蘇昌景積極思索著團(tuán)隊(duì)之變。正如他對(duì)“高頻量?jī)r(jià)”的觀察,在他看來(lái),未來(lái)量化投資想要做好高頻量?jī)r(jià),將在體系化和技術(shù)化層面展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)。在團(tuán)隊(duì)的人才需求上,蘇昌景表示,未來(lái)團(tuán)隊(duì)也將更重視復(fù)合型技術(shù)人才的招募與培養(yǎng)。“比如,懂得AI、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù),或是具有自然語(yǔ)言處理、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)等背景的人才。在系統(tǒng)化、體系化的思路下展開(kāi)培養(yǎng)!

中證網(wǎng)聲明:凡本網(wǎng)注明“來(lái)源:中國(guó)證券報(bào)·中證網(wǎng)”的所有作品,版權(quán)均屬于中國(guó)證券報(bào)、中證網(wǎng)。中國(guó)證券報(bào)·中證網(wǎng)與作品作者聯(lián)合聲明,任何組織未經(jīng)中國(guó)證券報(bào)、中證網(wǎng)以及作者書(shū)面授權(quán)不得轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用上述作品。