量化投资：神秘行业的新发展与投资现状解析
对于很多人来说，量化投资是一个崇高的名词，其多因素模型和涉及复杂金融工具的“黑箱”操作让人难以理解其运作方式。“作为量化投资基金，以前人们通过国内信息渠道了解它的机会很少。”久坤投资创始合伙人、总经理王晨表示。对于量化投资这个在国内还很神秘的行业，我们对其目前的投资现状以及人工智能技术的新发展有很多了解。
王晨现任九坤投资总经理、投资决策委员会主席。 2008年毕业于清华大学计算机专业，获博士学位。离开World Quant后，他于2012年创立了九琨投资。
中国一定会拥有全球顶尖的量化私募
简单来说，量化是一群科学家利用数学和统计工具构建的投资框架。 20世纪60年代，麻省理工学院数学家爱德华·索普首先提出了量化投资的概念。他被认为是量化交易的鼻祖。他的投资生涯年均复合增长率高达20%。
2018年以来，全球排名前十的对冲基金中有8只是量化基金，占公开证券投资市场的40%以上。量化投资被认为是一种非常有效的投资方式。
国内方面，2010年4月16日，沪深300股指期货正式上线交易，被认为是量化1.0时代的开始。 2015年初，市场上已经出现了多起量化私募。但遭遇股灾、股指期货受限、量化私募规模萎缩。直到2019年，他们才重新回归百亿级量化私募。目前，量化私募已进入规模化发展阶段，管理人分化明显，久坤等领先的量化私募机构表现出较高的专业水平。
与传统投资相比，量化投资采用了不同的方法论：通过大数据采集，基于先验数据统计和后验数据检验，实现更规范的买卖操作，因而更“科学”。量化投资中的一个概念是因子，它是根据一定的数据模型或投资逻辑对所有股票进行评分。通过多个分散的因素源，资金可以利用不同的信息做出更准确的交易决策。
量化投资希望通过在整个市场寻找更多的投资机会来赚更多的钱。例如，指数增强型产品将通过构建极其多元化的投资组合、基于量化策略优化选股来追求超额收益。
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“传统投资更像是中医的问诊方法——人们会对个股进行一一研究，最终的投资判断是基于基金经理的个人经验，主观投资品种数量有限。”王辰说道。 “此外，量化投资可以同时分析数千只股票，投资范围广，具有内在的纪律性，可以避免人的主观情绪，从市场的非理性行为中寻找获利机会。”
王晨表示，目前国内量化行业正在快速发展，未来该领域将处于长期上升阶段：“未来中国肯定会有复兴科技、两家公司等全球顶尖的量化对冲基金。”西格玛、德少，其规模将达到甚至超过美国的水平，并且随着机构红利的不断释放，量化投资工具的进一步丰富，以及互联网大数据、人工智能等技术的进步。 ，量化行业将展现出更大的活力。”
人工智能驱动的投资方法
利用数据和模型来预测股票价格并据此构建投资框架和交易决策的量化投资，本身就可以视为广义上人工智能在金融行业的典型应用。对于量化投资领域来说，利用最新技术实现提升早已是常见的行业升级范式。
如今，人工智能是技术创新最活跃的领域。最近的深度学习浪潮引领了2010年后很多行业的智能化转型。对于量化行业来说，2010年左右已经出现了很多案例，包括通过自然语言处理（NLP）模型从新闻报道和社交网络中提取投资者情绪的投资策略。机器学习具有很强的非线性拟合能力，在大数据场景下超越了线性方法，一些新兴应用推动了行业的发展。
王晨表示，目前量化投资机构已经在大规模使用此类技术。最神秘的文艺复兴科技（ ）很早就将机器学习应用到了金融市场模型中。 2017年5月，这家对冲基金巨头聘请了微软首席人工智能科学家邓力，他组建了一支量化人工智能团队。其他国外知名量化基金也持续向互联网AI行业招募，并大量用于投资。
在北美，现在有一些纯粹使用AI算法的量化投资基金。
“人工智能的技术优势在于发现结构化数据中的非线性关系，提高新闻、图片、视频等非线性另类数据的应用和投资能力。”王晨说。 “此外，可以更快地开发针对不同市场和资产类型的交易模型，并且针对快速变化的市场，它具有更快的模型自我迭代能力。”
当然，利用人工智能来做量化投资，仍然会面临一些挑战。首先是数据。目前，中国市场投资研究所需的数据数量和质量仍有待提高。
在量化投资中，要进一步发挥人工智能的赋能，策略团队还需要具备更强的构建能力。此外，还需要更强大的计算能力支持。
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量化私募机构对新技术的重视可以直观地体现在资本投入上：久坤去年成立了专门的AI实验室，致力于研究和迭代量化AI模型和算法。为了满足未来可能呈指数级增长的算力需求，九坤投资斥资数亿元建设了自己的AI超算集群，用于策略研究和交易。
未来几年，公司将进一步加大在数据、人才、算力三个方面的投入。它还计划每年投入数千万元不断提高数据质量，并斥巨资招募人才和增强硬件基础设施。
招聘各大互联网公司人员
作为国内最早的量化投资机构之一，久坤始终处于行业第一梯队。目前，其人民币资产管理规模已超过400亿，服务约15,000名高净值客户。现在该基金60%的交易是由人工智能算法驱动的。
这家总部位于北京的投资机构近两年招聘的投研技术人员中，70%具有人工智能研究经验或互联网人工智能背景。其大量技术人员来自阿里巴巴、腾讯、百度、谷歌等科技公司。它更像是一家科技公司而不是金融投资机构。
久坤核心团队由投研、技术、风控、运营四部分组成。 AI实验室现已列入投研团队。 “我们的AI团队将深度结合传统量化经验，重构量化交易平台和算法，进一步挖掘AI在量化方面的潜力。”王晨表示。
今年2月国内市场转向、股指大幅回落时，久坤在量化投资方面保持了高度稳定性，展现了持股分散、抗跌能力强的量化私募产品特点。
与人们印象中的“量化基金偏向于短期投机”不同，久坤希望通过科学的投资方法进行长期投资，为投资者追求长期稳定的回报。
“我们不能保证所有模型永远有效，但我们坚信这是我们唯一的科学投资机会。”王辰说道。
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