北京儿童插座价格联盟

尹克:这是量化投资最好的时代

只看楼主 收藏 回复
  • - -
楼主
导读:泓信投资的核心人物尹克先生可谓是一个不折不扣的学霸,早在1995年尹克就被保送北京大学学习,1999年毕业后留学美国继续深造,从1999年至2005年在纽约州立大学先后获得计算机硕士、统计学硕士、计算机博士学位。


拥有众多学位的尹克在美国博士毕业后,先后于苏格兰皇家银行,瑞银证券和高盛集团担任要职,更是在2010年被华尔街著名对冲基金Pine River Capital Management (PRCM) 重金聘请至公司担任全球量化策略总监,后从纽约派遣回国,担任中国分公司总经理。他从无到有组建了一支超过50个人的团队,负责Pine River美元资产的全球交易策略和量化模型的开发工作,同时负责亚洲量化股票交易,取得了优异的业绩。 


2014年,尹克和其合伙人创立泓信投资,在谈及公司的名称时,尹克这么说道:“‘泓’指代深而广的水,‘信’则是诚信,我们努力在投资上和策略上做到深而广,和投资者的关系可以充分信任。”


那么,尹克如何看待人脑与电脑在投资上的差异呢?他会是人脑的忠实拥趸还是人工智能的支持者呢?


Q:量化投资基金在2016年发展飞快,其中指数增强型产品更是获得市场的关注,泓信旗下泓筹系列与市面上其他的指数增强产品有什么不同?


尹克:泓信泓筹指数增强产品,对标大盘指数(中证500),始终满仓操作,不进行择时。该系列产品的收益主要来源两部分:一部分是大盘本身的收益,即指数部分;第二部分是利用量化选股产生的超额收益,即增强的部分。


如何产生超额收益?我们通过大数据的统计规律,从历史中去寻找有哪些共同的股票特征可以带来超额收益,比如价值因子或者是在A股经常用到的一些技术指标因子等等,通过综合综合评判,进行选股。我们每两周进行一次仓位的调整,从而及时有效地捕捉到市场上被低估的那一部股票。


我们一个很重要的特色是,已在量化选股模型中引入人工智能的成分。通过结合人工智能的算法,把我们整个模型的超额收益,也就是指数的增强部分收益在原来基础上提高10%到15%左右。


Q:刚才您提到人工智能的概念,Alpha Go之后,人工智能越来越多地被应用到我们生活的各个方面,那么人工智能在国内私募基金领域的情况如何,未来会有怎样的趋势?在这方面您会有怎样的期许?


尹克:最近人工智能是一个很火的一个话题。在围棋上,大家把这抽象为电脑和人脑的一个终极对决,在投资上也有类似的争论,到底是人脑投资效率更高一些,还是电脑投资效率更高一些?


投资中,人脑和电脑的较量,无疑是后者取胜,因为量化投资相比主观投资有几个明显的特点:


第一,系统性。一个人的投资风格可能只有一种或两种,一般不会超过三种。比如说价值风格,技术指标风格或事件驱动风格等,但对电脑来说,它实际上可以把很多种风格(量化选股中称为因子)非常有机地结合在一起。我们整个量化因子库里有一百多个选股因子,对应着一百多个不同的投资风格,选择一组在当时环境之下最有效的投资风格,可以更好捕捉投资机会。


第二,效率性。电脑处理数据的速度要远远快于人脑,举个简单的例子,我们每天收盘以后会进行复盘,面对3000只股票,如果是人脑进行复盘,可能需要一整夜时间,但是电脑在一秒钟之内,就可以在当天就将3000只股票的信息容纳到新的知识体系中,这是电脑的效率性,人脑完全不能比拟。


第三,纪律性。人的大脑经过千万年的进化,对于人本身在自然界的生存有非常大的帮助,但这种特性往往有时候不是特别适合于投资,电脑在这一方面有更好的优势,它不会有情感上的波动,一旦确定了投资策略,就会非常严格地执行,有效避免了人脑的错误。


第四,进化性。电脑尤其是人工智能是一个在线学习的过程,它会根据每天数据的变化而不断地改变、优化模型。人脑不会每天根据新信息改变知识体系,而是等到信息积累到一定程度,才有可能会有一个跳跃式的变化,人脑对目前发展飞快的资本市场的适应性可能就不如电脑。电脑可以以最快的速度适应新环境,而人脑会有一定延迟,从这个角度来说,整个投资界在逐渐意识到电脑投资或者量化投资的优势。整个量化投资的比例在市场上,尤其是成熟的市场,之前有一个大幅的增长。

 

比如在美国2000年时,量化投资的比例可能只占到10%,到现在数据已经上升为70%、80%,这是非常高的比例。目前中国资本市场发展尚不成熟,量化基金的比例相对较小,但是发展迅速。大家都开始逐渐意识到量化投资或者说电脑投资相对于人脑的优势,我们现在正在走的路,就是成熟市场已经走过的路,可以预见的就是量化投资在整个市场的占有比例在未来的几年里会有非常迅猛的增长,我认为目前环境下是量化投资最好的时代。


Q:结合对2017年市场的预判,您会给投资者怎样的大类资产配置建议?


尹克:预判每一大类资产走势较难,预判投资环境相对来说更容易一点,尤其是2016年我们看到随着全球央行货币政策的反转或者收紧,传统美林时钟大类资产配置遇到了一些挑战,你说不清到底是哪一类资产在去年表现得更好。


2016年年初我们经历了股灾,权益资产有了一波很大的调整;4月份以及年底债券有一波很大的调整;从全年来看,大宗商品走势不错,但中间也经历了跌宕起伏和过山车,系统性风险非常大。因此,在这样一个环境之下,只是进行大类资产的Bate配置,需要承受的风险较高,预期收益却较低,所以收益风险比是很低的。

 

如果2017年央行仍然执行一个相对稳健的货币政策,也就意味着各大类资产没有特别明显的系统性机会,我们认为应该选择进行Alpha资产的配置,在不同的资产里面寻找超额收益。对于系统性风险,我们会通过不同手段去对冲、规避或者分散。如此,一方面增强了整个收益的来源,同时这些资产之间的相关度又较低,使得整个组合收益风险比有一个大幅的提高。实际上在我们的全景系列产品中,一直在执行这样的理念,从2016年整体情况而言理念也是比较成功的。

 

在全球资产预期收益率都非常低的水平下,中国资本市场其实提供了很多Alpha套利机会,这是中国资本市场投资的一些红利,珍惜目前的投资环境,通过量化投资或者说智能投资去拥抱这些红利。(来源:好买私募梦工厂

 



举报 | 1楼 回复

友情链接