陈景德:量化投资最根本的特点是数据驱动|复旦金融投资课
2022年11月30日,华泰柏瑞基金管理有限公司量化与海外投资部副总监陈景德走进“2022复旦金融投资课”,围绕“量化投资在中国资本市场的发展前景”主题,深入分析量化投资在中国资本市场的现状和发展前景,并就投资者可以如何参与量化投资、量化投资的市场应用等热点关切问题给出实操建议。课程伊始,陈景德博士从量化投资的概念与特征切入,他提出,通常我们将数据驱动的、追求可重复、可验证的投资框架称为量化投资。
量化投资是数据驱动的,即系统化、规模化收集分析大量数据来预测市场,寻找市场无效性,从而捕捉投资机会,建立投资组合,最终目标是在控制风险的前提下实现收益的最大化。成熟的量化投资体系必须包含预测、风险管理和交易执行三个核心要素:预测即通过获取的信息和数据预测资产的价格走势;风险管理即在给定目标收益率的情况下,尽可能降低投资组合的风险水平,或者在给定的风险水平下尽量提高收益率;交易执行则是尽可能用较小的交易成本完成所需要的交易。谈及量化投资和主观投资的本质区别,陈景德博士认为,量化投资的核心是投资策略模型,其模型建立和运用都是非常主动的过程,主动地探索市场无效性的存在,获得超额收益,因此量化投资并不是被动投资。它与主观投资不一样的地方在于模型设计的环节,量化投资用大量的历史数据构建模型,再用各种测试来检验这个模型的有效性,一定程度上可以克服人性的弱点,认知上出现的一些偏误等。而主观投资主要是靠经验和直觉,发挥投资经理本人的自由裁量权。“对于中国资本市场而言,量化投资具有非常大的意义。”
陈景德博士指出,中国的资本市场起步比较晚,市场结构从单一到多元,逐步迈向成熟,交易品种也在不断丰富。量化投资作为资本市场的参与者,提供丰富的量化投资策略,可以帮助提高市场的有效性,一些量化交易为市场提供了流动性,降低了整体的交易成本。同时,量化投资还推动了资本市场国际化和行业生态的发展。最后,通过对比美国与我国量化投资在市场规模、投资者结构、交易机制等方面的数据,未来,量化投资在我国的资本市场发展空间十分广阔。对于量化投资行业的发展趋势和机遇,陈景德博士认为,随着科学技术的发展,大数据的产生让量化投资获得了更多的信号来源,但同时也带来了更加高昂的研究成本和更加激烈的竞争;人工智能技术实现了多种另类数据的结构化处理,拓展了数据来源,同时也提升了数据分析和处理能力,带来新的alpha来源和量化投资策略。算法“黑箱”下某些人工智能应用也存在一些争议;如果将人工智能和人类智能结合,把先验知识引入到量化模型,则是当今量化投资领域遇到的新的发展机遇,同时也是挑战;ESG投资在欧美公募基金已广泛运用,1/3的对冲基金也已有运用,中国市场正处于刚起步和试水阶段,还有非常较大的发展空间。
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