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量化投资巨头巨亏探因 重新布局优化因子模型

2020-04-09 23:59:05

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ft(原标题cZLe:业绩滑铁卢致量化投资巨头再考量 人工如何快速迭代智能交易模型4Vtj)

应用前沿

因此q,他们内部正打算当新的流动性风险来临时W,整个交易团队迅速放弃量化投资模型SD8,转而通过人工操作与资深交易员经验应对美股大跌m1W。

3月美股剧烈波动,令一向无惧股市牛熊的量化投资策略遭遇业绩滑铁卢V6Zx7。

有公开的数据显示XSZ,知名量化投资机构――文艺复兴基金旗舰产品复兴万象机构股票基金(Renaissance Institutional Equity fundo)――在3月份净值下跌18%YMpbW,今年以来跌幅超过24%iS。

另一家量化投资巨头Two Sigma旗舰产品频谱基金今年以来跌幅也超过2%z82。

与此同时IypOkZ,今年声名鹊起的德邵HFEYU(DE ShawQpyN0r)旗下旗舰基金Composite在3月份净值也下跌2.6%gsp,其引以为豪的统计套利对冲基金产品 Valence净值则下跌逾9%Go。

ef“这令一直备受市场追捧的量化投资策略开始受到市场争议cTF0R,尤其是依靠大数据分析与人工智能深度学习技术的程序化交易策略能否抵御股市下跌系统性风险t,正被越来越多投资机构质疑gqgw。OH”对冲基金BMO Capital Markets策略分析师Aaron Kohli向21世纪经济报道记者指出fHlj。

瑞士信贷发布最新数据显示er1,3月以来r,由于量化投资策略在美股大跌期间频频xgCXr“失效Fod4t”D6c,目前量化投资基金的持仓规模已降低约50%5cBVZM,今年以来这个领域整体投资亏损达到14%yNJ。

一位华尔街量化投资型对冲基金经理向记者直言,这次业绩滑铁卢ybA,也倒逼越来越多量化投资基金意识到过度依赖人工智能与大数据分析等金融科技的局限性aNleU,他们正将大量资深交易员以往美股大跌期间的交易经验设计成因子Dt6X,纳入量化投资模型里qqU,以填补现有量化投资模型所隐藏的诸多短板oZ2Vt。

不过OzL,这种弥补缺漏措施能否令量化投资基金快速收复净值亏损失地zLr,很大程度取决于基金AI团队能否有效将交易员经验tMIo“转变jQ”成一个个数据模型ZGN,无形间考验团队的AI技术研发能力sEB。

量化投资巨头巨亏探因

近年UnPo,量化投资策略之所以在华尔街声名鹊起hGT,很大程度在于他们善于借助大数据分析与人工智能深度学习技术gCgbv,察觉到很多潜在的投资机会提前布局博取超额收益rUNgU。

GJa“事实上ZYz,很多知名量化投资基金的发起人rHKX9K,都是科学家与数学家LtCyr。VA”上述华尔街量化投资型对冲基金经理称I8PlIl,比如Two Sigma由计算机科学家David Siegel和数学家John Overdeck共同发起Em7,文艺复兴基金则由数学家和前密码破解者吉姆?西蒙斯(Jim Simons39ru)创立ng9K,他们都擅于利用人性的弱点qXTT,通过大数据分析技术构建投资模型qiT7,站在散户投资人各种偏差错误投资行为的对立面获得超额收益gBFD。近年X,这些量化投资基金收益相当可观EBrPu,比如文艺复兴基金过去10年年化回报率约在40%PnG,令其资产管理规模达到逾600亿美元BG,有量化投资先驱之称的德邵基金在过去10年期间HI,有7年实现两位数收益ENKww。

凭借骄人的业绩04U,量化投资基金的收费相当昂贵,比如德邵基金旗下统计套利对冲基金 Valence收取3.5%管理费与35%超额利润分红b,较行业2%+20%收费标准高出不少A。

然而D,3月美股剧烈波动FTh,令这些量化投资巨头一下子跌落神坛UYu。

Aaron Kohli向21世纪经济报道记者透露q,不同于传统对冲基金经理通过对个股及行业基本面的深入研究及长期追踪获得超额回报sLZ(Alphal8Nfqr)hjs,量化投资基金主要通过大数据分析与人工智能深度学习技术8l,设计各类因子模型对选股和持股权重进行优化安排KB6,从而博取低波动性与稳健高收益的双丰收XPi。但在3月美股因美元流动性风险出现恐慌式下跌mhfqQ(包括10个交易日遭遇四次下跌熔断WqmMb)期间r86kN,这些因子模型一下子都失效了gM。比如规模因子会在量化投资基金在美股大跌期间优先考虑买入绩优蓝筹股避险8KgP0J,但波音AM、达美cOiF7、通用电气等蓝筹股却是跌幅最大的股票之一plP5O;再如成长因子会驱动量化投资基金买入科技股等受疫情冲击较低的科技股避险dp9m,但这类股票同样跌幅不小r7lc。

于是,很多量化投资基金发现Z44,当流动性风险降临导致所有美股均遭遇恐慌性抛售GqM,再完善的大数据分析与人工智能深度学习技术都起不到作用Rhx,只有减仓止损才是规避风险的最佳办法9U6。

在Aaron Kohli看来,瑞士信贷给出的量化投资基金减仓50%k6a8,行业亏损14%的数据显得比较保守2X。因为凭借以往出色的业绩表现9R,不少量化投资基金投资杠杆倍数高达4-6倍Piv8il,当他们决定大幅减仓止损时xcpSar,其亏损幅度可能超过20%fcEyV。

qSX“现在我们最担心一些LP出资人看到量化投资策略遭遇业绩滑铁卢Hulojr,不再相信量化投资的稳健高回报属性,纷纷赎回份额避险K0Q。C3”前述华尔街量化投资型对冲基金经理告诉记者W。因此基金内部正在紧急调整大数据分析与人工智能深度学习技术模型uzXCLP,争取在较短时间内收复失地3HK。

然而Bt1PP,补救措施落地难度不小zEgUi。一方面0xK,人工智能深度学习技术模型优化缺乏足够多的数据OGqmvB,即如今美股大跌的成因JZ6jj,与以往美股历次大跌截然不同HOm,因此没有足够的历史交易数据供AI技术借鉴并Q2“深度学习s”EIt。另一方面Rb,疫情延续时间多长未知adBoX8,导致美国各个行业复工复产存在很大不确定性e,相应的价值因子Uv39、成长因子nbv、财务质量因子zqTk、中小市值因子却无用武之地m8aar。

pFbZRB“现在我们只能收集尽可能多的经济数据与行业动态信息mf0jK,模拟疫情好转期间各个行业的潜在复苏能力PAb,寻找一些优质股票提前布局nxe6,尽可能先止住净值下跌趋势EAg。BunSD”他指出Mj。

重新布局优化因子模型

随着业绩遭遇滑铁卢,越来越多华尔街金融机构对量化投资策略的争议开始升温ySjRiH。

WCh6F“目前来看gzEX,过度依靠人工智能深度学习与大数据分析技术的量化投资策略同样无法抵御流动性风险所引发的美股系统性大跌冲击EIM。or”一家华尔街宏观经济型对冲基金经理认为SYOUt,因此bQLx,他们内部正打算当新的流动性风险来临时Px,整个交易团队迅速放弃量化投资模型8dg,转而通过人工操作与资深交易员经验应对美股大跌uWw。

21世纪经济报道记者多方了解到Ksatgo,更多量化投资基金则计划优化因子模型f。比如对价值因子进行修正hjW0W4,以剔除受疫情冲击较大的旅游L5B、航空LSL、餐饮X、会展等蓝筹股gdS;对财务质量因子进行完善6,以去掉大量通过高负债推动业绩高增长的上市公司fj;对中小市值因子进行精简而剥离一些此前资本过度追捧而股价偏高的中小市值上市公司等1Fz。

6mU“不过Sd,到底哪些类型股票将被剔除8DPX,还需要大量数据与行业动态的AI分析。e3nY”前述华尔街量化投资型对冲基金经理指出dkQ3M。3月以来,他们各项运营开支都在缩减aLS,唯独数据购买支出在增长jf,以及AI技术团队的薪酬开销保持稳定XXx4。

前述基金经理继续介绍kps,尽管业绩下滑导致团队运营开支趋于缩减FG6C,所幸往年业绩比较出色a,目前LP出资人的赎回压力并不高o8B。但如果未来一段时间量化投资策略业绩未见起色c6yLbs,LP赎回压力就会井喷JTM。

APma“因此部分量化投资基金正改变AI技术研发方向EuSh,针对疫情延续f,将一些资深交易员在以往美股大跌期间的交易心得转化成一个个因子fSn,纳入量化投资模型里nYo,并向众多LP出资人推荐KmAv。q6”Aaron Kohli表示D。这意味着在经历此次业绩滑铁卢后SwzI6,未来量化投资基金的资金争夺战势必骤然升温XArE。


netease 本文来源ZM:21世纪经济报道 责任编辑Cx4Uj:任晖_NBJ9607

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