目前量化投資在A股市場(chǎng)的交易占比已超20%，對(duì)于個(gè)人炒股者來(lái)說(shuō)，你每交易五次，就有一次在和機(jī)器對(duì)決！”

——啟林投資王鴻勇

2020年仍然是量化超額業(yè)績(jī)大年，在中證500指數(shù)收益20%的基礎(chǔ)上，量化大廠年內(nèi)中證500指增的超額普遍在20%以上，可謂延續(xù)了2019年的強(qiáng)勢(shì)，其中三家頭部機(jī)構(gòu)明汯、九坤、幻方雖做法各有特色，近三年每年超額也各有起伏，但2020年的超額都穩(wěn)穩(wěn)地站上了20%。

截至2020年11月底，好買(mǎi)主要跟蹤的量化私募中，多數(shù)機(jī)構(gòu)主要采用的仍是量?jī)r(jià)多因子模型。該模型在美國(guó)發(fā)展幾十年，有強(qiáng)大的學(xué)術(shù)和實(shí)證基礎(chǔ)，在中國(guó)的超額也依然不錯(cuò)，是條大家已經(jīng)踩出來(lái)的近路。與之相對(duì)，AI，或機(jī)器學(xué)習(xí)模型近幾年剛剛興起，應(yīng)用者有限，更像是一條少有人走的遠(yuǎn)路。但如今，越來(lái)越多的量化機(jī)構(gòu)開(kāi)始“舍近而求遠(yuǎn)”，機(jī)器學(xué)習(xí)在中國(guó)的實(shí)戰(zhàn)業(yè)績(jī)到底如何？有沒(méi)有效？能不能持續(xù)？

機(jī)器學(xué)習(xí)2020復(fù)盤(pán)

多只機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品超額戰(zhàn)勝

量?jī)r(jià)多因子

啟林于2019年下半年徹底從量?jī)r(jià)多因子策略轉(zhuǎn)到機(jī)器學(xué)習(xí)方向，2020年，啟林指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品將中證500指數(shù)20%的收益增強(qiáng)近3倍，超額水平拼進(jìn)業(yè)內(nèi)三強(qiáng)，成功轉(zhuǎn)身。

以中國(guó)量化策略的迭代歷史來(lái)看，從2013-2014年以風(fēng)格、市值因子為主的簡(jiǎn)單量化，到2018-2019年多因子模型的全面興起，再到2020年機(jī)器學(xué)習(xí)策略的滲透，超額常有，只是“今人不見(jiàn)古時(shí)月，今月曾經(jīng)照古人”，同樣的超額背后有著不一樣的策略線和故事線。

策略快速迭代，行業(yè)滾滾向前，機(jī)構(gòu)起起伏伏，生生死死。近兩三年，憑借量?jī)r(jià)多因子與日內(nèi)高頻打下天下者，不需要做過(guò)多行業(yè)或因子暴露，就能穩(wěn)穩(wěn)地拿下年化20%、30%甚至40%的超額。然而隨著量化多因子的主航道愈發(fā)擁擠，疊加近期市場(chǎng)風(fēng)格變化，一些機(jī)構(gòu)的超額裸出負(fù)值，量化私募們不得不持續(xù)鞭策自己保持迭代。

如今，機(jī)器學(xué)習(xí)策略正成為量化投資可能的最新爆發(fā)點(diǎn)與最前沿方向。不管是為了進(jìn)攻還是防守，中國(guó)的量化機(jī)構(gòu)多多少少已在嘗試機(jī)器學(xué)習(xí)這條遠(yuǎn)路。

機(jī)器學(xué)習(xí)如何理解

數(shù)據(jù)分析技術(shù)的革命性進(jìn)步

It’s a revolution，not an evolution.這是一次革命，而不是一次變革。

人工智能，或機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)量化行業(yè)來(lái)說(shuō)，更像是數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一次革命性進(jìn)步。

從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，傳統(tǒng)的回歸方式是在樣本內(nèi)找到全局最優(yōu)解，以函數(shù)論為基礎(chǔ)總結(jié)最顯著的規(guī)律；而機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)已知數(shù)據(jù)做概率統(tǒng)計(jì)，對(duì)下一步進(jìn)行最優(yōu)預(yù)測(cè)，從局部最優(yōu)到全局最優(yōu)，以概率論為基礎(chǔ)一層層得出最終結(jié)論。 簡(jiǎn)單類(lèi)比，我們想從A走到B，如果知道起點(diǎn)、終點(diǎn)和道中每個(gè)路口、街道的信息，那可以畫(huà)一條最優(yōu)路線，這是傳統(tǒng)的回歸思想。我們也可以從A出發(fā)，每到一個(gè)十字路口就選一個(gè)方向，把所有街道、路線都走一遍，我們走了10000次之后，可能有500種方法能到B，在走第10001次的時(shí)候，我們?cè)诿恳粋€(gè)路口就能知道去往終點(diǎn)的最優(yōu)選擇，這即是機(jī)器學(xué)習(xí)的思想。如果說(shuō)線性模型生而為了讓我們理解世界，找尋規(guī)則的話，那么概率模型生而為了讓我們預(yù)測(cè)世界，預(yù)測(cè)未來(lái)。對(duì)于金融市場(chǎng)海量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言，對(duì)于量化機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)資產(chǎn)收益的終極目標(biāo)而言，只要輸入足夠多的數(shù)據(jù)與特征，機(jī)器學(xué)習(xí)的擬合能力其他策略無(wú)可比擬。然而，問(wèn)題也恰恰出在這里，如果你輸入了許多沒(méi)有規(guī)律的噪音，或者錯(cuò)誤的特征，機(jī)器也能學(xué)習(xí)出非常顯著的規(guī)律給你，好比根據(jù)你早上起床的時(shí)間向你推薦今天股票的倉(cāng)位，將你引入歧途。所謂“Garbage in，garbage out.”放進(jìn)去的是垃圾，出來(lái)的也是垃圾。

許多量化機(jī)構(gòu)都在用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，但最終業(yè)績(jī)確有很大差異，原因正在于此。選擇哪些數(shù)據(jù)，怎樣處理數(shù)據(jù)，選擇哪種學(xué)習(xí)方法，設(shè)定哪種訓(xùn)練模式，這些都直接影響最終的策略質(zhì)量。數(shù)據(jù)、方法、模式的組合無(wú)窮無(wú)盡，真正找到有效組合的機(jī)構(gòu)才拿到了超額的金鑰匙。