量化金融分析師(AQF)|帶你看透量化投資未來發(fā)展趨勢(shì)

量化投資的發(fā)展方向主要有三個(gè)方面：智能化、全球化和機(jī)構(gòu)化。

一、量化投資的智能化

在量化投資中策略的重要性不言而喻。隨著量化投資的發(fā)展對(duì)策略的需求也越來越大。因此數(shù)據(jù)分析和挖掘被越來越多的研究人員重視起來。行業(yè)內(nèi)普遍對(duì)于數(shù)據(jù)分析的要求越來越高。普通的數(shù)據(jù)分析手段已經(jīng)不能滿足人們的需求，所以量化投資逐漸向人工智能的方向發(fā)展。當(dāng)然，人工智能技術(shù)在量化投資中的應(yīng)用不僅僅是投資執(zhí)行的部分，更多的偏向于投資策略的智能化和自動(dòng)化。

1.人工智能算法

從數(shù)學(xué)領(lǐng)域來看，人工智能算法屬于一種非線性建模的方法。在我們觀察的歷史數(shù)據(jù)中存在很多非線性成分。線性成分被交易完成之后也會(huì)出現(xiàn)一些非線性的現(xiàn)象。這些非線性現(xiàn)象就需要我們利用人工智能的方法來進(jìn)行學(xué)習(xí)和處理。

2.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

諸如聲音、圖像和文本等信息都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有辦法被數(shù)據(jù)模型直接進(jìn)行處理。所以需要用人工智能的方式來進(jìn)行結(jié)構(gòu)化再由數(shù)據(jù)模型進(jìn)行處理。

3.元知識(shí)學(xué)習(xí)

目前來說，元知識(shí)學(xué)習(xí)是人工智能發(fā)展的一個(gè)比較難的領(lǐng)域。目前人工智能在量化投資中的應(yīng)用是，利用一個(gè)策略進(jìn)行不同投資資產(chǎn)的選擇。元知識(shí)學(xué)習(xí)是讓我們掌握怎么樣用機(jī)器進(jìn)行不同投資策略的選擇。

>>>點(diǎn)擊學(xué)習(xí)量化金融分析師AQF實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目

二、量化投資的全球化

1949年較早的對(duì)沖基金正式成立，在當(dāng)時(shí)起家資金只有10萬美元。經(jīng)過了40多年，美國對(duì)沖基金的管理資產(chǎn)達(dá)到了200億美元，歐洲大概用了四十年在2002年達(dá)到了200億美元。

很多朋友都知道多空策略是量化對(duì)沖的核心策略。也就是說，選擇好的股票。做空差的股票。如果出現(xiàn)所有的股票同時(shí)上漲同時(shí)下跌，那么利潤(rùn)必定會(huì)下跌。

三、量化投資機(jī)構(gòu)化

在我國，目前市場(chǎng)上策略的夏普比率在2.5%到3%左右。這個(gè)市場(chǎng)情況與我國當(dāng)前散戶和機(jī)構(gòu)的相互關(guān)系是一致的。目前散戶和機(jī)構(gòu)的相對(duì)比率大概是二比八。這個(gè)情況就表示量化投資在我國的發(fā)展還有很長(zhǎng)的一段路要走。

另外一個(gè)原因是成本，顧問和投資都需要降低成本。所以智能化顧投的發(fā)展可以幫助降低人工服務(wù)的成本，提升量化投資的利潤(rùn)。