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日线级K线,学习规模超过1000万条;1分钟级K线,学习规模超过15亿条;逐步盘口数据,学习规模超过250亿条;5秒内评估新闻、信息对股票的情绪性影响程度……人工智能正强势入局资管行业的核心投研领域,人脑与电脑的比拼战已经打响。
天马资产董事长康晓阳通晓投资要义,以价值投资为本,早已在A股投资圈功成名就。殊不知,康晓阳还是一位具有远见卓识的领航人,三年前就大刀阔斧组建AI投资开发团队,完善机器学习。和香港子公司天马香港一道,康晓阳还同步在A股、美股、港股和日股进行实盘测试和实盘交易。
据悉,2019年年中,康晓阳带着四位特训机器人再闯股市,推出以低波动、适当收益为目标的全AI产品,天马资产A股产品、天马香港港股产品中交付AI管理的资金达到15亿元人民币。
康晓阳表示,在选股方面,天马资产保留了研究团队,实现了人和量化基本面数据策略共同维护股票池的模式。而在择时交易和风控执行方面,已完全交由机器人执行交易订单,人工交易员不再参与。
打上经验的烙印
将数据因子升级至投资特征值
数据是量化投资的根本,一切投资策略都建立在数据基础之上。康晓阳说:“包括上市公司营业收入增长率、股价K线和市场均值等在内的数据,形成了一个庞大的原始数据库,是机器学习的起点。”
一般来说,普通量化投资通过多种途径获取金融数据,同样有一套系统全面的基础数据库,进而分析市场情绪、公司基本面等情况。与此不同的是,天马资产在收集因子入库时,已经将投资经验表现在数据中,升级为投资特征值。这意味着,在基础数据库中,该公司优化了数据信息,提高了数据的有效性。
关于特征值,康晓阳作了一个形象的比喻,好比让机器学习人物审美,把人物照片切分成小块,因子是额头高度、鼻梁长度、下颏长度、肤色均匀度等信息。“在此基础上,给因子增加一套统计规律,升级为特征值之后,就加入了人的理解和判断。我们用‘三庭’经验作为审美判断,即从发际线至眉骨、从眉骨至鼻底、从鼻底至下颏的三个线段的比值,理想状况是1:1:1,达到美的标准。通过‘三庭’特征值信息寻找规律,远比因子数据更能体现审美。”
“就股票而言,以个股ROE因子为例,可以体现出很多信息。”康晓阳表示,如果用特征值来审视,将个股ROE加入人的经验判断,会进行横向和纵向的对比,比如个股ROE连续八个季度的变化、比较同行业其他公司的变动情况等。“经过比较之后,如果个股ROE显示出增长,但其他同类公司增长更快,我们对其特征值仍会打上负面数值。”
在康晓阳看来,在机器学习算法原理公开的背景下,特征值的设计能力才是机器学习效果差异的源头。“基于人的经验和逻辑加工出来的特征值,一定程度上可以提高机器学习的效率。同时由于逻辑的存在,可以对机器学习结果进行更好的检查,降低量化投资中过度拟合以及黑箱效应等问题。”
量化分析之王、全球量化投资顶尖的对冲基金D.E.Shaw(德邵集团)也同样认为,决定机器学习成功与否的重要因素,就是所使用的特征值。
“四大金刚”机器人构建不同投资组合
据介绍,“四大金刚”是四个不同交易择时策略的机器人,其核心原理是在交易胜率、赔率两个基础结果评价上进行机器学习的设计。根据康晓阳的设计,四个机器人通过判断个股特征值给予相应分数,根据四个机器人不同的权重设置,构建了不同产品的投资组合。四个机器人按照不同的功能,被分别命名为机器人Forest、机器人Bridge、机器人Mountain和机器人March。
对于机器人Forest而言,设计的目标是追求最高的交易胜率。康晓阳解释道,就是根据人的经验给机器人挑选特征值。比如,强势股缩量回调后买入是一种常见的交易行为,也是交易胜率比较高的技术形态特征。
康晓阳表示,在实际设置中,将强势股的形态特征值转换为机器人Forest可以读取数据,再结合其他市场类特征值进行综合判断。总体而言,机器学习根据特征值和结果寻找规律,摸索出一些特定的投资范式,形成对交易胜率的预测。“在投资策略上,我们选择预测交易胜率高的标的交易,构建投资组合。”
就机器人Bridge、机器人Mountain而言,康晓阳表示,在技术上对趋势交易系统进行设计,选择了部分与趋势交易相关程度高的特征值给机器学习,其学习目标是追求最佳的盈亏比,比如盈利股票的平均涨幅、亏损股票的平均涨幅等。
康晓阳表示,就测试、实盘结果来看,由于原始的趋势交易信号胜率不足40%,最终反映在盈利上不够理想,因此从两个方向用机器学习进行了改进。“Bridge在选股方面进行了强化,优中选优,通过选股来优化赔率。而Mountain增加了信号过滤逻辑,通过信号回避了风险收益比不高的交易。经过改造后的机器人,在2018年2月到11月期间,Mountain几乎空仓,没有触发交易。”
还有一个机器人March,则采取反趋势交易系统策略。据康晓阳分析,在A股市场做多为主的背景下,机器人寻找左侧交易机会,即个股下跌后的上涨机会。“在提供所需特征值和大量左侧交易结果进行学习之后,March形成了反趋势交易的预测能力。”
康晓阳直言,在一定意义上,可以把四个策略机器人理解为特点鲜明、一致性强的投资经理。从未来的商业模式来看,天马资产可以开发出类似于MOM、FOF产品,根据产品设计的投资收益、波动要求,匹配不同的机器人组合。“一方面可以更好地应对市场环境,平滑收益、降低回撤。另一方面,产品投资策略的容量也将更大,做更加个性化的开发优化,提供定制化的产品。”
采取“人+机器”模式
追求长期稳定的投资收益
在谈到公司理念时,康晓阳表示,通过“人+机器”的模式,追求经过风险调整后的长期、稳定回报。“采用机器学习这一投资工具,核心是更有效率地体现我们的投资逻辑。”
结合20余年的投资经验,康晓阳认为投资需要做好选股、择时和风控,并提升三个环节的有效性。“基于个股基本面决定选股,根据市场决定交易时机进行择时,这两个环节共同创造投资的Alpha(阿尔法)。而对于控制净值的回撤和波动,则通过风险评估预测决定仓位高低。”
在康晓阳看来,要在投资三大环节的执行过程中,发挥人的创造性和逻辑能力,以及机器(AI)学习、实盘交易习得的执行力和效率,实现优势互补。
在选股方面,康晓阳表示,该公司传统优势是对必需消费品、医药以及消费电子科技板块的覆盖,在延续优势的基础上,目前已将基本面数据库延伸至沪深300股票池的全行业覆盖。
康晓阳认为,从目前市场环境来看,研究员应该更关注股票池的风险排除。“在商业模式、盈利质量等维度排除可能的风险,进而精选个股,寻求在市场上涨阶段涨幅相对更大的个股,以及在市场下跌阶段跌幅相对较小的个股。”
对于择时交易,康晓阳表示,不再是人为的研判大势,而是制定大类资产的配比,仓位配置上采取高度分散的组合投资。“以10亿规模的产品为例,如果是单一策略机器人管理产品,可以设计为50只股票的持仓上限,每只股票2000万元。但是,就我们的机器人产品来说,如果以120只个股作为基础股票池,其中只有5只股票的预测值满足买入要求,那么仓位规模则是1亿元。相比传统主动管理,AI产品的仓位变动区间会比较大。”
据悉,天马资产建立了“人+机器”的风险控制体系,并采取了三大技术手段。其中,交易过程控制包括最大持仓、期限管理、动态止盈止损等,事件跟踪技术包括黑名单、红名单、舆情实时监控、舆情语义识别等,环境动态监控技术包括市场环境识别、波动率跟踪分析、激进和保守策略切换等。
整体来看,康晓阳表示,一旦产品净值出现较大回撤而触发风控,AI交易会从选股、择时、风控三个方面进行相应的调整。譬如提高对基础池股票入池的量化评分要求,降低单个标的持仓,切换保守策略,增加风险收益比要求更高的机器人类型持仓比例等。
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