大数据与智能投顾改变量化投资

   由于量化投资的平淡表现，2017年成为量化投资的“小年”。12月23日，在由永安期货等于上海主办的2017年第六届中国对冲基金年会上，诸多国内各类知名资产管理机构掌门人及业内人士共同探讨了国内量化投资的现状，并对来年量化投资的方向做了展望。
 
　　期货日报记者在会上了解到，随着今年量化投资新情况的出现，业内人士对量化投资的认识也有了改变。上海富善投资有限公司期货量化部投资总监田源表示，大家普遍认为量化投资追求广度，涉及品种多，交易速度快，跟主观投资相比能够规避掉很多风险。但是从今年的情况来看，不利因素更加突出，量化模型大多数时候需要持仓，一直持仓就有可能连续亏损。这样的情况，对量化投资基金管理人提出了新要求，就是在亏损到来时，能比较准确地判断是量化策略的逻辑出了问题，还是市场暂时的异常。
 
 
　　“如果有这样的判断能力，那在市场暂时异常时，判断不是策略逻辑出了问题，就可以坚持自己做法。这其实是非常好的事情，今年在期货市场上我们看到很多团队很优秀，虽然回撤了很多，但是在后半年机会来时又赚了回来，因为他们坚持了自己的做法。但是坚持的前提是对自己策略逻辑的风险有一个清晰认识，我觉得这是未来大家要提高的方向。”田源说。
 
　　数据对于做量化投资来讲很重要，因此，2017年大数据和人工智能在投资中的运用成为资产管理行业的一大热点，也是量化投资的一个发展方向。上海雷根资产有限公司总经理李金龙介绍，传统、基础的数据分析的数据为结构化数据，通过数据服务商都可以买到，这种数据分析称为结构化分析。但研究数据采集样本一样，策略可能同质化严重。“因此我们需要一些非结构化数据，比如说舆情分析、搜索、图形分析等，需要建数据库，且数据采集难、过程比较长。”他说，但未来大数据分析是一个价值洼地，同时在这种数据当中还可以分析出来不一样的策略，同质化不严重、相关性不高，在收益方面就能有明显提升。
 
　　在人工智能运用于量化投资方面，李金龙认为，量化投资可以结合大数据与人工智能来预测事件，然后根据预测的结果进行投资，这也是新的投资机会。但人工智能现在理论和实际操作还有差距，国内量化投资应用人工智能，还要看衍生品市场的开放程度。而且市场有各式各样问题，内外在因素很多，机器学习很难跟上人的思维，特别是政策性变化等外来因素，还需要人的佐证。
 
　　CTA策略今年回撤比较大，资金赎回也比较多，展望明年，深圳市衍盛资产管理有限公司董事长章友认为，明年其竞争会下降。不过在他看来，期权会是明年非常好的投资领域。今年不论是两个新上市的商品期权还是50ETF期权交易量都非常可观，同时场外期权风生水起，个人投资者和机构投资者包括产业客户对其认可度都越来越高。因此，期权类策略包括场内和场外期权，都会是明年的风口。