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机器人投资经理向我们走来——访天马资产董事

发布日期:2019-09-10   

  日线分钟级K线亿条;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。

  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,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。

  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,一码天书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。”

  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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