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人工智能投资顾问即将取代基金经理?

       如今,一种新的公司正在重塑市场,人工智能在其中发挥着主导作用。这一群体包括谷歌、Facebook和阿里巴巴等巨头,以及Wayfair和Ocado等成长型企业。每次我们使用他们的服务时,都会发生同样的事情:我们得到的价值不是依靠员工运行的流程,而是通过算法实现的。软件是企业的核心,而人则被转移到了一边。

       这种模式使企业摆脱了传统的经营约束,并使它们能够以前所未有的方式进行竞争。人工智能驱动的流程可以非常快速地扩展,允许更大的范围,因为它们可以连接到多种业务,并提供非常强大的学习和改进机会。虽然传统模型的规模价值最终开始趋于稳定,但基于人工智能的模型的规模价值却从未停止攀升。所有这些都使人工智能驱动的公司能够迅速超越传统公司。

人工智能投资顾问即将取代基金经理?

       随着人工智能模型模糊了行业之间的界限,战略越来越不依赖基于成本、质量和品牌的专业知识和差异化,而更多地依赖于业务网络位置、独特数据和复杂分析的部署。

       Pentaip团队成立于2019年3月,是一家金融科技初创公司,专注于利用人工智能进行股市投资。2020年6月29日,Pentaip与跨国企业集团GreenPro Capital (NASDAQ, GRNQ)签署了战略合作协议,将从2021年第三季度开始推出全球机器人咨询业务。此外,Pentaip 在马来西亚的子公司还与马来西亚证监会注册的市场运营商Crowdplus进行了合作。Crowdplus在马来西亚启动我们的第一个股权众筹活动。该活动于2020年8月2日正式结束,共吸引了120名投资者,融资超过目标394%。

人工智能怎么进行投资?

       对“智能投顾”一词的一般理解包括两个部分,“智能”指的是人工智能在不受人类影响的情况下生成自动化过程,利用数学算法进行投资决策。另一方面,本例中的“投顾”代表通过在线和移动渠道以自动化方式提供的财富管理服务。通过将这两个术语放在一起,智能投顾可以作为一个在线投资组合管理解决方案,旨在根据收益、风险偏好和流动性方面自动将客户输入到投资逻辑中,从而投资客户的资产。

       Pentaip的在线财富管理AI平台服务于更广泛的市场,目标至少有30万+财富管理AI投资组合可供选择。每一个财富管理人工智能都专门针对某个国家、行业和行业,拥有涵盖全球资本市场的一系列风险评估。此外,Pentaip的财富管理人工智能技术专注于在股市实现利润最大化,而市场上其他智能投顾提供的则是一种不那么激进的交易方式,并提供非常有限的智能投顾选择。

       由于大众市场对其实际工作原理仍然是一个非常陌生的概念,为此,Pentaip提供了财富管理人工智能技术的透明度,用户可以审查、评论和分享他们的财富管理经验。从本质上说,这无疑就像一个在线自动化投资经理,这项技术为用户选择最佳的投资。

人工智能投资顾问即将取代基金经理?

       每个人在决定参与股市时都有不同的方法,有些人希望跟随趋势,有些人只关注看好的公司(相对强劲的势头),有些人可能会研究分红策略。很明显,在投资方面,并不是每个人都有相同的方向决定。因此,用户可以自由选择筛选符合其个性化偏好的授权,以实现其财务目标。虽然用户选择了两个相同的策略,但持续时间和关注领域不同,人工智能技术(AI),形成智能投顾的技术将作为一项服务提供,对最佳实践进行研究、分析和调整,以制定投资组合并尝试降低风险。不同的细分市场和地区,即使是同一个策略也会有完全不同的智能投顾设置,最常见的情况是在与市场规模比较时,较大的市场规模往往表现出比中小型公司更稳定的行为,因此即使用户选择同一种投资风格,设置也会有所不同。简而言之,每一个智能投顾都是独一无二的,都有自己的训练路线图。

智能投顾比人类基金经理的优势在哪里?

       通常很难在一个容易进入的市场上找到金融产品的信息或评估评级。通过人工智能能够从智能投顾处理的所有数据中创建更有效的决策。在数据存储方面,人类的能力是有限的,因此Pentaip创造了一种专门的语言来处理股票市场上的所有数据。由于在决策过程中没有感性情绪,因此在执行订单时,它在市场中创造了公平竞争和更准确的预测。除此之外,所有服务都是在线提供的,用户可以通过对KYC进行识别或检查其登录的设备和周期,从而提高应用程序的安全性,这些功能为用户提供了极大的方便和安全。

       在处理地区的法规遵从性问题时,每个智能投顾都有自己的地区重点,并与一种基础货币相连。除此之外,当通过使用技术处理KYC数据时,更容易将用户群分开,以分配他们在法律上允许投资的智能投顾。利用KYC的实施,当需要进行调整时过滤KYC并控制投资许可,同时参考最新制定的法规。通过KYC管理和向监管机构报告当前外国和本地投资者的投资活动,提供透明度。

       每天智能投顾都会根据市场情况进行分析和判断。重新平衡或调整投资组合,智能投顾将需要至少2周的时间,最多1年及以上。这一决定的基本原理是鼓励投资心态,抑制投机、套利或日内行为。每个智能投顾都有不同的投资风格,如短期、中期和长期,都基于所选择的任务。一旦智能投顾分析了市场情况,如果它选择做出调整仓位的决定,该决定将被模块捕获,并将执行指令发送给经纪端。

人工智能投资顾问即将取代基金经理?

       在现实中,智能投顾的实际头寸可能与智能投顾决定的决策存在差异,这完全取决于智能投顾在市场上可被执行的交易情况所影响。每项任务都是投资方向的独立和完整指示。正如一般情况委托书是客户委托传统基金经理实施投资计划时产生的文件,委托书将指示和限制智能投顾的行为决策。

       Pentaip相信投资应该是简单易懂的,目的是让用户在管理自己的投资组合及整个投资旅程中能够减轻痛苦和焦虑。相反,对于那些热衷于自我管理的人来说,他们可以将Pentaip视为一个可负担得起的高质量数据的研究中心。Pentaip专注于“项目组合管理和再平衡”和“量化对冲基金”技术,目标为大众市场,由此而意味技术是建立服务上万亿欧元/大众市场,高频交易基金规模增长的限制更大的流动性问题。

       人工智能最后是否会完全取代人类基金经理?这也许是个争议,但也有可能是个趋势。

来源:猛兽财经

2021-10-09 16:32:38 展开全文 互动详情 74人气

量化交易真有那么可怕?这锅我们坚决不背!

1,股票量化投资并不意味过度使用杠杆

       还记得2015年上半年轰轰烈烈的大牛市之后,股灾1.0股灾2.0打破了多少投资者的发财致富路,一把鼻涕一把泪,现在回想起来仍然历历在目、心有余悸。当年的牛市有很多的名字,最终以资金推动的“杠杆牛”成为业内大部分人的共识。的确,以“伞型信托”和某些交易系统分账户配资以及大量拿不出台面的场外配资为主导的杠杆资金疯狂入市成为推动当时股市猛涨的重要因素。当然,同时也是造成后续股灾狂泄,踩踏式下跌的重要原因之一。经历了如此惨痛的教训之后,监管部门对场外配资行为采取零容忍态度,极大地规范了市场秩序。过度使用杠杆从来都是破坏市场、造成极大负面影响的最主要诱因之一,但这与国内股票量化投资并无相干。相反地,目前国内股票量化管理人在投资层面,除了少量自营资金或专户定制资金通过券商收益互换等工具在中性阿尔法策略上确有放大杠杆的做法之外,绝大部分的管理规模并不带有任何杠杆。并且量化管理人募集资金的主力渠道来自银行,券商,三方财富等正规持牌大金融机构,产品引入评价的规则非常严格,杠杆策略基本被排除在外。所以,国内现有股票量化管理人管理规模中,带杠杆策略的资金占比很小。

       股票量化投资策略本质上就是通过数学模型选股和交易的策略,天生并不与杠杆交易有任何绑定。但是全球金融历史上也确有著名量化基金因为过度使用杠杆而倒闭的案例,其中最令人印象深刻应该要属美国长期资本管理公司了吧!(Long-Term Capital Management,简称LTCM)这家公司是由包括著名的诺贝尔经济学奖获得者默顿(Robert Merton)和斯科尔斯(Myron Scholes)在内的多位大佬联合创办,堪称梦幻组合。该公司在1998年全球金融危机中做错了国债利差套利的方向,公司巨大的财务杠杆(据说超过200倍)导致巨额亏损,公司以倒闭清算收场。后来,LTCM几乎原班人马创立了新公司JWM Paterner,杠杆下降到15倍,几年之后又遭遇大幅亏损,再一次以倒闭为终。另外一个案例就是2008年全球经济危机。众所周知,起因与美国房地产市场的巨大泡沫以及复杂信贷资产衍生品蕴藏巨大杠杆相关,最终造成波及全球的金融海啸。
       其实,是否过度使用杠杆和投资用什么方法并没有关系,关键在于投资机构对自我欲望和心态的控制。无论哪种投资策略都不应该过度使用杠杆,毕竟天有不测风云,犯错是在所难免的,就连地球上最聪明的团队都不能幸免,更何况是其他人呢?

       所以,杠杆的锅,量化不背。

量化交易真有那么可怕?这锅我们坚决不背!

2,量化投资并不意味着恶意做空

       在美国,对冲基金(Hedge Fund)这个名字已经从侠义的采取对冲交易的基金演变为所有使用衍生金融工具的投资机构。对冲的初衷是为了锁定风险,但也不乏有很多金融机构通过做空某些市场或某些资产而谋求巨额收益,但付出的代价甚至是区域金融市场的崩塌。著名的美国金融家乔治索罗斯创办的量子基金(Quantum Fund)就有好几次因为做空市场而导致区域金融危机,包括著名的东南亚金融危机。然而,国内股票市场因为起步较晚,监管部门对于风险的态度非常保守,衍生品工具的推出十分谨慎并且使用规则极其严格,量化投资机构也只能在股票中性策略中通过指数类对冲工具的使用中规避系统性风险,为策略提供一个稳健低波动的净值表现,并不存在任何恶意做空市场的举动。更重要的是,因为对标指数的优异表现以及非常适合的量化超额收益的市场环境,今年引起大家关注的这一轮量化投资规模的暴涨主要来源于量化指数增强这一类股票多头策略,该类策略并未使用任何空头工具。

        所以,恶意做空的锅,量化不背。

量化交易真有那么可怕?这锅我们坚决不背!

3,量化交易并不一定意味着趋同交易

       如果对国内量化管理人特别关注的投资者,其实并不难发现,虽然整体业绩趋势有比较高的同质化(比如最近几个月由于市场交易量大波动率高,量化选股的超额收益都比较明显。),但是逐日逐周来比较还是有比较大的差异。现在整个行业竞争很激烈,行业内卷得也非常厉害,每周五收盘后大多数量化管理人都会陆续给各家销售渠道公布当周业绩预估。网上也有很多用心的自媒体收集汇总各家管理人每周的净值数据,不难发现,即使是在周度这个频率上,各家管理人的超额收益的差异都是非常明显的,并且在超额正负的方向上相互交替。这间接也能体现各家策略在选股和交易上是的确存在差异的。其实,目前国内量化管理人在策略选股和交易层面的确是非常不同,策略持股只数从比较少的2,3百只,到比较多的1000只甚至更多;交易频率从较高的年200倍甚至以上到相对较低的年50倍以内;选股的方法论从传统的多因子线性模型到机器学习神经网络等非线型模型;数据使用从量价到基本面再到舆情等另类数据,这么多的变量影响,怎么可能在交易上非常趋同呢?而且正是由于量化多头投资策略在股票和行业维度都非常分散和均衡,并且大多数是对标市场宽基指数,持股头寸中是始终不会出现对单个股票或者单个行业的集中高占比地买入或者卖出的。

其实对于不同的量化管理人来讲,最核心的策略和因子都是自己最重要的看家本领,是绝对要对外保密的。尽管大家在方法论或者因子层面或多或少会有一些重合和相关,但是简单的定义为“趋同交易”,未免有点过于草率了。相反地,主观多头策略同样在方法论和应用数据和财务指标层面会有很多重合,近年来抱团行情和抱团股票急涨急跌,不少投资者踩错节奏深陷其中。不过好像从来没有听说过价值投资趋同交易,影响市场公平呢?

       所以,趋同交易的锅,量化不背。

量化交易真有那么可怕?这锅我们坚决不背!

4,量化交易往往比人工交易更容易遵守监管交易规则

       量化交易的最大优势就是可以把任何可以数据化和模型化的信息融入到股票的投资和交易中来,并且严格遵照执行。近年来沪深交易所为了促进市场公平公正,严厉打击拉抬股价、操纵市场等各种异常交易行为。并且制定了非常具体的异常交易规则和阀值,这对于有一定资金体量的手工短线专业交易者往往是比较难以实施的,经常会非恶意被动触犯交易所的规定。但是对于量化交易来说,这只是管理人合规风控中最基础的一门课,通过系统和程序的设置,就基本可以完全规避掉出现触犯规则的情况。毕竟,这本来就是计算机的优势!

        所以,触犯交易规则的锅,量化不背。

来源:交易如履薄冰

2021-09-28 15:39:22 展开全文 互动详情 1272人气

量化产品大热 如何挑选有门道

       今年以来,量化投资可谓吸睛又吸金。

       据私募排排网统计,截至9月23日,量化私募规模已经超过1万亿元,而年初为7000亿元。与此同时,量化私募产品数量也几何级增长,目前存续的量化私募基金超过17000只,较年初增加了6000多只。

       市场对量化投资的关注度快速上升,但是,面对上万只公私募量化产品,投资者该如何挑选?后续哪些细分策略有望迎来更好的表现?

       多位业内人士表示,投资人切忌以“规模大就是好”的惯性思维来挑选产品,因为对于量化策略来说,规模大有利有弊。投资人更需要关注管理人的业绩稳定性、策略团队背景和人员稳定性等因素。另外,市场大概率维持震荡走势,量化多头策略更善于捕捉结构性机会,投资价值相对突出。

量化产品大热 如何挑选有门道

量化投资迎来高光时刻

       在连续4年跑输主动权益基金后,公募量化基金终于在今年打了一场翻身仗。

       东方财富Choice数据显示,截至9月22日,主动量化基金(各类型分开计算)的算术平均收益率为8.11%,而同期主动权益类基金的算术平均收益率为5.2%。

       具体来看,长信低碳环保行业量化股票A以59%的净值涨幅排名第一,银华新能源新材料量化股票发起式A以50.47%的净值涨幅紧随其后。博道中证500增强、泰康睿利量化多策略混合、招商量化精选股票、长信量化中小盘股票等基金的净值涨幅也均超过30%。

       量化私募的业绩也颇具吸引力。私募排排网数据显示,截至9月10日,净值更新的275只中证500指数增强私募基金今年以来平均收益率达25.61%,其中有248只产品获得正超额收益,数量占比高达90.18%,表现最好的产品今年以来超额收益率接近50%。另外,截至9月10日,百亿级量化私募的中证500指数增强基金今年以来平均收益率为42.44%,平均超额收益率更是高达23.24%。

量化产品缘何大放异彩?

       “过去4年,量化基金的业绩都跑输主动权益基金,原因在于这几年个别行业比如白酒的走势一枝独秀,因此,持有这些行业标的越多的基金业绩表现越好。而量化基金的特征决定了其行业分布比较均衡,不会重仓单一行业。”沪上某公募基金量化投资负责人称。

        上述人士表示,今年以来A股市场热点较为分散,比如新能源、军工、证券、半导体、煤炭等都有所表现。在市场热点较为分散的情况下,主动管理的基金经理的投资难度和犯错概率都会提升,而量化基金可以充分发挥独特优势。

       无量资本副总经理李德安也认为,今年以来市场震荡加剧,抱团股的逐步瓦解和中小市值股票的估值提升,使得以分散投资为特征的股票量化策略表现亮眼,尤其是指数增强产品优势显著。

       摩根士丹利华鑫基金表示,亮眼业绩与量化策略的投资优势密切相关。首先,量化基金可以通过算法实现自动交易,执行力更强,不受交易员个人情绪影响,能够消除一定的不理性因素。其次,程序的自动交易速度更快,能抓住更多非理性交易带来的交易机会。很多经济学或金融学的理论都基于“理性人”的假设,而实际上股票市场里的大多数人往往是非理性的,容易因为受迫交易犯下很多错误。通过算法程序,量化交易可以迅速捕捉这些非理性交易带来的市场机会,从而获得超额收益。

量化产品大热 如何挑选有门道

规模越大就越好?

       在资产管理行业,业绩吸睛后紧随而来的必然是吸金。从资金流向来看,头部效应愈发明显。

        据某第三方平台测算,截至9月17日,今年以来共成立6414只量化策略私募基金,其中百亿级量化私募成立2196只基金,规模在50亿元至100亿元的量化私募则成立了558只新基金。今年以来量化私募基金规模增加约2500亿元,整体规模突破1万亿元。

       在量化私募狂飙突进的同时,绩优公募量化产品也迎来增量资金。Choice数据显示,截至6月底,长信低碳环保行业量化股票的规模为2.47亿元,较去年底大增127%。博道中证500增强A的最新规模为9亿元,较去年底暴增293%。

       值得注意的是,在挑选量化产品时,投资者“大就是好”的惯性思维颇为常见。

        “投资人对百亿级量化私募所发产品颇为青睐,而一些中小型量化私募由于知名度比较低,所发产品就没有那么热销。”某渠道人士透露。

       对于量化策略来说,规模越大是否意味着业绩就越好呢?对此,多位业内人士认为,投资人对百亿级量化私募产品不应抱着“闭眼买”的心态。

       私募排排网财富管理合伙人曾衡伟表示,对于量化私募来说,规模是把双刃剑:一方面,规模、收益、稳定性的“不可能三角”使得策略规模在扩张过程中,会面临收益缩减、波动增大的可能;另一方面,量化私募对交易系统与研发人员的要求较高,管理人需要通过提升管理规模来支付高昂的系统开发费用,吸纳更多优质的人才,以保证策略迭代效率。因此,投资人在选择管理人时可重点关注两方面情况:一是量化私募规模在快速提升过程中,策略表现是否出现较大变化,考察管理人在规模实现跃升后一段时间的表现;二是小规模私募也孕育着巨大的投资空间,但需要观察其业绩稳定性、策略团队背景、人员稳定性等因素,全面评估管理人业绩持续能力。

       厦门博孚利资产CEO何阳阳也提示,相对而言,规模较大的量化私募的策略集合通常较为丰富,产品设计上也会充分考虑不同策略之间的融合叠加,对产品最终业绩的稳定性会有所帮助,但相对基准的超额收益可能会因规模过大而减少。投资者选择管理人时应从投资目标、管理人的策略特征和管理人产品特性等角度综合考量。

哪些细分量化策略后市更有机会?

       下半年以来,A股市场震荡加剧,热点轮动加快,后续哪些细分量化策略投资价值突出?

       华泰柏瑞副总经理、量化与海外投资部负责人田汉卿表示,过去3年多来,少部分受到追捧的股票,估值抬升得很高,而另一部分股票则长期被市场忽视。“当前,一些主动管理策略出现比较明显的拥挤现象。在这种情况下,处理基本面信息的分散的量化投资大概率到了回归的时段。根据我们对A股市场的研究和理解,未来3到5年大概率是基本面量化投资的优势阶段。”

       田汉卿进一步分析道,以中证500指数为基准的量化基金可能是投资者配置A股市场相对较优的选择。其主要理由有四点:一是中证500指数的历史估值和相对估值都处于历史低点,具备估值优势;二是2021年一季度,中证500指数盈利增速超越其他宽基指数,预计未来1年的盈利增速会超越沪深300指数,预计PEG在1倍以下,盈利增速可观;三是在经历了近4年的大盘股强势之后,预计未来中盘股风格具备较大的均值回归优势;四是由于机构过去几年长期低配中证500指数,目前交易拥挤度最低,未来超额收益机会可期。

量化产品大热 如何挑选有门道

       李德安分析称,在非极端分化的震荡市中,量化选股策略更容易取得较好的表现。另外,该策略如果叠加一些有效的日内或者日间量化择时策略,收益率和回撤表现将更优。

       何阳阳认为,在市场震荡的情况下,风险偏好较低的客户可以选择量化对冲或灵活对冲的策略,以获取绝对收益为目标。风险偏好较高的客户则可以考虑配置指数增强策略。

       对于如何挑选公募量化产品,沪上某基金第三方分析人士表示,量化模型由人构建,基金经理的工作背景和投资理念往往会直接影响量化基金的运作模式。此外,当市场发生变化时,量化模型可能需要调整,这也考验基金经理的应变能力。因此,一家基金公司量化团队的实战经验和调整策略的能力至关重要。

       “除了业绩表现,在较为不利的市场环境中,投资者也需关注基金的回撤幅度。”该人士补充道。

来源:腾讯网

2021-09-27 15:45:50 展开全文 互动详情 23人气

多家公募专户及子公司人才出走创业,量化投资经理受重用

       今年以来,公募基金高管及基金经理变动频繁,除了去向引人关注外,其往期业务的特长也被看做是履新原因的焦点。随着量化策略在二级市场表现出色,不少前公募量化投资经理选择“奔私”创业。

       根据中基协最新一期私募基金管理人公示信息,前银华基金量化投资部MOM组合经理李腾目前就职北京棱镜私募基金管理有限公司,担任投资部总经理,据悉,此前他还兼任银华资本投资经理。

多家公募专户及子公司人才出走创业,量化投资经理受重用

       公募专户及子公司人才出走创业的不在少数,除李腾外,泰信基金专户投资经理李其东也另起炉灶开掘私募业务,另有多位前公募界人士加入私募阵营。

       银华量化投资部李腾“奔私”

        近日,围绕量化进行大类资产配置的策略讨论盛行于市,无论FOF还是MOM,亦或是主打“固收+”策略的其他产品,被科技赋能的传统投资打法叫好又叫座,业界尤其关注其背后主导的人的力量。

       在公募基金界,前银华基金量化投资部MOM组合经理、战略发展部FOF组合经理李腾“奔私”创业,根据中基协发布的最新一期私募基金管理人公示信息,北京棱镜私募基金管理有限公司投资部总经理即为李腾,而他本人确已在此前离开了银华基金。

        据业内人士称,李腾在银华基金期间,主要从事量化策略的开发、量化投研系统设计、MOM账户管理等工作。此番“奔私”之举,或为其在量化投资界打开一道新的大门,“一般来说,公募不允许进行高频量化操作,即贯彻‘T+0’策略,但在私募却是家常便饭。”华南某私募界人士说。

        不过,《每日经济新闻》记者也发现,李腾早在2016年就履职银华财富资本管理(北京)有限公司(下称“银华资本”),根据当年7月21日的公告记载,“银华基金量化投资部李腾兼任银华资本投资经理”。根据中基协的备案信息,他在银华资本分别履职创新金融部和投资管理部,均担任投资经理。按照当时公告的备注,其薪酬由银华基金承担。

多家公募专户及子公司人才出走创业,量化投资经理受重用

        此前也有投资界人士在同记者交流时表示,有关激励制度的灵活性,私募要比公募高,已成为部分公募界人士转战私募的主要原因。据中基协备案信息,北京棱镜私募基金管理有限公司成立于2021年7月2日,于今年9月24日登记,期间恰是量化投资备受市场关注的时期,北京棱镜私募基金管理有限公司揽入量化人才可谓精妙。

       多家公募专户及子公司人才出走

       与李腾同为公募子公司或专户投资经理相似,泰信基金原专户投资经理李其东也加入私募阵营,与李腾选择加盟不同,后者直接开办了上海嘉世私募基金管理有限公司,同样于近期在中基协备案。

       根据备案信息,上海嘉世私募基金管理有限公司成立于2021年4月12日,登记备案时间为9月24日,李其东为实际控制人,担任公司法定代表人、总经理、执行董事及信息填报负责人等职务。

        据工作履历介绍,他此前曾在多家基金公司任职,包括中海基金、华富基金等,任职部门及岗位分别是营销中心券商渠道总监、研究所助理研究总监兼行业研究员。在泰信基金工作期间,2015年4月到2016年底担任产品部副总监。

       可见,李其东本人的渠道工作经验丰富,也多次出现在泰信基金旗下基金招募说明书的基金管理人联系人名单。此番创业再次瞄准了证券市场,根据备案信息,其机构类型为私募证券基金管理人,业务类型包括私募证券投资基金、私募证券投资类FOF基金。

       此外,记者还在公示信息中发现其他公募界人士“奔私”的案例,包括前华夏基金机构权益投资部研究员梅文斌、前融通基金总裁办助理张英飚以及前嘉实基金机构部经理廖峰涛,梅文斌于今年6月16日创办北京积才私募基金管理有限公司,后两位均履职景泰创业投资私募基金管理(海南)合伙企业(有限合伙),不同的是,后一家机构为私募股权、创业投资基金管理人。

多家公募专户及子公司人才出走创业,量化投资经理受重用

       事实上,跨界创业的案例并不多,尤其是从二级市场转去一级市场做股权投资,其在投资范围、投资标的以及市场环境等方面都有明显差异。但记者发现,张英飚和廖峰涛在此之前已在深圳市景泰利丰投资发展有限公司开展工作,该机构主要投资兴办实业,或也为从事股权投资积累了相关经验。

来源:每日经济新闻

2021-09-26 21:46:00 展开全文 互动详情 71人气

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       自落地中国大陆之后,尊重中国文化,秉承马克资本“客户即是财富、服务创造价值、专业成就未来”的经营理念,通过组织研讨会、讲座、培训等市场活动,为广大投资者提供了丰富的投资产品、最新的投资资讯和全面的投资指导,打造了更规范、更专业、更放心的交易平台。

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       新西兰商业部依法注册成立,一站式交易,富竞争力点差,让金融更有趣。保障客户的存款资金更安全可靠。

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       马克交易所(MACOOFX)自运营以来一直把中国作为业务发展的重点市场,2016年与浙江马兮克资产管理有限公司达成战略合作协议,在杭州设立中国区总办事处,授权马兮克为在中国大陆的唯一运营商。

来源:网易

2021-09-24 15:28:10 展开全文 互动详情 58人气

财富管理蓝海时代,谁将抢跑智能投顾新赛道?

       在目前巨大的财富管理市场中,智能投顾业务模式所直接产生的规模还不是很大,有较大的成长空间。

——梁昱

       近日,决策者金融研究院、2021“数智”财富决策者蓝皮书编委会与梁昱博士进行深度对话,全方位探讨智能投顾的业务流程、发展现状、评价体系、市场空间及未来前景等。

       精彩提要:● 广义的智能投顾可以扩展到财富管理的各个领域,狭义的智能投顾则可以认为是典型的机器人投顾。● 智能投顾的价值:一是可以促进财富管理领域的转型与升级,二是对于普惠金融的发展有着重要的作用。● 智能投顾发展由需求、机构、产品、客户、技术、资金6个层面共同驱动;整体来看,监管持积极开放态度。● 智能投顾的业务流程主要包括投前、投中和投后3个环节;具体服务内容主要包括客户画像、资产配置、组合构建、交易执行、投资组合再平衡和业绩分析6项。● 目前,各个机构之间单纯在技术上的差异并不十分显著,更多是发展理念和客户服务等方面的差异。● 目前,国内智能投顾行业存在的8大问题及8条具体改善途径。以下为采访实录,经决策者金融研究院编辑整理:

财富管理蓝海时代,谁将抢跑智能投顾新赛道?

问:智能投顾在中国是一个新兴的行业,包括了技术与金融两个元素,对于智能投顾这一概念现在是否有明确的定义?

       梁昱:目前对于智能投顾这一概念有很多种说法,比如美国证监会对于智能投顾的定义是“基于网络算法的程序、运用现代科技为客户提供全权委托式的账户管理服务的注册投资顾问”;美国金融业监管局将在客户画像、资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再平衡、税收损失收割等一个或多个环节使用机器替代人工的投资咨询服务定义为智能投顾;我国资管新规中对于智能投顾业务的表述为“运用人工智能技术开展投顾业务”。其他一些例如埃森哲、普华永道的第三方机构,以及兴业证券、东北证券、方正证券等国内金融机构都给出了各自的智能投顾定义。但总体而言,并没有形成统一、明确的对于智能投顾的定义。

基于广泛的调研,我们将智能投顾定义分为广义和狭义两种。

       广义的智能投顾可以扩展到财富管理的各个领域。传统的财富管理模式由人工财富顾问提供服务,主要工作都由人工完成。数字技术可以应用在整个财富管理流程中(包括客户画像、明确客户需求、筛选投资产品等多个环节),为客户提供智能化、自动化和个性化的资产配置、账户咨询、理财规划等与资产管理相关的各类线上服务。

狭义的智能投顾则可以认为是典型的机器人投顾,即通过人工智能、大数据、云计算等技术的应用,根据客户不同的投资需求、风险偏好和风险承受能力,为其提供自动化、智能化、定制化的投资建议,为客户提供自助式的线上证券投资服务。

问:随着财富管理与大资管时代的到来,您认为智能投顾将会为金融市场带来哪些改变?目前智能投顾市场的生态是什么样的?未来智能投顾行业整体是否会拥有很大的规模与发展空间?

       梁昱:我认为智能投顾的价值主要体现在两个方面。

       一是智能投顾可以促进财富管理领域的转型与升级。智能投顾在技术的支持下可以实现对投资者的数字化、个性化服务,深化以客户为中心的投顾服务理念,逐渐摆脱基金销售的主流模式,真正做到为客户的资产实现保值、增值。

       二是智能投顾对于普惠金融的发展有着重要的作用。智能投顾的目标客户主要是中产和低收入群体,门槛极低,无论是起投金额还是管理费用都要低于传统投顾,所推荐的投资组合在一定程度上也能匹配客户自身的风险偏好与财务状况,可以覆盖到长尾客户的投顾服务需求,让投顾服务能够触达更广泛的人群。

        从整个智能投顾市场看,主要的参与者包括银行、券商、基金公司以及第三方机构,他们其实将智能投顾作为财富管理转型的抓手之一。各类机构都有自身的发展禀赋和优势,例如传统的银行、券商都有较为多的分支网点,较强的人工服务能力;而基金公司则在投资研究方面有较强的优势;第三方更多的优势来自于互联网流量。

        就规模与发展空间而言,大部分机构目前在智能投顾上仍然采用基金销售模式,因此体现的更多是销售规模而不是管理规模。而从智能投顾业务模式所直接产生的规模来看,绝大部分机构的规模都没有超过百亿,这在目前巨大的财富管理市场中来看,规模还不是很大,还有较大的成长空间。

财富管理蓝海时代,谁将抢跑智能投顾新赛道?

问:对于智能投顾,您认为其发展的驱动因素都有哪些?目前国内的市场环境是否有助于智能投顾行业的发展?

       梁昱:我认为智能投顾发展的驱动因素涵盖了多个方面。

        从需求层面,目前国内的资产配置服务需求市场广阔,在传统投顾业务模式存在局限的情况下,智能投顾能够以较低的边际成本服务更多的客户,技术的赋能也能提升投顾业务的整体质量。

       从机构层面,目前机构正在由传统通道业务转向为客户提供综合的金融服务,通过差异化的资产配置和咨询服务实现获客和用户留存,收费模式将从交易佣金逐步转向以资产管理规模作为收费基础。而智能投顾可以帮助机构更快更好地实现财富管理转型,在客户、数据、口碑等方面的积累上抢占先机。

        从产品层面,近年来公募基金产品数量及净值规模持续增加,人们对于投资的需求越来越大。对于投资者来说,基金的筛选是有难度的,而智能投顾实现自动化的资产配置与风险控制,因而有着良好的发展空间。

        从客户层面,在大资管背景下,公众的资产配置结构和思路正在发生转变,并且对于投资收益与风险之间的关系能够有更为充分的认知。公众的理财意识不断增强,并且寻求更为专业的投顾服务,智能投顾业务将越来越受到投资者的青睐。

       从技术层面,机构对于金融科技的投入持续增大,随着数据的积累、算法的升级、软硬件的发展,智能投顾的效能将会不断提升。

       从资金层面,社会整体对于人工智能技术在优化现有业务流程方面寄予厚望,作为人工智能在金融行业可落地的细分领域,智能投顾因其门槛费用低、覆盖范围广等特点会引发资本关注,从而促进智能投顾的发展。

        在国内,智能投顾的发展主要取决于监管环境。2019年《关于做好公开募集证券投资基金投资顾问业务试点工作的通知》的出台,为我国基金投顾,以及智能投顾都做出了极好的监管创新尝试。整体来看,监管对于智能投顾的态度是积极的、开放的,通过试点的形式优先让有一定业务规模的、有监管牌照的、有一定技术能力的机构先行先试,之后再逐步对智能投顾进行推广。目前,从试点开始以来,已有18家机构获得了试点资格,并且不少机构也正在积极申请参与试点。

问:在国内,各家机构采取怎样的服务模式来开展智能投顾业务?您认为智能投顾当前的发展现状如何?

       梁昱:总体而言,智能投顾的业务流程主要包括投前、投中和投后三个环节。

       在投前环节,智能投顾平台通过调查问卷等方式收集客户风险承受能力、资产收入情况、持有期限预期等方面的情况,结合客户行为等大数据及平台自有的客户信息,对客户情况及财富管理需求进行分析,形成相应客户画像;在投中环节,智能投顾平台设置大类资产配置逻辑,对全市场资产进行分类优化和指数化编制,从中筛选出合适标的,并根据客户风险承受能力和持有期限预期等情况智能匹配相应的资产配置;在投后环节,智能投顾平台持续对市场行情及投资组合风险收益情况进行监控并实时预警,结合调仓申赎交易成本计算确定是否有调仓必要,并形成相应的投资组合调整建议。

       此外,智能投顾平台也实时结合市场行情及投资者行为,根据情绪监控情况智能推送投资者教育内容,以起到陪伴的作用,引导投资者理性投资。

       从具体服务内容看,国内智能投顾主要包括客户画像、资产配置、组合构建、交易执行、投资组合再平衡和业绩分析六项内容。

       目前,智能投顾在国内还处在发展初期,各平台在客户渠道、技术经验、数据体量、用户管理、组合管理、投资分析等方面存在较大差异性。无论是国内还是国外,智能投顾服务主要可以分为纯人工投顾、纯机器人投顾(智能投顾),以及“人+机器”的模式,客户群体以30-45岁、有一定经济基础、对新事物接受度较高的人群为主,各平台数字化水平差异性较大,存在主动管理与被动管理两种投资理念,全权委托与投资建议模式并存,信息披露水平和持牌情况有待完善,用户体验、智能化水平以及投资者教育也是重要的发展方向。

问:随着智能投顾行业的发展,行业中不同机构或平台的发展程度各有不同,您认为对于普通投资者而言,如何在众多智能投顾平台与产品中进行选择?

        梁昱:虽然智能投顾能够触达更广泛的客户群体,但由于行业标准和监管政策有待完善,目前各平台和客户之间存在较为明显的信息不对称。对于金融知识匮乏的普通投资者而言,很难在众多平台中选出合规且匹配自身需求的平台与产品。基于此,我们研究设计了一套智能投顾评测体系,目的就是为了消除投资者与智能投顾平台之间的信息不对称,通过综合展示企业的各项指标水平,提供从不同维度分析得出的智能投顾平台画像,让投资者更清晰地对比各企业的优势及劣势,了解行业内不同公司的经营现状,从而帮助有理财需求的使用者更准确地匹配到符合自己需求的投顾平台。

财富管理蓝海时代,谁将抢跑智能投顾新赛道?

问:您认为技术水平是不是智能投顾平台生存发展的最关键因素?

       梁昱:目前,从我们调研的行业情况来看,算力、底层技术并不是制约智能投顾发展的主要因素,或者可以这么说,各个机构之间单纯在技术上的差异并不十分显著,而更多是发展理念和客户服务等方面的差异。一些行业内智能投顾做的比较好的机构,大多是在该领域专注深耕的第三方独立机构,或者是大型的银行或基金公司,或者是在基金销售领域排名靠前的机构。因此在智能投顾行业,除了技术研发,拥有基金管理能力、销售获客能力等先发优势也较为重要。

问:您认为目前国内智能投顾行业存在哪些问题,需要如何进行改善?

       梁昱:我认为目前智能投顾存在的问题主要有以下几点。

       一是客户数据的来源较为单一,主要通过问卷的形式获得,数据的全面性有待提高;二是智能化场景还需要进一步丰富,智能化水平还需继续提高;三是以基金销售佣金为主的盈利模式需要尽快转变;四是投资者教育还需进一步加强;五是智能投顾行业的人才储备稍显不足;六是当前所需的牌照对于智能投顾业务的开展存在限制;七是技术监管还需完善;八是信息披露还未标准化,信息披露水平有待提升。

具体的改善途径:

        一是要建立多种数据获取渠道,丰富客户画像;二是要设置多种投资场景,丰富智能投顾服务类别;三是要继续引导行业向以客户为中心的盈利模式进行转变;四是要通过平台有针对性地对客户进行教育与引导,改变投资者存在的投资认识误区;五是要着重培养具备金融与技术背景的复合型人才,持续为智能投顾行业输送新鲜血液;六是要继续稳步推进基金投顾业务牌照试点工作,为建立良好的智能投顾监管体系积累经验;七是要细化技术监管的相关政策,将技术问题给行业带来的负面影响降到最低;八是要建立标准化的信息披露机制,规范各平台的信息披露内容与格式。

来源:搜狐网

2021-09-23 14:49:08 展开全文 互动详情 37人气

量化投资的缺点是什么?

       最近量化基金是市场的宠儿,本月初,不少公募机构不仅表示今年不会发行新的量化基金,而且现有产品也将采取暂停或限额管理,反映出国内量化机构对于策略与规模的匹配持更加理性的态度。

       在 A 股市场,每次量化基金的高光时刻,几乎都是市场风格切换到中小盘时,也就是主动基金抱团标的尚未出现的空档期,换言之,量化基金能火多久,多半取决于空档期的持续时间,公募机构主动缩减基金规模不仅是对量化策略容量的考虑,更是对基金业绩持续时间的考虑。

量化投资的缺点是什么?

一、什么是量化投资?

       量化投资是根据资本市场的内在逻辑,运用机器学习、模式识别、数据挖掘等方法建立数学模型,形成投资策略并做成计算机程序,进行自动化交易的一种投资方式。

二、量化投资与高频交易、对冲基金是一回事吗?

       量化投资既不是高频交易,也不是对冲基金,更不是简单的数据挖掘:

       量化投资和高频交易的区别。量化投资可以是高频的,也可以是低频的,取决于具体的量化策略。

       量化投资与对冲基金的区别。量化投资可以采取风险对冲措施,也可以不采取。此外,量化投资也不一定是市场中性策略,后者往往是买入一揽子股票,同时通过卖空对应的股指期货合约,对冲掉市场的系统性风险,从而追求买入的股票组合跑赢股指的收益。在 A 股市场,由于投资工具的缺乏,很难做到 100% 的市场中性。

       量化投资不是简单的数据挖掘。量化投资是通过历史数据发现规律,强调的是投资逻辑,核心是对市场的理解,不能等同于数据的挖掘,例如一波涨势的背后可能有多个因子,如何确定是哪些因子在起作用,这些起作用因子的内在逻辑以及适合的市场环境,比单纯的批量挖掘数据要重要的多。在理解市场的基础上,再去探讨算法的精确度、编程的速度等才有意义。

二、量化投资的特点

       量化投资可以集百家之长。成功的基金经理几乎有其独特的投资风格,比如巴菲特的价值投资、彼得林奇的成长投资、安东尼波顿的小盘股投资、索罗斯的全球宏观策略、西蒙斯的技术投资等,每种投资逻辑都有其内在的规律,虽然在某一种具体策略上,量化投资比不过这些投资大师,但可以把这种策略的投资逻辑纳入量化投资的框架,在选股上,可以实现使用不同人的方法。

       量化投资的标的覆盖范围可以很大。量化投资几乎都需要利用程序去处理大量的历史数据,借助这一特点,可以在短时间内把沪深 300、中证 500 ,甚至整个市场的股票全部筛选一遍,这就让量化投资具备了全面性、系统性、及时性、准确性和分散性的特点。尤其是分散性,量化投资可以根据各种因子进行批量筛选、批量建仓,从而限制单一标的的仓位规模,分散风险,控制回撤。

       量化投资可以避免情绪化操作。量化投资有自己的建仓与平仓的逻辑,不会因为消息面、市场波动而有所改变。在 2008 年,金融危机中,量化投资基金在止损方面做得比较好,但并不是说量化基金在危机中没有亏损。而有些时候,量化基金可能会损失更大,比如投资逻辑不太适合市场环境时,量化基金开仓平仓操作频繁,不仅容易增加交易费用,而且容易增加亏损的概率。

量化投资的缺点是什么?

三、量化投资的缺点

1、策略的市场容量

       以我们常见的 CTA 为例,几乎每个 CTA 策略的市场容量都是有限的,现在不少 CTA 策略改为做长线的趋势跟踪也是这个原因。尤其是在中国,由于各个商品期货策略的相关性高,100 个期货品种里面差不多能分成 3-5 个大类,并且均由人民币定价,规模上限比较明显。虽然过去几年 CTA 策略在国内表现很好,但从国外的经验来看,Barclay CTA Index 自 1980 年以来的年化收益率在 10% 左右。

       市场容量约束往往还会引发策略共振的负作用。在 2008 年初,长期资本系的基金就发生了策略共振,这是一帮由长期资本管理公司出来的一群天才二次创办的多家基金公司,交易标的和策略非常类似,在 2007 年下半年,他们都看到了在日本债券收益率的机会,建立了相似的头寸,结果这个机会容纳不了这么多头寸,一起把桥震垮了,大部分长期资本系公司在金融危机之前就已经倒掉了。

       此外,像 2014 年 11 月,在沪港通政策出台和加息的背景下,存在高度同质化却有隐藏着 " 错位对冲 " 的阿尔法策略受到了致命打击。

2、存在大量无法量化的情形

真实市场中不是每个因素都可以被量化的,主要有三类:

       (1)宏观的事件。宏观事件的因素不是太少,而是太多,多到难以量化,或者量化的性价比不高。

       (2)过去出现次数太少的事件。比如某个事件只出现过一次,那么很难知道这个事件具体受到什么因素的影响。

       (3)未知事件。在量化策略设计时,对已经发生过的事件考虑的比较充分,每个突发事件都会有相应的处理方法,但是对于没有发生过的事件,几乎没有办法考虑,往往会做出错误的决定。

3、过度拟合的策略

       过度拟合指的是量化策略的开发者,通过不断增加或优化参数,找到表现最好的股票,注意这个最好往往没有之一。过度拟合的策略往往有以下特征:

       (1)回撤很小,甚至几乎没有回撤;

       (2)交易次数很低;

       (3)参数很多;

       (4)符合条件的标的很少。

       过度拟合策略是在追求低回撤且稳健回报的目标导向下,添加了太多的参数,对历史行情进行了过多的拟合,尤其是考虑了很多偶然的参数,比如公司重组,以致于难以刻画出下一个符合策略标准的股票。

        过度拟合的一种表现形式是幸存者偏差,比如量化策略的开发者都倾向于用指数的当前成分股来做回测,但这些留在成分股中,且有足够多的过往数据做回测的股票,其本身质地就很不错,这将导致回测的效果比实际情况更好,举例而言,像美国的罗素 3000 指数,从 1980 年到现在,仅剩下不到 500 只股票留在成分股中。

量化投资的缺点是什么?

4、基金经理对策略的信任度

       量化基金并不是完全不受人为因素的影响,有时反而更加考验人性。每个基金经理都清楚,每个量化策略都有适合其生存的环境,以及会受到同类策略会对手策略的影响。

       此前,就有新闻爆出国内某知名量化基金,在市场好的时候,为了赚的的更多,动了凡心,改了策略,这还是赚钱的时候,尚且难以完全信任模型,如果处于较大亏损的情形之下,基金经理很难不怀疑自己的模型。

5、量化投资对基本面的研究深度不足

       主动管理型基金会对个股有着深入的研究,每个拟投资的标的一般都会有估值的上下限,但量化投资往往很难做到类似的深度,导致一些优质标的的买入时机不好,或者仓位太小。

来源:ZAKER

2021-09-22 15:50:15 展开全文 互动详情 59人气

量化私募5年暴增10倍!百亿公募量化老总暴露危机感!

       过去5年,整个主动权益公募规模增长了5倍,但私募量化增长速度更快,达到10倍之多。相比之下,公募量化落后了,最近5年增长连2倍都不到!

  在最近某券商主办的秋季策略会的量化论坛上,汇安基金指数与量化投资部总经理陈欣抛出这样一组数据。作为公募行业少有的量化投资团队负责人,他目前管理的资产规模超100亿元。

  “今天我的演讲题目是——《与主动基金经理赛跑——公募量化的革命》。这里我用了革命两个字,其实意味着,对我们公募量化而言,已经到了非常的严峻的局面。”几天前,陈欣毫不讳言自己的危机感。

  A股连续43个交易日“万亿成交”,已经追平2015年。陈欣认为,量化私募对成交量的贡献度非常大,这不是2015年能比的。尴尬的是,公募量化基本就是“净值贡献”,实际持有份额基本没有增长。

公募量化局面“非常严峻”

量化私募5年暴增10倍!百亿公募量化老总暴露危机感!

  在2016年加入汇安基金后,陈欣搭建了汇安指数与量化投资平台,带领团队从零做起,目前管理资产近100亿,投资策略涵盖主动量化,指数增强、量化对冲、被动投资等。

  不过,陈欣这一看似“高、大、上”身份,面对渠道也会遇到一些非常难堪的事情。有一次,他去一家渠道路演交流,排在他前面的是一家曾经以量化为特色的基金公司。

  这家基金公司的销售负责人介绍,这几年权益除量化以外,业绩如何如何,规模增长如何如何。陈欣在台下很“汗颜”,为什么一个主流投资策略要放在“除了”之后?他上去又该怎么说,压力很大。

  这当中原因是什么?陈欣认为。第一,就是主动权益基金在营销的时候,煽动性比较强。比如前两年比较流行的“做时间的朋友”,“时间的玫瑰”,或者今年盛行的“长长的坡,厚厚的雪”。

  第二,就是目前量化公募,指数增强仍占有重要地位。数据显示,过去5年沪深300和中证500和主动权益公募相比,沪深300在2017年占优;中证500在2021年占优,占优的概率均只有20%。

  “这和市场风格有关,无论是大盘价值还是大盘成长,量化之于主动权益,总是逆风。这个逻辑也很简单啊,大盘股龙头股数量少,主动研究的深度是容易战胜量化研究的广度。”陈欣说。

  第三,就是公募量化本身的问题了。这几年,传统依赖的“多因子”,遇到了很多这样、那样的挑战——交易者数量这么多,外资也纷纷涌入,公募量化经常采用的财务数据滞后性非常严重。

  此外,高频量化的不断涌现,低频量化的价量因子失效非常快。由于机构占比提高,估值的合理性在提升。反映到主动量化和主动权益的比较,最近5年的胜率依然也就20%,非常困难。

如何向主动权益学习?

量化私募5年暴增10倍!百亿公募量化老总暴露危机感!

  主动权益投资与量化投资有何区别?主动权益的基金经理比较喜欢看长期,有的甚至看未来10年的现金流,短期的基金经理的也要看2-3年。但公募量化投资,每个月都会有换仓,更多看短逻辑。

  主动基金经理更看重一笔投资赔率有多高,他们追求高的“阿尔法”,为此可以忍受更高的波动,但是量化投资经理厌恶“高波动”,更喜欢稳定的收益,对股票的胜率比较看重,为此可以更广泛搜索股票。

  目前,主动权益正在向量化靠拢。比如,深圳某基金公司将某主动基金经理和量化基金经理合成一个组,利用量化分散投资的方法来优化组合。又如某上海中型基金公司,主动投资团队在招募量化研究员。

  陈欣认为,量化投资的纪律性,能够很大程度改善一个主动基金的投资心态,投资是反人性的,基金经理受的折磨非常大。既然主动权益已经向量化靠拢,那公募量化是否也应该做出相应的改变呢?

  公募量化有两条看似“变革”的道路——一条是高频因子的低频化,尽管没有私募做得那么极致,但却是一条妥协之道;还有一条是,借鉴主动基金经理的思考逻辑,从多因子模型到多模型之路。

  “要重塑量化基金的市场形象,就需要把主动基金的思考逻辑模型化,同时发挥量化投资广度的优势。主动基金经理的思考逻辑相对独立,且与传统多因子来自不同维度,我们也开始从事多模型之路。”他称。

  比如,挖掘主动基金经理的思考逻辑,主动基金经理的行为轨迹,开发出一批相互独立的模型——有追求第一时效的加强版分析师预期模型;有基金公司独门重仓股模型;也有优秀基金经理的持股模型等。

  “这些研究,打开了一片新的天地,让我们更加相信,低频量化仍然大有可为之处。”陈欣相信,量化投资和主动权益并非“水火不可交融”,而是可以做到“交相辉映”的。

来源:金融界

2021-09-18 15:42:29 展开全文 互动详情 50人气

A股交易连续突破1万亿元 量化投资是主要推手吗

  近期,A股成交连续突破1万亿元,随着市场交易升温,量化交易量在A股交易量占比情况成为市场关注的话题,有观点认为“量化交易占A股交易额比例约为一半,高频量化就等于‘薅市场羊毛’”。

  我国的量化投资基金行业已走过10余年历程。量化投资本质上是一种依托计算机构建模型再进行投资的策略,其投资逻辑在于从海量的历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”事件,并严格按照这些策略所构建的数量化模型来投资。本质上,量化投资是利用计算机和数据运算寻找市场定价偏差的一种“投机”策略。

A股交易连续突破1万亿元 量化投资是主要推手吗

  华泰柏瑞副总经理、量化与海外投资部负责人田汉卿介绍,在量化投资模型中,每个模型由很多因子组成,每个因子本质上都是基金经理眼中的一个赚钱的观点。例如,投资者情绪因子是将投资者情绪变化进行量化统计,作为筛选股票进行投资的决策依据。定性投资和定量投资的具体做法有些差异,如同中医和西医的差异,定性投资更像中医,依靠经验和感觉判断。而定量投资更像是西医,依靠模型判断,模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每天的投资运作前,基金经理先用模型对市场进行全面“扫描”,然后据此做出决策。

  华安基金指数与量化投资部基金经理张序表示,量化基金与传统基金相比最大的相同之处是投资目的都是为了选择“战胜市场”的优质股票。相比而言,量化策略利用计算机模型集中、批量地筛选股票,“分层”投资的味道更浓,而不是像主动管理类基金那样对个股投入更多调研精力。

  万得资讯统计显示,截至9月13日,全市场共有593只公募量化投资基金,分为主动量化型、指数量化型、对冲量化型三种,总规模合计2355.78亿元。其中,规模最大的易方达上证50增强A份额为230.52亿元,与主动管理类基金动辄数百亿元的体量相比差距明显。

A股交易连续突破1万亿元 量化投资是主要推手吗

  张序认为,“量化投资的交易额占A股一半”的说法不准确。目前,据估算量化投资的交易额约占10%。部分投资者对于量化投资的看法仅停留在高频交易一种策略上,将量化投资等同于高频投资,这是认识误区。

  量化投资是一揽子投资策略的集合,主要包括三个分支:一是主要应用金融衍生品的量化套利策略;二是高频交易的投资策略,这一策略主要是通过高换手率和快速买卖捕捉微小的投资机会,目前公募基金不参与高频交易策略,也不可能通过高频交易“薅羊毛”,主要是少数量化私募基金在应用高频交易;三是公募量化投资基金策略,主要是综合基本面因素、投资者因素、投资频率等诸多因素来制定投资模型,再依据投资模型进行选股和择时。

  张序介绍,交易频率和换手率的问题本质上与基金经理自身的投资风格密切相关,与是否是量化基金关系不大。今年的量化投资基金交易投资比较活跃,成交额确实有所放大。张序认为,这与市场中小盘股受欢迎的投资风格有一定关系。今年以来,中小盘市值的股票更受投资者青睐,行业之间的股价表现差异较小,没有出现资金涌入极少数个股或板块的极端行情,使得量化基金更容易捕捉到震荡市场的投资机会。另外,随着宏观经济预期的持续改善,传统低估值赛道和新兴科技类行业的赛道均开始出现更多机会,市场新热点和新投资主题不断涌现。

A股交易连续突破1万亿元 量化投资是主要推手吗

  千象资产相关部门负责人表示,“量化交易占比一半”在私募证券投资基金领域也不成立。量化私募基金中真正应用高频交易策略的基金数量和规模占比很小。在换手率方面,随着管理规模的增加,规模较大的量化私募管理人主动调低交易频率是必然趋势之一,否则交易成本会大幅增加。

  私募排排网财富管理合伙人荣浩表示,随着近年来量化交易占比逐步提高,量化交易的换手率较之前已明显下降。近期市场交易量活跃主因并非来自量化私募,更有可能是增量投资者入场、多路资金加仓以及机构调仓行为等综合因素作用的结果。

来源:金融界

2021-09-17 15:42:06 展开全文 互动详情 30人气

量化投资太火了!全球巨头出手:在中国又有新动作!

  中国证券投资基金业协会登记备案信息显示,全球量化投资巨头Two Sigma日前在中国备案第二只私募基金。第一只私募基金备案一年半之后,量化巨头Two Sigma再度出手。

  来自中国证券投资基金业协会的信息显示,腾胜中国瀚量多元资产1号私募证券投资基金于8月31日成立,9月9日完成备案。管理人为Two Sigma的上海子公司“腾胜投资管理(上海)有限公司”, 托管人为国泰君安证券股份有限公司。

  基金业协会信息显示,目前腾胜投资管理(上海)的管理规模在10亿到20亿元人民币之间。这一数据或许有一定的滞后性,记者从业内了解到,最新公司管理规模已超过20亿元了。

  了解情况的人士介绍,Two Sigma的第二只产品是多资产类产品,投资范围包括股、债、商品等,是一款低频策略产品。第一只基金-“腾胜中国聚量宏观策略1号私募证劵投资基金”也是一只低频策略产品。这只产品在渠道反响很不错。

  Two Sigma第二只境内私募基金备案信息来源:基金业协会

  创始人之一曾为“天才少年”

  Two Sigma 是一家“科技感满满”的公司。官网信息显示,Two Sigma最新管理规模580亿美元。公司使用包括人工智能、机器学习等方法管理投资策略,创始人是约翰.欧文德克和大卫.赛格。

量化投资太火了!全球巨头出手:在中国又有新动作!

  Two Sigma两位创始人右侧为欧文德克

  其中,约翰·欧文德克曾是一名天才少年。16岁考上斯坦福大学。他拥有数学学士和统计学的硕士学位。1992年他被另一量化巨头德邵基金 (D.E. Shaw)招募到麾下。工作7年之后,他跳槽到另一位前德劭员工,杰夫.贝索斯的麾下。对!就是当今全球首富亚马逊创始人“杰夫.贝索斯”。2001年他离开亚马逊与大卫.赛格创立自己的对冲基金。

  在公司内部,欧文德克负责模型开发,大卫.赛格担任的管理职能更多。

  Two Sigma目前除了对冲基金还从事风险投资,最近又开始进军地产投资。

  量化巨头适应中国市场能力强

  整体来看,进军中国的外资机构中,量化机构体现出了较强的“适应能力”。另一家量化投资机构德劭集团,虽然仅在境内仅发行一只产品德劭锐哲,但基金业协会信息显示,公司管理规模已经跻身20亿元-50亿元一档,在外资私募中属于规模较大的。

  而三方平台的消息显示,全球最大上市对冲基金英仕曼集团在国内发行的私募产品,宏量1号也逐渐赢得投资者认可。一位投资者介绍,宏量1号的特点是回撤较小,且与A股相关性低,具有较好的资产配置价值。这几年逐渐在渠道赢得了认可。

  宏量1号在国内的备案记录

  基金君从一位投资者那里了解到,宏量1号在2018年依然录得了正收益。不过,A股火热的2019年基金却略微亏损。长期来看,基金的回撤显著低于沪深300等指数。

  为什么量化投资机构能较快地适应中国市场?基金君此前与一位量化巨头中国负责人讨论时,他表示,量化投资以算法驱动。这套方法天然更能适应不同市场。而非算法驱动的投资,可能要求投资团队更了解本地公司等。此外,国内头部的量化私募的核心团队很多也有海外背景。渠道对海外量化巨头品牌认可度较高。

  那么量化巨头在中国展业目前面临的主要挑战是什么?他介绍,当前全球性的量化巨头在招徕人才上还是有一定的品牌优势。对于年轻人来说,全球性量化巨头提供的人才培养方案等具有吸引力。不过,随着国内量化机构发展壮大。他坦承全球性公司拓展中国业务也将面临人才挑战。

  全球知名投资机构纷纷布局中国

  2020年以来,随着合格境内投资有限合伙机制(QDLP)铺开,青岛、海南试点纷纷上线。不少,外资巨头选择以这一方式切入中国市场。QDLP机制下,机构从境内募资投资海外市场。这种机制给了外资机构向国内渠道“介绍”自己投资能力的途径,也往往成为机构进军中国初期的选择。

  基金业协会备案信息显示,2021年以来,不少外资机构选择QDLP方式切入中国。

量化投资太火了!全球巨头出手:在中国又有新动作!

  基金业协会备案信息

  MSCI 董事总经理、亚太区指数解决方案研究部主管魏震日前接受中国基金报采访时指出,中国市场持续推进金融市场开放,市场准入不断改善,海外投资者看到这一点。

  而从外资展业行动来看,抓住机遇,分享中国发展果实也是众多外资机构的选择。这一点,并未因为外围环境等因素变化出现变化。

来源:中国基金报

2021-09-16 15:34:43 展开全文 互动详情 74人气
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互联网跟帖评论服务管理规定

第一条 为规范互联网跟帖评论服务,维护国家安全和公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益,根据《中华人民共和国网络安全法》《国务院关于授权国家互联网信息办公室负责互联网信息内容管理工作的通知》,制定本规定。

第二条 在中华人民共和国境内提供跟帖评论服务,应当遵守本规定。

本规定所称跟帖评论服务,是指互联网站、应用程序、互动传播平台以及其他具有新闻舆论属性和社会动员功能的传播平台,以发帖、回复、留言、“弹幕”等方式,为用户提供发表文字、符号、表情、图片、音视频等信息的服务。

第三条 国家互联网信息办公室负责全国跟帖评论服务的监督管理执法工作。地方互联网信息办公室依据职责负责本行政区域的跟帖评论服务的监督管理执法工作。

各级互联网信息办公室应当建立健全日常检查和定期检查相结合的监督管理制度,依法规范各类传播平台的跟帖评论服务行为。

第四条 跟帖评论服务提供者提供互联网新闻信息服务相关的跟帖评论新产品、新应用、新功能的,应当报国家或者省、自治区、直辖市互联网信息办公室进行安全评估。

第五条 跟帖评论服务提供者应当严格落实主体责任,依法履行以下义务:

(一)按照“后台实名、前台自愿”原则,对注册用户进行真实身份信息认证,不得向未认证真实身份信息的用户提供跟帖评论服务。

(二)建立健全用户信息保护制度,收集、使用用户个人信息应当遵循合法、正当、必要的原则,公开收集、使用规则,明示收集、使用信息的目的、方式和范围,并经被收集者同意。

(三)对新闻信息提供跟帖评论服务的,应当建立先审后发制度。

(四)提供“弹幕”方式跟帖评论服务的,应当在同一平台和页面同时提供与之对应的静态版信息内容。

(五)建立健全跟帖评论审核管理、实时巡查、应急处置等信息安全管理制度,及时发现和处置违法信息,并向有关主管部门报告。

(六)开发跟帖评论信息安全保护和管理技术,创新跟帖评论管理方式,研发使用反垃圾信息管理系统,提升垃圾信息处置能力;及时发现跟帖评论服务存在的安全缺陷、漏洞等风险,采取补救措施,并向有关主管部门报告。

(七)配备与服务规模相适应的审核编辑队伍,提高审核编辑人员专业素养。

(八)配合有关主管部门依法开展监督检查工作,提供必要的技术、资料和数据支持。

第六条 跟帖评论服务提供者应当与注册用户签订服务协议,明确跟帖评论的服务与管理细则,履行互联网相关法律法规告知义务,有针对性地开展文明上网教育。跟帖评论服务使用者应当严格自律,承诺遵守法律法规、尊重公序良俗,不得发布法律法规和国家有关规定禁止的信息内容。

第七条 跟帖评论服务提供者及其从业人员不得为谋取不正当利益或基于错误价值取向,采取有选择地删除、推荐跟帖评论等方式干预舆论。跟帖评论服务提供者和用户不得利用软件、雇佣商业机构及人员等方式散布信息,干扰跟帖评论正常秩序,误导公众舆论

第八条 跟帖评论服务提供者对发布违反法律法规和国家有关规定的信息内容的,应当及时采取警示、拒绝发布、删除信息、限制功能、暂停更新直至关闭账号等措施,并保存相关记录。

第九条 跟帖评论服务提供者应当建立用户分级管理制度,对用户的跟帖评论行为开展信用评估,根据信用等级确定服务范围及功能,对严重失信的用户应列入黑名单,停止对列入黑名单的用户提供服务,并禁止其通过重新注册等方式使用跟帖评论服务。国家和省、自治区、直辖市互联网信息办公室应当建立跟帖评论服务提供者的信用档案和失信黑名单管理制度,并定期对跟帖评论服务提供者进行信用评估。

第十条 跟帖评论服务提供者应当建立健全违法信息公众投诉举报制度,设置便捷投诉举报入口,及时受理和处置公众投诉举报。国家和地方互联网信息办公室依据职责,对举报受理落实情况进行监督检查。

第十一条 跟帖评论服务提供者信息安全管理责任落实不到位,存在较大安全风险或者发生安全事件的,国家和省、自治区、直辖市互联网信息办公室应当及时约谈;跟帖管理服务提供者应当按照要求采取措施,进行整改,消除隐患。

第十二条 互联网跟帖评论服务提供者违反本规定的,由有关部门依照相关法律法规处理。

第十三条 本规定自2017年10月1日起施行。

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