近年来，量化投资在国内发展越来越成熟，市场对量化投资的讨论较多。比如：随着人工智能的不断发展，人脑与AI的结合方式会持续地进化、丰富，人工智能如何影响量化投资？是否会取代基金经理的工作？量化投资的发展趋势如何……

为了让投资者对神秘的量化黑匣子更了解一些，在“向上的力量·景顺长城基金20周年多资产策略会”量化投资专场中，景顺长城量化投资负责人黎海威与管理主动量化与指数增强产品的基金经理徐喻军、研究市场中性和绝对收益策略的基金经理胡宇坤进行了精彩讨论，以下是部分核心内容。

公募基金、私募基金，量化投资上有什么不同？

核心观点：公募量化基金透明度、流动性高，适合主题、风格需求明确的投资者。

对于量化投资，公募基金或私募基金都有运用，二者有什么不同呢？

黎海威指出，公募量化基金受到监管机构的严格监管，通常具有较高的透明度和流动性。公募量化基金在投资方面更注重稳健的回报和风险控制。私募量化基金通常不受限制，可以运用更多样化和灵活的策略，但其面对的是限定到少量投资者的高净值人群，对透明度和流动性的要求较低。

胡宇坤表示，在股票投资策略上，公募量化相对更偏基本面策略，以长周期量价策略为辅，即公募量化会更多地依赖个股公司基本面的数据；私募量化产品往往以短周期量价策略为主，也会加入一些基本面策略和长周期策略。与私募产品相比，公募具有流动性好，信息公开透明等优势，可以提供丰富的beta型产品，如行业主题增强、风格Smart beta等。随着主题化行情的发展、风格的延续，被动基金及相应的增强基金呈现了较强的生命力，适合主题、风格需求明确的投资者。

全面注册制下，对量化投资有什么影响？

核心观点：全面注册制，有助于提高量化投资决策的可靠性和精度，量化或向多策略发展。

今年2月《首次公开发行股票注册管理办法》发布，标志着全面注册制改革正式启动，这对量化投资有什么影响呢？

黎海威认为，全面注册制下，上市公司的基本面和运营情况等数据将更加规范，有助于提高量化投资决策的可靠性和精度。此外，可交易的股票数量预计将增加，有助于提高市场流动性，为量化投资者提供了更多的交易机会，提高策略的执行效率和投资回报率。另外，股票数量的增加也有助于量化机构进行分散投资，降低交易风险和策略之间的相关性，同时提高策略的容量。而且全面注册制将扩大融券券源范围，缓解了融券券源不足的问题，降低融券难度和成本。

徐喻军还补充表示，在注册制改革、IT和信息处理能力增强等大背景下，量化有望向多策略路径发展。

量化投资向多策略发展，未来存在什么趋势呢？

核心观点：多策略量化投资可以实现更加稳定、具有较高回报的投资效果。

徐喻军认为当量化投资向多策略的发展方向演变时，意味着投资者不再仅仅依赖于单一的策略来进行投资决策，而是采用多种不同的策略并将它们组合起来。这种多策略的方法旨在通过在不同市场环境下应对不同的风险和机会，实现更加稳定和具有较高回报的投资组合。

黎海威认为有两个趋势，一个就是自下而上和自上而下的结合，第二个就是的投资的宽度跟深度的结合。此外近年来，随着技术的发展，机器学习和人工智能在量化投资中的应用也越来越广泛。利用机器学习和深度学习等算法，通过大量数据的分析和模式识别，发现市场的非线性关系和隐藏的规律，以制定交易策略。AI技术可以赋能量化投资。

量化投资对A股市场有什么影响？

核心观点：不同大类策略之间通常很难对市场形成统一的影响。

围绕量化交易，市场存在一定争议，比如有观点指出它可以增加市场成交量，促进股市活跃，有助于形成合理的价格。但也有观点认为，容易导致交易趋同，加剧市场波动，违背市场公平。

黎海威表示量化投资理念可归纳为均值回复、趋势追踪两大类。这两大类理念几乎在任何可比方面均相互对立，对市场的影响也各不相同，对任一大类策略来说，虽然可能会倾向于使用某一类理念，但另一相反理念也可能出现在其所使用的子策略/Alpha源上。基于所使用子策略的不同，同一策略产品在不同管理人管理下对市场的影响也不尽相同，并具有时变特征，而不同大类策略之间通常很难对市场形成统一的影响，即使全行业类似交易策略规模扩大至相当级别，对市场的影响很难统一方向。

与固收+、一些理财产品相比，量化对冲策略有哪些特点？

核心观点：市场成交量和波动性放大，量化中性策略股票端更容易获取超额收益。

提及追求绝对收益，固收+或理财产品、量化对冲也追求这种目标，三种特点是不是相同呢？

胡宇坤认为固收+、理财产品与量化对冲策略的收益风险特征接近，业绩稳健、风险较小，适合追求稳定收益、长期跑赢通胀，同时注重风险控制、对回撤较为敏感的投资者。固收+产品的收益取决于股债配置比例、股市收益以及债市收益。在债市行情好、或股市单边上涨行情下，固收+的配置价值更高。但在股债双杀的市场环境下，固收+产品的吸引力下降；此时作为一种不是债券的低风险底层资产，量化对冲策略的投资价值凸显。值得一提的是，目前市场成交量和波动性放大，量化中性策略股票端更容易获取超额收益，且对冲成本有所下降，这些均有助于提升市场中性策略的表现和吸引力。

人工智能的发展，对量化投资有什么益处？是否会取代基金经理？

核心观点：AI技术让量化数据分析更客户，有望继续推动量化领域的发展。

从今年市场看，人工智能成为高频词汇，它的应用体现在内容创新、场景创新、体验创新等方面，人工智能将在量化投资各个流程中能得到有效应用吗？

徐喻军表示随着大数据、人工智能的发展，让数据集成和分析越来越客观，越来越迅速，整体Alpha只会越来越难做。随着散户的演变，个人投资者越来越机构化，通过基金申购，通过养老金管理，自己炒股票的人越来越少，的确竞争难度会越来越大。量化投资，只有与时俱进，持续投入研发，才能保持在市场中的竞争力，在投资策略上要不断创新，应用更多类型的工具实现投资者的需求。

同时徐喻军还指出，总的来说，AI将会是基金经理的工具，而不是取代基金经理。虽然AI的智能化和自动化可以更好地应对大数据的分析和应用，但具体到投资决策上还需要考虑更多的因素，基金经理在经验、洞察力、判断能力上，仍然具有独特的优势和价值。就量化而言，策略研发也并非一劳永逸，一个策略适用的时间、范围等都是有限的，ChatGPT可以赋能量化投资，但并不能完全取代人的作用，代码的调试、策略的研发等都需要研究人员。

胡宇坤认为AI技术，包括ChatGPT和其他先进的机器学习模型，已经在量化投资领域产生了实质性的影响，并且有望继续推动该领域的发展。首先，机器学习模型和大数据量是一对完美组合，对发掘大数据量里面蕴藏的规律；其次ChatGPT的出现，使得机器对于人类语言有一定的“理解能力”，它最重要的功能就是能帮助我们进行报告解读，并将文档中一些微妙的用词变化体现出来；最后，ChatGPT能极大的提高人们的学习效率和拓展能力。虽然理论上AI是一种方法，可以用于预测模型、自动化交易、风险管理、资产配置，但是实现不同的功能需要选择合适的AI模型很重要。

在现在的市场环境下，适合配置什么策略的量化产品？

核心观点：当前适合较为保守策略，市场中性策略+指数增强策略+固收的多策略组合。

在今年波动较大的市场环境下，可以配置什么样的量化产品呢？

徐喻军表示今年以来，国内经济表现为弱复苏的特征，物价水平呈回落趋势，PPI 同比负增幅度逐步扩大，需求不足问题仍然存在。尽管行业、企业基本面有所好转，但仍缺乏足够的利好数据去验证和推动，未来权益市场更多为结构性行情，市场波动较大，单一股票策略比较难把握市场的阶段性机会。因此，当前市场比较适合保守策略，量化多策略，如市场中性策略+指数增强策略+固收的多策略组合。

站在新的发展时点，量化投资也将有新的发展趋势，随着人工智能技术不断发展，通过机器学习技术来辅助进行量化投资，不再是遥不可及，未来AI技术在量化投资里资产配置的优化和投资决策效率的提高上，将有更多发挥空间，投资者可以保持关注。

来源：景顺长城基金