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“投資就是要做有價值的事情?！?泓德基金量化團隊負責人蘇昌景堅持著如此的價值觀，也堅持用量化去篩選時代的賽道，用量化擁抱時代的紅利。

與量化投資相遇相守數(shù)載，在技術浪潮的推動下，蘇昌景見證了量化投資的蛻變，也積累著對量化投資的認知，更將這些理念與時俱進地應用于實踐中。

強者與弱者思維

(資料圖)

對于量化投資的理念，在蘇昌景看來，量化投資就是要圍繞股票價格波動的驅動因素展開研究與分析。具體來看，驅動因素拆解為三：一是超長基本面因子，即公司商業(yè)模式、治理水平、管理層能力等因素；二是高頻基本面因子，即未來短期內行業(yè)的預期業(yè)績增速或表現(xiàn)；三是短期量價因子，即交易過程中所體現(xiàn)出來量價相關的統(tǒng)計規(guī)律。

蘇昌景認為，相較于主動投資，量化投資在超長基本面因子上優(yōu)勢并不明顯?！霸街匾曔@方面因子，越是一種‘強者思維’，即投資足夠優(yōu)秀的企業(yè)?！碧K昌景解釋道，與主動投資相比，量化投資對企業(yè)的深度研究上具有天然弱點，因此量化投資更應該思考自身并發(fā)揚自身的優(yōu)勢所在，而量化投資朝著高頻量價的轉變也恰好提供了這一契機。

“高頻量價更強調科技能力。越高頻便越不依賴對公司的深度認知?！碧K昌景認為，這更像是“弱者思維”。“雖然買了很多股票，每個公司賺的錢也比較少。但因為持有的公司眾多，交易頻繁，周轉很快，因此可以獲取豐厚收益?！碧K昌景表示，量化投資的優(yōu)勢正在于用高頻提升勝率。因此，量化投資需要考慮自身的投資體系以及策略表現(xiàn)的中短期市場適應性?！案哳l意味著周轉。只有貼近市場風格，才能展開交易去賺錢。”

AI智能與人類智慧

如何挖掘高頻層面的因子，是量化實踐中的核心問題。

在蘇昌景看來，技術的發(fā)展讓量化因子挖掘各有所異。一部分因子源于人的認知，例如股票的交易熱度、漲幅與成交數(shù)、股票收益率的日內分布等；另一部分因子則源于神經網絡、機器學習等技術挖掘，這些因子往往是非線性，超越了人力理解的范疇。

如何用因子構建有效的量化策略，則是量化實踐中的關鍵問題。

蘇昌景介紹，在挖掘出因子后，無論是否有效率，都會將其放置于因子庫中?！巴顿Y的本質是評判標的的預期收益率和風險。量化投資正是運用模型來進行預測，只是在具體操作中，不同頻度的預測所運用的有效的因子會有所不同?！碧K昌景表示，構建充分的因子庫，不僅能便于進行不同維度的量化模型構建，而且能幫助模型更加體系化和完善化。

“AI未來是否會接管量化？”

科技在量化投資中的地位日趨重要，AI技術也同樣引發(fā)著行業(yè)的思索。對此，蘇昌景堅信，人在量化投資中的作用將無可替代?！耙环矫?，目前的大模型解決的是通用性問題，在專業(yè)問題上未必有效；另一方面，一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)模型離不開設計者對數(shù)據(jù)、算法技術的深入理解。只有人深度參與，才能產生有效的模型?！?/p>

專業(yè)人才與團隊協(xié)作

早期量化投資最為強調兩方面的底層能力：一是數(shù)據(jù)分析能力；二是軟件工程能力。

隨著量化投資逐漸由低頻基本面投資轉向高頻量價交易，對人才的需求也在悄然發(fā)生改變。蘇昌景介紹，“由于日漸高頻，因此研究更多是數(shù)據(jù)流和價格波動的規(guī)律性內容。因此目前量化人才的長板，更來自于如人工智能、機器學習等科技領域?！?/p>

作為泓德基金量化團隊負責人的他，也在致力于將泓德基金量化團隊打造成一支更加專業(yè)團結的隊伍。

不同于常見的部門制，蘇昌景介紹，量化團隊在泓德基金內以跨部門的柔性團隊形式存在，以量化投資部為主，包括專戶、風控、IT等多部門人員組成共同協(xié)作。多年的跨部門協(xié)作也讓團隊經驗頗豐?！翱绮块T協(xié)作能讓大家在同一個平臺、同一個維度上展開討論，也由此形成共用的技術平臺，目前我們已形成了一套標準化的模塊供大家調取使用?！?/p>

團隊永遠扮演著聚合放大的作用。蘇昌景介紹，在共用平臺的基礎上，泓德基金量化團隊成員依據(jù)自身所需調用因子，各有所長、通力協(xié)作?！皥F隊首先堅持在量化的大框架下，堅定圍繞股價波動的因素做深入研究和分析；其次，每個人再結合自身的背景和能力，選擇最適合自己的路?！?/p>

未來量化投資想要做好高頻量價，行業(yè)將在體系化和技術化層面展開競爭。落在團隊的人才需求上，蘇昌景表示，未來團隊也將更重視復合型技術人才的招募與培養(yǎng)。“比如懂得AI、計算機視覺等技術，或是具有自然語言處理、生物統(tǒng)計學等背景的人才。在系統(tǒng)化、體系化的思路下展開培養(yǎng)?！?/p>

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