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机器人投资经理向我们走来

时间:2019-09-11 16:58

日线级K线,学习规模超过1000万条;1分钟级K线,学习规模超过15亿条;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。

打上经验的烙印

将数据因子升级至投资特征值

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段的比值,理想状况是1:1:1,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D.E.Shaw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。

“四大金刚”机器人构建不同投资组合

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。