朱海東，財通基金：
用量化語言捕捉超額收入
◎記者 陸海晴
最近，量化產(chǎn)品受到市場的青睞，多只量化基金提前結(jié)束募集。財通基金量化投資部負責人朱海東認為，只有穩(wěn)定，才能走得更遠。量化產(chǎn)品應(yīng)努力為投資者提供相對持續(xù)的超額回報。作為量化行業(yè)的老將，朱海東拒絕選擇一個模型并“平躺”，而是繼續(xù)探索新的策略，挖掘新的數(shù)據(jù)來源，努力提高量化模型的選股能力?！爸挥胁粩噙M化迭代，模型才能具有持久的生命力。"朱海東說。
如何實現(xiàn)指數(shù)增強基金的增強目標？朱海東選擇量化多因子模型作為投資基礎(chǔ)。“量化多因子模型是財通指數(shù)增強基金系列的基本模型之一。以最近發(fā)行的財通中證500指數(shù)增強基金為例。由于中證500指數(shù)具有行業(yè)分布均衡、分散度高的特點，為了更好地發(fā)揮量化多因素模型的能力，我們專注于分析師因素和高頻量價因素?！?/P>
其中，分析師因素體現(xiàn)了量化投資中積極選股的思維，即參照證券公司分析師和機構(gòu)對股票的看法對股票進行評分和選擇。借助分析師因素選擇的股票通常具有基本面好、市場認可度高、未來空間大的特點。
“在分析師因素的研究中，財通基金量化團隊起步較早，研究細致深入，積極跟蹤市場的最新研究趨勢，不斷挖掘因素的潛在價值，從而有效發(fā)揮分析師因素在量化選股中的作用。就高頻量價因素而言，通過對成交量、價格、振幅等短期交易數(shù)據(jù)和指標的分析，判斷股票的未來走勢?！盀榱嗽诂F(xiàn)有框架下盡可能發(fā)揮因素的選股效果，朱海東在使用高頻成交量和價格因素時，將維度降低到分鐘水平。在更好地適應(yīng)交易系統(tǒng)、戰(zhàn)略能力等因素的基礎(chǔ)上，篩選短期內(nèi)可能遇到錯誤殺戮但彈性較好的股票。
在朱海東的“指揮棒”下，分析師因子和高頻量價因子力求形成1+1>2的效果?！胺治鰩熞蛩剡x擇的更好的股票未來可能會有更大的上行空間，而選擇的更差的股票未來可能不會有更大的下行空間。但高頻量價因素不同，其選擇較差的股票未來的表現(xiàn)很可能仍然較差，而其選擇較好的股票，未來的表現(xiàn)并不一定較好。在實際投資中，我們將分析師因素與高頻量價因素相結(jié)合，發(fā)揮互補作用，努力提高戰(zhàn)略的盈利能力和抗風險能力。"朱海東說。
朱海東繼續(xù)探索新的策略，以保持量化多因子模型的活力?！傲炕嘁蜃幽Ｐ椭械囊蜃颖举|(zhì)上是與股價高度相關(guān)的數(shù)據(jù)。通過在模型中不斷疊加因子，可以增強模型的選股能力。然而，隨著市場上各種數(shù)據(jù)價值的不斷提取和消耗，多因素模型中某些因素的效果逐漸減弱甚至失效。在這方面，我們采取多策略補充多因子模型。”
談到這一點，朱海東的語氣充滿了興奮。作為一名長期從事定量領(lǐng)域的投資者，他熱衷于用定量語言表達自己的投資理念，希望在不斷為模型注入新的活力的同時，努力獲得相對穩(wěn)定的超額回報。朱海東說：“例如，機器學習非常有效。只要我們知道輸入的數(shù)據(jù)是什么，我們就可以擬合數(shù)據(jù)，通過機器學習消除干擾因素，從而更快地產(chǎn)生因素。對于機器學習產(chǎn)生的因素，我們將公式化因素，提取易于理解的本質(zhì)，努力找到更好地解釋當前市場運作的投資邏輯?！?/P>
朱海東還將利用時序模型輔助量化多因子模型，獲取交易信號，把握個股買賣的時間點?！皶r序模型是一種不同于多因素模型的策略，試圖通過不同的框架探索更多的信息，避免交易擁擠造成的收益損失。例如，當使用相同的數(shù)量和價格數(shù)據(jù)時，時序模型通?？梢垣@得不同于多因子模型的收入性能，因此它可以在一定程度上與多因子模型互補。"朱海東說。
路漫漫其修遠兮，朱海東帶領(lǐng)財通基金量化團隊不斷尋找。除了不同框架的策略外，財通基金量化團隊還在探索尚未被市場充分挖掘的數(shù)據(jù)源，包括更頻繁的交易數(shù)據(jù)和一些尚未被市場挖掘的行業(yè)基本面數(shù)據(jù)。畢竟，變化是普遍的，通則是長期的，并在不斷積累的過程中擴大能力圈。
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