1月18日下午，华鑫证券联合卡方科技举办的“量化鑫风向——展望2024·未来可期”在上海四行仓库举办。

　　当日，华鑫证券经管委委员、经纪业务管理部总经理曹剑锋、华鑫证券上海分公司总经理钱铿、华鑫证券研究所金工首席分析师吕思江、山金期货创新业务部副总经理桂靖、满风资产总经理兼投资总监刘海影、鸣熙资产股票策略负责人吴比亚、幂数资产研究总监夏超、卡方科技创始人郑盛出席本次活动。
　　坚持金融科技引领业务发展，华鑫证券目前已开发出奇点特色交易系统、灯塔基金投资管理平台等多套技术系统，提供低延时交易速度和快速响应服务，获得了业内的一致认可。未来，华鑫证券将与更多生态链合作伙伴一起，定期举办“量化鑫风向”系列线下沙龙活动，搭建管理人共同对话、分享和交流的平台。
　　成为科技创新型的高品质金融服务商
　　华鑫证券经管委委员、经纪业务管理部总经理曹剑锋为本次大会作致辞。他表示，“华鑫证券自2017年率先提出金融科技引领业务的公司战略以来，我们始终围绕客户的一个核心需求，提供了包括特色策略、特色系统、资金支持、研究支持、托管服务五位一体的全方位解决方案。”
　　经过多年的耕耘，华鑫证券的奇点特色交易柜台和特色行情等全链路解决方案有效地满足了客户在高频交易领域低延时、高爆发的交易需求，吸引了不少量化投资客户。近些年来，华鑫证券特色金融科技服务的客户数量不断增长，服务品质也在不断提升，华鑫证券在金融科技市场的知名度和美誉度也在不断地增强。
　　为了进行服务升级、营造服务生态，华鑫证券联合卡方科技举办知识沙龙，旨在为客户提供一个知识共享交流平台，探讨量化交易、AI应用、微盘策略等多项热点话题。未来，华鑫证券将和更多生态链伙伴一道，定期举办多场线下沙龙活动，为用户和客户创造更大的价值。
　　曹剑锋表示，“我们相信，伴随着技术的不断进步和策略的不断迭代，量化在金融投资领域的影响力会日益凸显。华鑫证券将始终紧跟市场步伐，继续走差异化、专业化的道路，努力发展成为科技创新型的高品质金融服务商，持续为专业投资者提供业务赋能。”
　　今年仍看好红利和小微盘
　　华鑫证券研究所金工首席吕思江分享了他们团队在基金研究和策略配置方面的工作。他们不仅关注A股、港股，还关注公募、私募和微盘等产品配置。
　　在2024年年度策略报告中，吕思江对全年的整体经济环境进行了分析，预计明年经济仍在底部温和复苏区间。
　　投资端方面，房地产供需双弱的格局短期难以反转，居民加杠杆意愿不强，房企销售数据难以显著修复，拿地和竣工调整压力仍旧较大；基建投资有望在地产下行周期成为经济的主要拉动项，中央财政发力效果可能一定程度受地方政府债务压力干扰。
　　出口端方面，2024年美国进入降息周期有望对出口形成一定支撑。
　　消费端方面，受制于居民收入增速预期，消费预计仍将走弱;但中美周期错位人民币汇率压力降低，当前股债风险溢价仍处高位属于高赔率区间，权益底线思维不必过度悲观。债市受经济复苏力度较弱影响预计仍中枢下行，战略上整体平均配置股和债。
　　吕思江表示，2024年外盘流动性转松和国内复苏力度将影响公募整体超额收益节奏，但考虑到大盘成长仍是公募基金的主要风格，明年超额继续承压。
　　在吕思江看来，2024年是个“平庸”之年，但仍有赚钱效应。他还对海外的通胀和衰退可能性进行了分析。他认为，“美国的外部需求不会很好，2024年再次加息的概率不大；在不发生深衰退的情况下，预计海外波动对国内影响有限。中国盈利周期继续探底，下行斜率相比2022-2023年较优，向上幅度取决于财政力度，产业创新（小盘成长）有可能贡献结构性机会，看好央国企红利、小/微盘成长股机会。”
　　红利方面，根据华鑫金工团队的模型预测结果，吕思江认为，红利风格优势延续，高景气成长不乏结构性机会。因子层面建议在红利因子基础上增加对质量、成长因子的暴露，将红利更多向GARD偏离。
　　小/微盘方面，吕思江经过模型预测后认为，短期市场风格可能短暂切向大盘风格，但全年来看小盘风格占优逻辑未变，中证1000、中证2000、科创100在宽基指数中仍旧相对占优。
　　深耕七年打造金融科技硬实力
　　坚持金融科技引领业务发展，华鑫证券已构建起可持续的金融科技驱动力。华鑫证券上海分公司总经理钱铿分享了公司在金融科技领域的七年发展历程，目前已开发出奇点特色交易系统、引力波大数据分析平台、灯塔基金投资管理平台、仿真回测平台、恒星资产管理平台及定制交易终端产品，覆盖不同技术及服务要求的客户群体。
　　钱铿介绍道，华鑫证券的两大核心系统分别是奇点特色交易系统和“N视界”仿真回测平台，这两个系统都是公司自主研发，响应时间快，升级迭代，且具有较高的市场认可度。
　　低时延的奇点特交易系统采用持续的全链路调优，对接多种交易算法和多样的特交易终端，能够根据需求定制开发，帮助投资者捕获交易机会，增厚投资收益；同时内置合规风控，严格验资验券。
　　针对仿真环境下的交易策略优化和迭代问题，钱铿表示，“华鑫证券仿真回测平台与实盘有一致的撮合机制和行情发布模式，采用了和实盘相同的接口，做到高度的仿真，支持国内主流交易所交易的品种，方便跨市策略的回测验证，同时拥有足够多的报单容量、足够大的报单深度、多样的报单类型。”值得一提的是，仿真回测平台的策略可以本地运行，无需上传云端执行回测。
　　截至目前，华鑫证券核心研发团队共有23个产品组，规模接近200人。团队成员均来自于交易所、金融机构和长期提供行业软件的供应商，团队掌握低时延系统的核心技术、交易所交易系统相关技术，有多年业务积累和行业经验。
　　钱铿还提到了灯塔基金投资管理平台，这是华鑫证券面向基金研发的全方位评价分析系统，其中评价体系是其核心。根据基金的每日交易数据，灯塔平台可以计算出基金的收益指标、风险指标、风险偏好、归因分析等一系列数据，并出具专业绩效评估报告。“帮助私募管理人了解哪些因子是有效的，哪些是无效的，并分析其真实的收益来源。”
　　华鑫证券基于自身的金融科技实力希望搭建三个平台，第一个平台是面向投资者，提供全生命周期的投资服务平台，从投研、仿真、策略测试到业绩展现、投资决策、投资执行、融资等全链条服务。第二个平台是风险控制运营管理平台，提高自身的决策准确度和效率，从而增强对外服务能力。第三个平台，是与友商、同行建立综合型生态合作平台，互相取长补短，相互赋能。
　　ChatGPT时代下的量化投资
　　在会议中，鸣熙资产股票策略负责人吴比亚分享了“ChatGPT时代下的量化投资”主题演讲。
　　吴比亚提及了早期的一种模型，即NLP自然语言处理，这是基于统计方法，通过字典中的字段进行向量构建，实现了文本数据到数字的转化。然而，NLP自然语言处理方法不能根据语境的信息来识别句子所表达的意思。这种方法由于能够快速把句子转化成向量，因此最适用于搜索引擎这种场景。
　　吴比亚还讨论了大语言模型的优势，比如使用简便、强大的训练功能和广泛的应用范围。“大语言模型，比如ChatGPT的一些表现甚至超过了人类的平均分析能力。如果我们给它一些金融文本或数据，ChatGPT可以帮助我们找到背后的逻辑，即使不是那么直观，它也能捕捉到一些更深层次的含义。”
　　吴比亚还提及了ChatGPT在语义和舆情分析上的优势，可能有助于量化投资。“ChatGPT面对不同的新闻材料，能够识别字里行间的区别和情绪变化。如果把上市公司的新闻内容作为风险因子或辅助性指标，可以更好地作用于我们日常的投资。”吴比亚表示。
　　最后，吴比亚还提到大语言模型真正落地，还可能面临如算法和算力的挑战。“大语言模型需要的算力是非常大的，需要比较高性能的GPU。”
　　快速捕捉到错误定价
　　满风资产总经理兼投资总监刘海影分享了“2024年AI量化策略能为投资者做什么”。
　　刘海影提到，“市场的贝塔来自于实体经济长期的、可预期的增长，而阿尔法是零和游戏。中国的阿尔法远远好于美国。因为中国股市的交易者构成与美国不同，存在大量的噪音交易者，仍然有大量的受情绪驱动、信息驱动的短线交易者，这都导致中国市场的阿尔法池很厚，且存在大量的错误定价机会。”
　　从量化多因子的角度来看，“在成熟市场，管理人大部分精力是放在偏基本面的多因子；但在中国市场上，如果能够做好偏技术性的因子，那么对于阿尔法这种短线的错误定价机会的捕捉能力也是非常强的。”刘海影表示。
　　在刘海影看来，当前，量化界面临的共同问题是如何用数学手段比竞争对手更快地识别到错误定价机会。第一，有没有更好的想法去开发更有效的因子；第二是在因子合成方面，如何更有效地对因子进行赋权；第三如何更好地择时和执行策略。
　　此外，刘海影还分享了多因子模型的弱点和痛点，包括数据的高噪音和性价比低等问题。“股市的量价数据的最大缺点是高噪音，性价比很低。因此我们不能奢望通过模型把股票分成好股票和坏股票，还应该加上模型没办法区分的一类股票。”
（文章来源：财联社）