险资明星荟-第21期
　　人工智能+量化投资，将会如何发展？
　　早在2018年，太平资产就将人工智能技术运用于量化策略。在2023年权益类保险资管产品中，太平资产采用了人工智能技术的一只量化产品业绩排名前列。人工智能如何与量化投资结合，有何发展前景和潜在风险？作为权益市场的重要机构投资者，保险资金如何在波动行情下开展量化投资？
　　日前，太平资产量化投资部总经理王振州接受券商中国记者专访时表示，随着人工智能、机器学习和大数据分析技术的发展，量化投资策略的算法不断优化，量化投资策略得以更加精准地捕捉市场信息，优化投资组合，提高风险管理能力，在震荡行情下更容易捕捉市场机会。
　　同时，量化投资也面临一些挑战。在追求高收益的过程中，量化模型可能会过度拟合历史数据，导致在新的市场环境下表现不佳。此外，随着量化人工智能投资的普及，市场上的竞争也在加剧，从而减少某些策略的盈利空间。
　　“随着人工智能技术发展，其在投资中的应用更加成熟和普及。”王振州说，“对于我们而言，主要挑战是如何紧跟时代的节奏不停地迭代更新策略，例如如何使用人工智能技术的强大功能为投资赋能，去高效地运用各类策略。”
　　以下为专访内容：
　　券商中国记者：您如何看待人工智能技术在投资中的应用现状和前景？
　　王振州：我们团队在2018年已经开始尝试采用人工智能投资策略系统，主要是结合大数据分析和机器学习算法，去选股寻找价格错配的投资机会，2019年正式设立人工智能量化产品。近两年，越来越多的公募基金也开始发行类似AI产品。
　　从业绩表现来看，随着人工智能技术发展，其在投资中的应用更加成熟和普及，显示出明显的特色优势，尤其在小盘股中的表现比较突出。现在我们每年都在逐步增加人工智能策略应用的规模，逐步测试合适的规模。
　　目前，我们也在考虑大语言模型对于量化投资有什么帮助，去年已经在公司内部搭建了一个大语言模型，同时也围绕这一块做了很多研究和探讨，不仅是资产端，负债端的影响我们也做了相关研究。
　　券商中国记者：2023年量化投资整体表现较好，您认为主要原因是什么？春节前量化私募经历集体踩踏，如何看待这一现象？
　　王振州：2023年量化投资的整体表现较好可能是由多种因素共同作用的结果。
　　一是量化投资算法技术进步。随着人工智能、机器学习和大数据分析技术的发展，量化投资策略的算法不断优化，量化投资策略得以更加精准地捕捉市场信息，优化投资组合，提高风险管理能力，在震荡行情下更容易捕捉市场机会。
　　二是当小盘占优的市场风格有利于量化投资超额收益获取。量化多头普遍对标中证500、中证1000等中小市值指数，而中小市值个股2023年的结构性机会和活跃度则更为突出。在某些市场环境下，量化策略可能更能适应波动性，通过算法快速响应市场变化，从而在波动中寻找到盈利机会。
　　当然，量化投资也面临着一些挑战：
　　例如，模型过拟合，在追求高收益的过程中，量化模型可能会过度拟合历史数据，导致在新的市场环境或者各种制度在调整的情况下表现不佳；金融市场的结构和规则不断变化，也会影响量化策略的有效性，需要投资者不断调整模型以适应新的市场环境。
　　随着量化人工智能投资的普及，市场上的竞争也在加剧。更多的参与者可能导致策略的拥挤，从而减少某些策略的盈利空间。
　　今年春节前量化私募净值大幅下跌，主要问题是金融市场的结构和规则不断变化以及私募基金过于集中偏小盘及微盘，市值因子没有很好地进行控制。风控模型要对市值因子做好约束设置，以避免超额收益波动过大。今年春节前量化私募负超额很大的时候，太平资产量化产品还是正超额收益，主要还是一直坚持对各类风险因子做了较好的控制，尤其是控制市值因子。
　　总的来说，量化投资表现受到多种因素的影响，投资者需要不断监控市场变化，优化策略，并准备好应对潜在的风险。
　　券商中国记者：量化交易特别是高频交易相对中小投资者存在明显的技术和速度优势，但一些时点也存在策略趋同、交易共振等问题，加大市场波动，这也是监管持续强化的重要方向。在险资实践中如何应对这个问题？
　　王振州：保险资金一直都不能高频交易，保险资金量化投资一直是在严格监管制度下运作，另外，太平资产的量化策略也相当多元化，通过策略多元化可以避免策略趋同及交易共振的问题。在程序化及相关监管规范下，私募和保险资金的差异在缩小。我们重点都放在如何在规范的要求下做好及持续迭代好的选股策略，提高超额收益。强化对量化交易的监管对规范整体量化交易有好处，量化私募的超额收益要回归，未来私募超额收益和公募基金量化差异会进一步缩小。
　　券商中国记者： 如何看待保险资管行业应用量化投资的效果和发展态势？
　　王振州：近年来，保险资管行业在应用量化投资方面取得了一定的进展，其效果、特征和发展态势可以从以下几个方面进行概述：
　　从保险资金运用角度来说，量化投资，包括指数增强、多空对冲及中性策略，依然取得了明显的效果：权益组合波动性明显减少；风险、收益特征更利于跟踪、控制，有利于保险资金权益多元化配置。
　　从保险资金的特征优势上说，投资资金久期相对较长，可以避免短期不利因素影响，量化投资策略在兼顾长期短期风险、收益方面更加可控，有利于策略长期运作，获取长期阿尔法收益。
　　由于IFRS9新会计准则实施保险资金运用面临新的挑战，在这个背景下，以获取风险调整后更高收益为目标的量化策略相比以前更加重要，减少波动率的需求更加突出。在IFRS9新的会计准则下，量化投资可以更多利用多空对冲相对价值策略及目标波动率策略管理投资组合，在合理目标波动率水平下，获取最高的长期回报。因此在新发展态势下，量化投资在保险资管权益投资中的重要性愈发重要。
　　券商中国记者： 经历了2023年的行情，公司量化投资有何主要经验和感悟？
　　王振州：针对2023年的行情，我们主要从两方面开展量化投资工作：一是坚持以绝对收益为导向，灵活利用股指期货对冲工具来动态调整仓位，在市场下行阶段降低权益波动。二是坚持金融科技赋能量化投资，在人工智能和大语言模型领域投入资源、进行大量的探索，提升团队整体的投研效率。
　　结合在人工智能模型上的研究成果，太平资产量化投资部积极把握住了2023年中小市值股票上的机会，其中一只产品在同类产品中名列前茅。
　　我们在量化投资中非常注重风险管理，通过严格的风险控制措施来避免过度暴露于市场风险。例如，可能会对投资组合进行行业中性及市值中性的调整，以减少特定行业或市值规模的风险暴露。
　　随着IFRS 9新会计准则的实施，公司也调整了量化策略，以适应会计利润与市值利润更加匹配的新要求。通过多空对冲相对价值策略及目标波动率策略来管理投资组合，以在合理目标波动率水平下获取长期回报。
　　在市场风格发生重大变化时，如何调整策略以适应新的市场环境很重要。我们认为，在市场风格轮动时，不应过分追求短期的超额收益，而应更加注重长期稳健的投资回报。此外，在风险控制中要注意行业和市值风险的暴露。
　　券商中国记者：如何看待今年以及中长期的权益市场走势？
　　王振州：今年权益市场机会还是不少，主要有几点考量：一是政策支持。中国政府强调稳中求进的工作总基调，预计将继续实施积极的财政政策和稳健的货币政策，以支持经济的稳定增长。这可能会为市场带来投资机会。二是流动性改善。预计国内流动性将保持合理充裕，海外流动性也有望迎来拐点，这可能吸引更多中长期资金流入权益市场。
　　当然，面临的挑战也不小。全球经济环境来看，全球经济增长动力不足，主要经济体增长态势和货币政策走势可能进一步分化，这可能对全球股市产生影响。此外，国际政治经济环境的不确定性，如贸易摩擦、地缘冲突等，可能对市场情绪和投资决策产生影响。
　　券商中国记者：对于今年行情，公司量化投资目标和投资策略是怎样的？
　　王振州：对于2024年及中长期的权益市场走势，根据目前的分析和预测，投资策略是先防守后反击。
　　今年在IFRS9新会计准则下，公司量化投资依然坚持以绝对收益为导向，在降低权益组合波动性的条件下获取风险调整后的合理收益。在应对措施方面，主要是从以下几点布局：
　　先考虑防守风险控制：通过严格的风险管理，确保投资组合在市场波动时能够保持较低的波动率，减少潜在的损失。
　　再考虑在市场有机会后，如何反击。一方面，量化投资积极推进策略多元化布局，在原有的指数增强产品条线和灵活对冲产品条线之外，新增布局被动指数型产品。未来我们计划继续发行成长、价值、质量、动量风格的风格策略产品，丰富子策略储备。另一方面，坚持创新引领，加强投研能力建设。量化投资部持续完善量化平台因子库储备，优化平台建设的贡献对个人绩效的影响。
　　同时，在量化投资的应用场景上，使用大规模预训练模型进行技术实现。将最前沿的模型和工具应用到投资中，提高量化投研效率。我们也会持续研究和开发新的量化模型和策略，以适应市场变化，提高投资决策的科学性和效率。
　　从股票选择上，高股息类红利行情也是在未来很长一段时间值得把握的机会，我们可以更加精准地通过模型选出质地较好的个股。
　　
（文章来源：券商中国）