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紅周刊 特約 | 莊正

當A股市場全面追逐人工智能賽道熱點之際，基民也在熱捧堪稱“AI基金”的量化產品。

(資料圖片僅供參考)

近期隨著業績回暖，私募量化基金紛紛打開申購，理由不外乎策略模型體系已經升級，策略容量已經擴容至更高水平。無論是大型公募還是中小型基金公司，在人工智能、ChatGPT大熱的當下，有多位管理人爭相發力成本較低且有AI技術加持的量化產品。

人工智能技術運用于投資的三個關鍵技術是數據、算力和算法，海內外的專家正在各方面取得突破。數據方面，越來越多機構不再滿足于常規的財報數據、高頻量價等標準化數據，而是將高科技手段運用到量化投資，通過另類數據尋找新的信號。

人工智能聯手量化基金

可以帶來超額收益

在A股市場偏好提升，熱點全面崛起的背景下，優勢疊加的量化策略基金備受投資者關注，今年以來業績表現不俗，而與當前A股熱點契合的人工智能、大數據分析等正是量化策略基金成功的關鍵之一。

量化基金是利用計算機算法和數學模型進行投資決策的基金。人工智能技術能夠對大量數據進行深度學習和分析，識別出市場中的規律和趨勢，進而制定投資策略和進行交易。

人工智能的優勢主要體現在算法交易和組合優化上。比如算法交易使用人工智能和機器學習算法來進行快速的交易決策，可以更快地分析市場數據、發現趨勢和預測價格走向。其已經被證明可以在短期內帶來超額收益，特別是在高頻交易中，但是算法交易需要高水平的技術和數據科學團隊，以及強大的計算和存儲能力來支持算法運行。

投資領域人工智能算法，最核心要解決的是股票市場決定不同股票回報率差異的定價基礎是什么。比如Fama-French六因子模型，告訴大家股票的超額收益來源分別是規模、分紅、動量、質量、估值、低波動，這是最經典的基本面算法模型。

為提高算力，各機構近年也大力投入，像私募幻方投資的AI LAB第二代超算“螢火二號”，規劃中的AI算力為1550PFLOPS（TF32），其已交付的算力已達到325PFLOPS（TF32），相當于336萬臺普通電腦的算力。

而資產組合優化，是指使用人工智能來確定最優的資產配置組合，可以根據預定的風險收益目標、市場趨勢、資產種類和約束條件來構建最優的資產組合。這種方法可以在長期投資中帶來超額收益，但需要大量的數據和歷史回測來驗證準確性和可靠性。

全球對沖基金領軍企業橋水的全天候策略，國內私募潼驍的全天候策略，都是基于人工智能進行資產配置的典范。當然，要實現真正的超額收益并不容易，需要針對具體市場和投資品種進行精細化的建模和分析。

小市值因子風格顯著超配

市場風格變化時或留下“隱患”

為了做出超額收益，很多主觀基金經理有著明確的市值風格偏好，通常只做適合自己風格的市場，也通常只在適合自己風格的市場表現更為出色，比如大盤風格基金經理通常需要大盤風格行情配合。

2020年以來，我們看見了量化指增產品對小市值因子出現顯著的超配變化情況。以2022年收益排名居前的華夏中證500指數增強和萬家中證500指數增強為例，這兩只基金自2020年下半年以來均是在小市值因子上超配更多。2022年二季度和四季度也表現出對小市值更為偏愛，而這兩只基金在2022年相較基準也均獲得顯著超額收益。可見在小市值因子復蘇進程中，對組合因子暴露及時調整可獲得顯著超額收益。但在2022年一季度的市場回撤，也讓兩只基金出現了顯著的負向超額收益。

目前公募主動量化產品主要有兩類，一類公募指增ETF產品發行始于2021年，作為重磅創新產品，指增ETF一經推出便獲得了市場的極大關注，首批5只產品于2021年末問世，2022年末第二批11只產品先后獲批發行，對標指數及基金公司均不斷擴容。

第二類SMARTbeta類股票ETF占全部股票ETF規模的3%，即327億元。SmartBeta-ETF發行成績平平，不同年份新發產品數量均在10只左右，合計/平均募資規模均相對較低，但產品創新不斷推陳出新，隨著市場投資者對于SmartBeta-ETF研究的不斷深入，產品未來發展潛力巨大。

當然這也帶來了一個問題，就是當人工智能跑出了一條完美凈值線的時候，人類也不知道它是如何導致的這一結果，原因是這種從策略到模型到算法都有人工智能生成的基金業績，無法對結果進行歸因。關注人工智能改變投資領域的投資者，建議更多關注目前存續公募的SmartBata類基金、指增類ETF等等；對于合格投資者，更可以在私募基金組合中配置50%左右的量化私募指增或中性策略較為合適。

（作者系星圖金融研究院研究員。本文已刊發于2月25日《紅周刊》，文中觀點僅代表作者個人，不代表《紅周刊》立場，提及基金僅為舉例分析，不做買賣推薦。）