【投基方法论】浙商基金向伟：用AI可以学习优秀基金经理的能力

　　1月20日电浙商基金智能权益投资部副总经理向伟20日做客今日头条财经频道和新华财经线上访谈栏目《投基方法论》，分享智能投资策略。

　　嘉宾简介：向伟，香港科技大学计算机科学与工程学系博士；2006年进入人工智能领域工作，曾任百度国际科技(深圳)有限公司技术负责人，上海桐昇通惠资产管理有限公司量化研究员；曾创建华大基因弹性计算实验室、百度机器学习深圳分部；现任浙商基金智能权益投资部副总经理、AI负责人。

　　问：AI选股和量化的区别在哪里？具体策略是怎么做的？

　　向伟：AI基金的运作方式并没有大家想象得那么神奇。目前市面上常见的狭义量化投资包括风格因子选股、高频量价择时等，很多量化投资选手也会用大量的历史数据来训练模型做未来预测。而我们认为，无论是主动投资还是传统量化投资，他们的收益来源都可以被采纳为AI基金的收益主成分，当我们有能力广泛地吸收各种收益来源的底层资产，那么我们拆解收益风险目标、构建组合的胜率就会得到渐进式提升。

　　同时，我们也不倾向于利用AI技术来做预测，因为历史数据永远不代表未来规律，因此我们更多的是利用历史收益亏损的概率分布，来帮助我们考量对于某一类底层资产或者某一类风险敞口，合理回报的阈值究竟设定什么目标为好，如此以来，采用分散投资的策略架构，我们只要坚持对于任何一类资产只取其合理回报，并不断进行风险预算的再平衡，这样借助资金周转率的提升，长期坚持下来大概率也可以获取不错的盈亏比。

　　(图片来源：浙商基金)

　　问：AI策略基金超额收益来于哪里？

　　向伟：我们的超额收益种类来源较为广泛。对于底层不同的Beta，我们根据其各自的基本面估值情绪会有Beta择时的收益；进一步对于Beta收益的拆解，我们也会拆解为宏观敞口收益、成长性收益、估值波动收益、情绪面交易端的收益。针对不同类型的产品，我们也会根据其资金端对于收益、波动性、资金久期的差异性，来组合和构建不同超额收益的目标。

　　例如以风格因子敞口轮动的策略，一般来说我们认为的合理回报中，高盈利质量占2%，成长性占3%，交易波动率占2%，估值修复占2%等等；又如宽基行业的策略，如果我们将超额收益的KPI拆解到30个一级行业，假设参照70%的胜率每个行业占据1%，如果进一步拆解到100多个二级行业，那么每个行业占据0.3%。超额收益种类差异越大，KPI拆解目标越分散，一方面实现KPI的难度会更低，另一方面如果发生回撤，动态再平衡仓位敞口的余地也会更大，组合净值也会越平滑。

　　问：用AI学习基金经理的能力，是什么原理？会不会有滞后性？

　　向伟：每个基金经理都有其各自的投资逻辑，也会有其对应的长板和短板。我们以人为样本的研究目的，更多是期望以数量化的方式把不同优秀人类长短板中的风险和机遇以数量化的方式给萃取出来。例如优秀的价值投资选手vs平庸的价值投资选手的差异在于，是否能把一堆便宜货中的“歪瓜裂枣”剔除干净；又如优秀的成长投资选手vs平庸的成长投资者能够在估值提前透支业绩久期与成长性期权兑现二者之前求得平衡。因此对于我们的团队而言，股票研究其实只是基础，而研究人类优秀基金经理的能力圈，才是核心竞争力。这样的研究会有一定滞后性，但是高频交易能力的研究只是我们研究目标的一小部分。

　　问：请问你是如何进行最优夏普比率、风险控制的？

　　向伟：在当下买方卖方内卷剧烈的时代，任何一种收益或者超额收益都是需要通过某一种形态的风险交换而来，例如波动率、回撤，或者牺牲一定的资金流动性，而我们设计一只基金更多的是去以数量化透明化的方式给客户去呈现，你以什么样的代价可能换取什么类型的收益。因此我们的AI产品系列的净值都是通过前面描述的KPI拆解，然后利用不同类型风险敞口的排列组合合成而来的。

　　问：你觉得和市场上同类型基金经理相比，你最大的特色是什么？

　　向伟：传统基金公司的基金经理，在我们眼中其实属于传统制造业，因为大多数基金经理专注于构建组合，而忽视了资金端与资产端之间的匹配程度。而我们认为财富管理服务本质是个服务性行业，并不是涨的最多的基金是最好的基金，相反不同的资金端的诉求其实是千人千面的，只有和资金端属性匹配度最高的资产组合方案才是好基金。

　　因此为了实现这样的目标，我们才会想到借助AI的技术，去排列组合各种类型的风险敞口和收益来源，一方面使得合成出来的不同类型资产组合波动性各异，但是各自需要具备非常鲜明而稳定的波动性特质和相对确定而透明的收益来源，另一方面我们也在用我们的AI科技武装我们的市场团队同事，使得在科技的加持下，资金端和资产端匹配的程度、匹配的时机、匹配的满意度、匹配的持久性能够得到提升。

　　问：市场结构性行情已经涨了三年，今年怎么看？

　　向伟：2019年市场Beta上涨，其实主要涨的2018年全面下行行情估值错杀之后的估值修复；2020年市场Beta上涨主要涨的是受益于中国疫情防护优势的核心资产，例如“茅指数”和沪深300。

　　2021年由于核心资产估值情绪泡沫破裂同时经济基本面承压，所以跌的是估值回归中枢合理，另一方面以中证500和专精特新为代表的细分赛道龙头随全球复产业绩增速大幅上升，所以涨的是成长性。

　　进入2022年，从宏观经济基本面角度而言，目前中国经济和就业数据上看上半年是承压的，所以流动性的宽松状态依旧有望持续半年到一年时间。从这两方面来看，左手关注收益与经济底部复苏的大金融等价值板块和周期品，右手关注成长和科技板块中成长确定性较高而估值阶段性被市场情绪错杀的品种，可以起到进可攻退可守的状态。整体市场Beta并不存在太大级别的机会，但是微观结构上其实存在大量可操作空间。

　　基金有风险，投资需谨慎。以上为嘉宾访谈问答实录，仅代表被访者个人看法，不代表今日头条和新华财经观点。