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「杠杆炒股」机器人投资经理向我们走来

  将数据因子升级至投资特征值

  量化分析之王、全球量化投资顶尖的对冲D.E.Shaw(德邵集团)也同样认为,决定机器学习成功与否的重要因素,就是所使用的特征值。

  康晓阳认为,从目前市场环境来看,研究员应该更关注股票池的风险排除。“在商业模式、盈利质量等维度排除可能的风险,进而精选个股,寻求在市场上涨阶段涨幅相对更大的个股,以及在市场下跌阶段跌幅相对较小的个股。”

  在康晓阳看来,在机器学习算法原理公开的背景下,特征值的设计能力才是机器学习效果差异的源头。“基于人的经验和逻辑加工出来的特征值,一定程度上可以提高机器学习的效率。同时由于逻辑的存在,可以对机器学习结果进行更好的检查,降低量化投资中过度拟合以及黑箱效应等问题。”

  对于择时交易,康晓阳表示,不再是人为的研判大势,而是制定大类资产的配比,仓位配置上采取高度分散的组合投资。“以10亿规模的产品为例,如果是单一策略机器人管理产品,可以设计为50只股票的持仓上限,每只股票2000万元。但是,就我们的机器人产品来说,如果以120只个股作为基础股票池,其中只有5只股票的预测值满足买入要求,那么仓位规模则是1亿元。相比传统主动管理,AI产品的仓位变动区间会比较大。”

  对于机器人Forest而言,设计的目标是追求最高的交易胜率。康晓阳解释道,就是根据人的经验给机器人挑选特征值。比如,强势股缩量回调后买入是一种常见的交易行为,也是交易胜率比较高的技术形态特征。

  “四大金刚”机器人构建不同投资组合

  天马资产董事长康晓阳通晓投资要义,以价值投资为本,早已在A股投资圈功成名就。殊不知,康晓阳还是一位具有远见卓识的领航人,三年前就大刀阔斧组建AI投资开发团队,完善机器学习。和香港子公司天马香港一道,康晓阳还同步在A股、美股、港股和日股进行实盘测试和实盘交易。

  “就股票而言,以个股ROE因子为例,可以体现出很多信息。”康晓阳表示,如果用特征值来审视,将个股ROE加入人的经验判断,会进行横向和纵向的对比,比如个股ROE连续八个季度的变化、比较同行业其他公司的变动情况等。“经过比较之后,如果个股ROE显示出增长,但其他同类公司增长更快,我们对其特征值仍会打上负面数值。”

  打上经验的烙印

  追求长期稳定的投资收益

  数据是量化投资的根本,一切投资策略都建立在数据基础之上。康晓阳说:“包括上市公司增长率、股价K线和市场均值等在内的数据,形成了一个庞大的原始数据库,是机器学习的起点。”

  就机器人Bridge、机器人Mountain而言,康晓阳表示,在技术上对趋势交易系统进行设计,选择了部分与趋势交易相关程度高的特征值给机器学习,其学习目标是追求最佳的盈亏比,比如盈利股票的平均涨幅、亏损股票的平均涨幅等。

  康晓阳表示,就测试、实盘结果来看,由于原始的趋势交易信号胜率不足40%,最终反映在盈利上不够理想,因此从两个方向用机器学习进行了改进。“Bridge在选股方面进行了强化,优中选优,通过选股来优化赔率。而Mountain增加了信号过滤逻辑,通过信号回避了风险收益比不高的交易。经过改造后的机器人,在2018年2月到11月期间,Mountain几乎空仓,没有触发交易。”

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