量化投资的拥挤与破局！“Alpha Go”如何拯救“Alpha”？

来源：好买臻财VIP

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“目前量化投资在A股市场的交易占比已超20%，对于个人炒股者来说，你每交易五次，就有一次在和机器对决！”

——启林投资王鸿勇

2020年仍然是量化超额业绩大年，在中证500指数收益20%的基础上，量化大厂年内中证500指增的超额普遍在20%以上，可谓延续了2019年的强势，其中三家头部机构明汯、九坤、幻方虽做法各有特色，近三年每年超额也各有起伏，但2020年的超额都稳稳地站上了20%。

截至2020年11月底，好买主要跟踪的量化私募中，多数机构主要采用的仍是量价多因子模型。该模型在美国发展几十年，有强大的学术和实证基础，在中国的超额也依然不错，是条大家已经踩出来的近路。与之相对，AI，或机器学习模型近几年刚刚兴起，应用者有限，更像是一条少有人走的远路。

但如今，越来越多的量化机构开始“舍近而求远”，机器学习在中国的实战业绩到底如何？有没有效？能不能持续？

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机器学习2020复盘

多只机器学习产品超额战胜

量价多因子

虽然各家机构使用机器学习的程度和方法有所不同，但毫无疑问，以启林为代表，今年机器学习策略崭露锋芒，头角峥嵘。从最基础的细节优化，到模型层面的框架更迭，机器学习在今年量化策略迭代中扮演了至关重要的角色。

截至今年12月4日，好买跟踪的量化私募池中，机器学习策略年内超额大幅跑赢近几年主流的量价多因子策略。

启林于2019年下半年彻底从量价多因子策略转到机器学习方向，2020年，启林指数增强产品将中证500指数20%的收益增强近3倍，超额水平拼进业内三强，成功转身。

以中国量化策略的迭代历史来看，从2013-2014年以风格、市值因子为主的简单量化，到2018-2019年多因子模型的全面兴起，再到2020年机器学习策略的渗透，超额常有，只是“今人不见古时月，今月曾经照古人”，同样的超额背后有着不一样的策略线和故事线。

策略快速迭代，行业滚滚向前，机构起起伏伏，生生死死。近两三年，凭借量价多因子与日内高频打下天下者，不需要做过多行业或因子暴露，就能稳稳地拿下年化20%、30%甚至40%的超额。然而随着量化多因子的主航道愈发拥挤，叠加近期市场风格变化，一些机构的超额裸出负值，量化私募们不得不持续鞭策自己保持迭代。

如今，机器学习策略正成为量化投资可能的最新爆发点与最前沿方向。不管是为了进攻还是防守，中国的量化机构多多少少已在尝试机器学习这条远路。

机器学习如何理解

数据分析技术的革命性进步

It’s a revolution，not an evolution.这是一次革命，而不是一次变革。

人工智能，或机器学习，对量化行业来说，更像是数据分析技术的一次革命性进步。

从数据中寻找规律，传统的回归方式是在样本内找到全局最优解，以函数论为基础总结最显著的规律；而机器学习根据已知数据做概率统计，对下一步进行最优预测，从局部最优到全局最优，以概率论为基础一层层得出最终结论。

简单类比，我们想从A走到B，如果知道起点、终点和道中每个路口、街道的信息，那可以画一条最优路线，这是传统的回归思想。我们也可以从A出发，每到一个十字路口就选一个方向，把所有街道、路线都走一遍，我们走了10000次之后，可能有500种方法能到B，在走第10001次的时候，我们在每一个路口就能知道去往终点的最优选择，这即是机器学习的思想。

如果说线性模型生而为了让我们理解世界，找寻规则的话，那么概率模型生而为了让我们预测世界，预测未来。对于金融市场海量的结构化数据而言，对于量化机构预测资产收益的终极目标而言，只要输入足够多的数据与特征，机器学习的拟合能力其他策略无可比拟。

然而，问题也恰恰出在这里，如果你输入了许多没有规律的噪音，或者错误的特征，机器也能学习出非常显著的规律给你，好比根据你早上起床的时间向你推荐今天股票的仓位，将你引入歧途。所谓“Garbage in，garbage out.”放进去的是垃圾，出来的也是垃圾。

许多量化机构都在用机器学习技术，但最终业绩确有很大差异，原因正在于此。选择哪些数据，怎样处理数据，选择哪种学习方法，设定哪种训练模式，这些都直接影响最终的策略质量。数据、方法、模式的组合无穷无尽，真正找到有效组合的机构才拿到了超额的金钥匙。

机器学习如何应用

高频信号挖掘与因子组合

“传统的多因子模型我们基本已经不用了，因为基于同样的数据，你能找到的因子，别人迟早会找到。AI技术是量化领域的大趋势，机器学习技术引入的越早，理解的越深，未来的优势就越大。”

——启林投资王鸿勇

目前，机器学习技术被普遍运用于量化投资两个环节：

一、信号挖掘。量化机构运用深度神经网络算法，采取自编码或人工编码的方式，输入一系列数据，由机器产出信号结果。在分析高频数据时，机器学习技术的应用更为普遍，神经网络算法在速度和精度上都远高于传统的线性回归。

二、因子组合。量化机构通过普适的机器学习算法，如超平面模型、超线性模型、树模型等，对输入的因子进行分类或回归，再输出最优的组合结果。由于机器学习模型所处理的数据量远远大于多因子模型，所以其在行情更活跃，交易量更大的个股上更容易做出准确的预测。

由上图可见，机器学习策略在2月、4月、6月、10月等月份表现突出，而这些月份也正是创业板活跃股表现较好的月份。

当然，这只是从某一个行情维度观测到的数据，影响模型结果的因素还有很多，并不代表在所有类似情况下，策略都会有相同的表现。

机器学习策略与其他量化策略类似，也会有超额周期，高成交、高波动环境下超额更显著，低成交、低波动环境里则表现一般。但在量化策略快速迭代的竞赛中，数据处理量更大、拟合效果更优的机器学习模型或是越来越重要的技术工具。

机器学习未来展望

是机器在学习，更是管理人在学习

目前，国内一线量化私募或多或少都已引入机器学习技术，无论是从高频量价数据中挖掘信号，还是进行因子组合，或是将机器学习与线性模型一起使用，机器学习做出的因子与组合，再放到线性模型优化器里形成最终策略等等。每家都有各自的方法，埋头钻研又讳莫如深。

“简单的策略我们现在已经不做了，因为即便做出来了也可能很快失效。我们只会找有难度的，别人没做的策略去开发。这是大方向，然后才是做不做得出来的问题。”王鸿勇这样说，这也是启林2019年下半年全面向机器学习方向转型的原因，抓住量价多因子与日内高频之后，量化策略新的增长曲线。相比市场其它机构，启林转型得更早、更坚决，目前启林的策略模型基本以机器学习为主。

是机器在学习数据，寻找规律；更是管理人在学习技术手段，保证策略以最快的速度更迭。启林具有很强的学习能力，目前其正在原有模型基础上不断结合市场环境改进模型，而不是一味的等待市场好转，这一点在量化交易中十分重要。启林努力提高单个信号的可预测性及其预测能力，同时引入有效的风险控制模型实现不同信号的最终融合。

与其他机器学习策略不同的是，启林会在组合层面最后进行一次风险因子的约束，从而更好的降低组合波动。与同业相比，启林机器学习模型的超额波动明显更小一些。

中国量化行业高速发展的十余年里，有量变的积累，更有质变的时刻。T+0、多因子模型、另类策略、机器学习等等，投资者看到的可能仅是超额收益的周期变化，而其背后则是层出不穷的技术与策略的兴衰更迭。未来，AI技术与机器学习或成为量化机构的军备标配，有先发优势者，也必须跑得足够快，才能在量化这条赛道上持续领先。

当然，和主观策略一样，量化基金并不能脱离市场本身的牛熊周期，风格周期，在任何情况下都赚钱。2007年美国的Quant Quake（量化灾难）中，以文艺复兴科技为代表的美国一线量化基金仍出现了周度回撤超20%的情况。

但一只好的量化基金，力争超越同侪，也力争超越自己的过往，和市场交互，适应市场，总结规律，预测概率，和主观资管机构一样，建立起自己的风格与能力圈。

这个能力圈可能是更稳定的超额，可能是更快地适应市场风格，可能是稳定地暴露一些有长期收益的因子，可能是中小规模的小策略，可能是高效地叠加了打新增强，或者，像启林这样，勇敢专注地投入于新的机器学习策略，在看上去无限的因子和因子们无限的组合方法中，找到方向，明确自己的熵减之路。（文中数据来源：Wind，好买基金研究中心；数据日期：2020.1-2020.11）

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