來源：新浪基金

　　近日,，摩根士丹利基金2024年度投資策略會舉辦,，摩根士丹利基金數(shù)量化投資部總監(jiān)余斌在會上表示,，在當(dāng)前的市場環(huán)境下,，量化投資具有較多的相對優(yōu)勢，其重要性在提升,。

　　量化投資的重要性在提升

　　2023年,，不少公募量化基金均跑出了明顯的超額收益，業(yè)績表現(xiàn)較好,。余斌認(rèn)為,，這可能不是個別現(xiàn)象，而將會是一個持續(xù)的趨勢,。

　　余斌表示,，量化投資是始終平衡風(fēng)險(xiǎn)和收益、立足于組合管理而形成的科學(xué)規(guī)范的投資方法論,，其有兩個主要特點(diǎn),，可以實(shí)現(xiàn)較穩(wěn)定的超額回報(bào)以及具備更加明確的貝塔，在當(dāng)前我們所處的快速變化的經(jīng)濟(jì)和資本市場環(huán)境中,，量化投資會發(fā)揮越來越重要的作用,。

　　具體來說，他認(rèn)為,，由于量化投資的特性,，組合相對分散，比較難獲得非常高額的超額阿爾法,，在過去,，其所能創(chuàng)造的個位數(shù)為主的超額收益可能不被投資者所關(guān)注。但是未來中國資本市場的一個合理假設(shè)是預(yù)期阿爾法將會下降,，站在當(dāng)下的市場環(huán)境下,，相對穩(wěn)定的超額收益會顯得更加寶貴。

　　而更加明確的貝塔賦予了投資者對投資標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)特征的知情權(quán),，更加方便投資者實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)配置策略,。實(shí)際上，余斌表示,，在2023年,，他已經(jīng)觀察到投資者加速配置量化基金的趨勢。

　　不斷精進(jìn)量化投資模型

　　2023年,，由余斌作為基金經(jīng)理管理的大摩多因子策略混合在A股主要大盤指數(shù)及股票型基金指數(shù),、混合型基金指數(shù)均下跌的市場環(huán)境下表現(xiàn)不錯，實(shí)現(xiàn)了全年正回報(bào)，且全年業(yè)績同類排名在前3%（38/1525,，銀河證券2023年12月31日排名,，同類為偏股型基金（股票上下限60%-95%）（A類））。

　　對此,，余斌表示，在量化投資策略上,，摩根士丹利基金數(shù)量化投資團(tuán)隊(duì)一直堅(jiān)持“白盒”的研究范式,，相對投資決策不夠透明的“黑盒”研究范式，其研究預(yù)測過程可分解,、可檢驗(yàn),、可重復(fù)、可解釋,，具備從數(shù)據(jù)到預(yù)測結(jié)果的邏輯一致性,，因子數(shù)據(jù)的構(gòu)建以及發(fā)揮作用的基本面邏輯較為清晰，使得投資框架更加可靠,、穩(wěn)定,、值得信賴。

　　過去兩年,，摩根士丹利基金數(shù)量化投資團(tuán)隊(duì)針對因子研究做了多方面的重要改進(jìn),，比如陸續(xù)開發(fā)具有alpha選股能力的新因子；還對傳統(tǒng)基本面因子做除市值,、行業(yè)中性化外更徹底的風(fēng)險(xiǎn)剝離,。為此，該團(tuán)隊(duì)重新開發(fā)了一套風(fēng)險(xiǎn)模型,，通過新的風(fēng)險(xiǎn)模型對全部阿爾法因子重新評價(jià),，使因子研究更加科學(xué)、合理,，結(jié)論更具說服力,；此外，該團(tuán)隊(duì)還基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)的思想構(gòu)建了新的因子復(fù)合算法,，能夠?qū)⒉煌愋偷陌柗ㄒ蜃拥倪x股能力進(jìn)行綜合,，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和更穩(wěn)定的預(yù)測。

　　量化投資必然會擁抱人工智能

　　2023年,，以ChatGPT為代表的人工智能火爆出圈。余斌在會上表示,，人工智能是繼互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)之后的新一輪技術(shù)革命,，必然將深遠(yuǎn)地影響人類社會，甚至是人類文明的進(jìn)程,，從最近一年產(chǎn)業(yè)界的科技進(jìn)步來看,，這樣的智能升級僅僅只是開始。

　　對于人工智能技術(shù)在量化投資領(lǐng)域的應(yīng)用,，他認(rèn)為,，量化投資必然將會全面擁抱人工智能技術(shù)。余斌表示,，目前,，深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)在量化因子研究方面發(fā)揮重要作用，從摩根士丹利基金數(shù)量化投資團(tuán)隊(duì)的深度學(xué)習(xí)研究成果來看,，其模型預(yù)測能力遠(yuǎn)超一般統(tǒng)計(jì)模型,。但他也認(rèn)為，投資領(lǐng)域的專業(yè)投資知識沒有充分的外溢,，人工智能在沒有充分的先驗(yàn)知識背景下,，還無法完成對行業(yè)的快速變革。

　　從另外一個角度來看,，余斌認(rèn)為,，相對于其他投資人員，量化投資人員應(yīng)用人工智能也有一定自身的優(yōu)勢,，這是由于量化從業(yè)人員的知識結(jié)構(gòu)特性,，大多數(shù)具備較好的編程等能力，能相對更快速地學(xué)習(xí)和掌握人工智能技術(shù),，訓(xùn)練和應(yīng)用人工智能模型,。