自2013年起便著手搭建量化投資系統(tǒng)的國金基金，將刊行國金量化多戰(zhàn)略基金。日前，國金量化多戰(zhàn)略基金擬任基金司理林健武在接收采訪時(shí)表現(xiàn)，量化投資并不是原封不動，跟著量化多因子模子的成長，應(yīng)用AI算法來“武裝”量化投資戰(zhàn)略，將使得量化基金的表示更順應(yīng)市場作風(fēng)。

　　回想2017年，跟著A股當(dāng)選MSCI，市場介入者機(jī)構(gòu)化特點(diǎn)日漸顯著，投資理念和選股方法亟待進(jìn)級。量化投資作為一種投資方法，遭到了基金公司的喜愛。Wind數(shù)據(jù)顯示，2014年至2017年11月底，通俗股票型基金、混雜偏股型基金的最年夜回撤分離為30.55%、43.77%，而自動量化基金的最年夜回撤僅為17.79%。

　　率先將量化投資寫入公司成長計(jì)謀的國金基金，在獨(dú)有的“量化投資平臺+一站式辦事”機(jī)制下，已打造了一支具有18名國內(nèi)外專業(yè)投研人員和豐碩量化產(chǎn)物治理經(jīng)歷的多戰(zhàn)略全天候量化投資團(tuán)隊(duì)。2016年加盟公司、擔(dān)負(fù)量化投資總監(jiān)的林健武博士，已有17年量化投資研討經(jīng)歷，更加國金基金注入了壯大的量化基因。

　　林健武以為，跟著量化多因子模子的成長，量化因子正從單一成長到多元，從線性關(guān)系逐步成長為非線性關(guān)系。之所以此前涌現(xiàn)許多量化產(chǎn)物事跡低迷的情形，重要是由于投資中簡略應(yīng)用了大批因子的線性模子而至。

　　在他看來，人工智能技巧能贊助發(fā)掘新的選股因子，發(fā)明因子與股票收益之間的非線性關(guān)系、進(jìn)步模子的猜測才能和下降風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的滯后性，是將來量化基金的成長偏向。在將來投資中，國金量化多戰(zhàn)略將在互聯(lián)網(wǎng)量化戰(zhàn)略下獲得海量因子庫，同時(shí)應(yīng)用人工智能技巧下的雙層機(jī)械進(jìn)修模子，和元常識進(jìn)修模子下的戰(zhàn)略選擇來停止投資。

　　“國金量化多戰(zhàn)略的主戰(zhàn)略是互聯(lián)網(wǎng)量化戰(zhàn)略，以此對接多家威望金工團(tuán)隊(duì)、研討機(jī)構(gòu)和量化社區(qū)，從而及時(shí)搜集到新型因子和發(fā)明市場上投資作風(fēng)的偏移。該戰(zhàn)略會應(yīng)用AI算法來完成數(shù)據(jù)清洗、模子練習(xí)、模子優(yōu)化和股票精選。經(jīng)由過程轉(zhuǎn)動進(jìn)修，疾速更新迭代，能更好地順應(yīng)各類市場情況。”林健武說。