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摘 要：为了获得更加稳定的收益，量化投资被作为一种可以实现数量统计、建模以及自动式买卖的方式被很多人所使用，这种投资方式已经得到了较为长远的发展，尤其是在国外很多发达国家发挥着十分重要的作用。但是由于我国的市场经济体制还不够成熟，制度因素以及各种工具的限制使得量化投资还没有得到长期的发展，各种体制也不够成熟。近年来，随着电子信息技术的广泛发展，大数据、人工智能以及云计算等先进的科学技术被更多的人以及行业所使用的，机器学习得到广泛研究的同时也在量化投资领域产生了一定的影响，由此而产生了一种全新的量化投资方式，即AI量化投资，行业内很多人员开始关注这一量化投资方式，由此也产生了很多争议和讨论。因此，本文将对量化投资进行介绍并对传统的量化投资方式和AI量化投资进行简单的比较，以供行业内专业人士参考。
关键词：量化投资;人工智能;AI量化投资
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）06-0255-02
互联网行业的快速发展带动了很多行业的改革创新，很多行业衍生出新型的概念促进创新和发展。而在金融界，量化投资作为一种先进的方式能够实现对传统投机行为的数量化，从而使得投资收益更加的具有稳定性，而在此基础上，量化投资也更多的借助了计算机信息网络的帮助，使得交易行为能够在程序设计下自动完成，从而使得买卖行为更加的具有准确性和及时性，量化投资也使得投资人的投资选择更加的科学，进一步减轻了负担。而随着电子信息技术的不断进步和发展，出现了更多先进的科学技术能够服务于社会各行各业，如人工智能、深度学习、云计算等的出现使得量化投资领域也得到了更为深远的发展，在这样的技术支撑下，出现了AI量化投资。所谓AI量化投资，指的是在选股以及策略交易时更多的应用经典的机器学习理念以及深度学习的模型建立投资模型，从而使得因子分析更加的科学且高效，并且因子分析的结果可以得到更加合适的自动化交易对象，这种投资算法模型能够使得投资收益更加稳定，进一步规避了投资市场可能出现的风险，在现代金融领域得到了广泛的研究和学习，为金融市场的发展提供了很多帮助。
1 量化投资概述
量化投资这一理念的出现使得投资收益稳定性显著提升，而所谓量化投资，是同时结合了数学模型和计算机自动化技术在内的一种投资技术，能够使得投资理念和投资策略实现程序化，从而提升投资过程的科学性和高效性。需要认识到的是，量化投资是一种主动型的投资方式，投资人利用量化投资可以进行全面的研究分析以得到个股标的物、行业大盘以及整个金融市场的驱动因素，在对这些因素进行研究分析的基础上，得到最优化的投资组合方式，从而在金融市场获得最大化甚至超额的收益[1]。量化投资使用最多的方式是多音字选股，能够在数据与模型的基础上在市场上寻找到最合适的投资对象并且选择最理想的投资策略。而应用最多的量化投资策略主要分为以下四种：
1.1 趋势判断类
量化投资在被用于商品期货交易时主要采用的就是趨势类策略，这主要是因为商品期货自身的特性决定的，由于商品期货价格通常是与大宗商品现货价格相关的，而这类商品的一大特征就是与国民经济发展之间存在着密切的关系，因此在很大程度上这类商品的价格是保持在稳定的状态下的，一旦反生变化也是周期性的大趋势变化[2]。基于这些商品期货的特征，趋势判断型策略能够在投资行为以及投资策略上发挥更大的作用，能够较好的抓住发展趋势，大涨趋势做多，大跌趋势做空，从而实现收益并有效的止损。
1.2 波动率类
这类量化投资策略更多的应用在期权市场之中，与其他几种策略相比其优势在于不易暴露单边风险，可以在趋势判断类策略之上对其进行完善和补充。进行波动率类策略时，其基本的市场在于卖出一手某一执行价格的买权，与此同时卖出一手同一执行价格的卖权，采取这样的交易策略就可以在市场走势较为平稳的情况下，卖出手中的期权来转圈权利金收益。除此之外，采用波动率类策略也存在一定的风险，如果市场价格发生较大的波动时，这类交易策略就会遭受一定的损失，而更好的应用这类策略的关键在于操盘积累的更多把握。
1.3 套利类策略
在进行外汇交易时，套利类策略应用较为广泛，应用这类策略可以实现利用不同国家之间的货币利率变化产生的高低之差套利的目的。进行套利类策略的关键在于市场是非有效或者弱有效的，在市场变化时会发生价格以及价值的偏差[3]。因此对于投资人而言，可以通过进行偏离本身价值的标的物价格的挖掘，并认定在未来某一时期标的物的价格会回归于价值，从而提前做出买卖准备。套利类策略主要包括期现套利、跨期套利、跨品种套利以及跨市场套利四种。
1.4 价值投资类策略
量化投资使用较多的还是股票交易市场，而在股市中价值投资类策略也是应用最多的一种，采用这种投资策略能够使得价值投资组合很大程度上战胜大盘。采用这一策略的出发点也是基于市场非有效的认定，市场内或多或少的存在一些股票是不符合当前价值的，要么高估要么低估，如果投资人能够承担这种假设带来的风险溢价，相应的就能够在未来市场获取一定的风险补偿。采用价值投资类的关键在于标的物价值的衡量，在股票市场上需要对股票或者是企业的价值进行科学的评定，这也就需要一系列有效的指标作为评定的依据[4]。而在当下的价值投资类策略应用股市时，资本收益率和股票收益率是最为常用的两种指标，可以有效反映出企业的经营水平以及发展潜力。在价值投资类策略应用之前需要依赖这些指标对企业进行评定，得出综合得分最高的公司最为投资人的最佳选择。
2 传统量化投资与AI量化投资的对比研究
量化投资这一方式发展时间较久，也经过长时间的应用发展逐渐得到了市场的认可，主要是通过数据分析和模型建立的有效集合实现稳定收益的一种投资方式。而AI量化投资方式，应用了人工智能这一先进的科学技术，所涉及的概念较为广泛，在量化投资领域应用人工智能技术有一定的应用潜力，但是目前并未实现大规模的推广和普及，对其是否能够产生更大的收益不同的人群也有着完全不同的观点[5]。
对于传统量化投资方式而言，能够对金融市场上的产品价格、市场指标以及技术指标等进行数学关系的研究，并寻求其变化规律，从历史数据中寻求更好的实现高概率、低风险、长期稳定投资超额收益的有效策略，并且根据制定好的策略选择合适的数量化投资模型，确保收益的超额、稳定性。量化投资与其他投资方式相比较，有着其独特的优势，首先来说，量化投资得出投资策略是在客观历史数据基础上產生的，规避了主观风险，计算机可以利用历史规律进行自动化程序交易。其次，计算机程序的设计使得投资人在进行投资活动时也更加的轻松，不再进行持续的看盘与分析之中，而是更多的应对可能出现的突发情况之中。最后，量化投资涉及到的投资视角较大，精确复杂的数学模型以及高效率的计算机计算使得人工限制显著减低，从而在市场上寻找最佳的机会，并实现风险的分散。
而对于AI量化投资而言，在投资过程中较多的采用了人工智能相关技术以及机器学习算法模型来实现了海量数据的复杂关系处理过程。AI量化投资在实际应用时，首先需要明确模型的预测目标，可以进行人为的设定，其中涵盖了未来市场变化中某一日的市场波动率、收益排序以及收益率等等指标。之后，需要进行历史顺序的切分，主要依据的是时间顺序，将其划分为训练集和验证集两个部分，其中训练集中的数据可以进行模型的训练工作，而验证集主要是为了对模型的应用效果进行验证[6]。在进行数据集划分之后，需要进行可能影响目标特征的构建，在AI量化投资之中，如每日的换手率、市盈率等等。最后，测试集数据可以用来验证训练得到的模型的合理性，对其目标值与实际结果进行对比，从而证明建立的模型的优劣程度。
与此同时，两种投资方式的策略也是不同的，传统的量化投资方式更多的倾向于获得超额收益，但是这种投资策略也对应着较大的风险，因此需要寻找更为有效的指标因子来作为量化投资策略的指导。而AI投资方式更多的注重稳定性，其回撤风险较小的同时能够将风险概率控制在一定的范围之内，毕竟这一投资方式是建立在大量历史数据基础之上的。
3 结语
综上所述，随着金融市场的发展与繁荣，投资人也需要采取更加科学的方式开实现稳定的收益，量化投资就是一种有效的策略，而随着信息技术的发展，量化投资技术也逐渐与AI相结合，并产生了更多作用。
参考文献
[1] 王红兵.揭开量化投资的神秘面纱[J].证券导刊，2012（49）：90-95.
[2] 河口真理子.世界のSRI（社会的責任投資）巿場：SRIからESGへ[J].環境管理，2013，49（10）：30-37.
[3] 廖佳.揭开量化基金的神秘面纱[J].金融博览，2014（22）：66-68.
[4] 贺保国.资本市场的量化投资策略和风控措施[J].中国商论，2019（8）：51-52.
[5] 金圣发.资本市场的量化投资策略和风控措施[J].商情，2019（50）：37-38.
[6] 陈沼林.关于资本市场的量化投资策略及风控策略的相关研究[J].商情，2019（35）：22+24.
