专注AI量化交易策略,「众米量化」为二级市场资管机构提供决策指引

作者 | 美辰

编辑 | 咏仪

谈及量化交易,文艺复兴基金、Two Sigma、DE Shaw、Jump Trading、Jane Street等海外明星机构备受推崇。尤其是量化交易巨擘文艺复兴科技公司,旗下的大奖章基金在1998年至2018年二十年间的复合年化收益率达66%,是业内公认的顶级量化基金。

理论上,量化交易具有迭代效率高、响应速度快、稳定性强等优势,能够避免情绪等主观因素的干扰、严格执行投资策略。但在应用层面,各量化交易公司的交易策略良莠不齐,绩效也千差万别。

在对一家量化交易公司进行评估时,除了年化收益率、回撤率等硬指标外,策略研究能力、业务理解深度亦是需要重点考察的方面。

36氪近期接触到的「众米量化」是一家从事二级市场量化投资交易的金融科技公司,核心产品为AI交易引擎。公司致力于帮助证券、私募、基金等各类资管机构研发和执行量化交易策略,对标文艺复兴。

一般而言,量化交易包含“策略”及“交易”两个板块,其中“策略”指为获取投资收益而开发的主体盈利逻辑和信号模型,“交易”则是包含拆单、延迟优化、冲击成本控制等在内的一系列微观执行逻辑。不少量化交易公司同时提供策略及交易两方面的服务,36氪此前曾报道的知量科技便属于这种类型。部分量化交易公司专注于提供定制化的交易执行服务,例如36氪此前曾报道的卡方科技。众米量化选择以“策略”为核心,将高质量、智能化的模型开发作为重点,后期或将向成立自有基金的方向发展。

2019年,众米量化为全球5家国内私募、1家国内公募、1个自营专户、多家海外做市商等中小机构提供了策略解决方案,直接服务资管规模超过1亿。公司的收入包含基金收益的分成和管理咨询费用两部分,前者占比更高。目前由于期货自动化交易程度较之股票更好,公司仍以期货交易为主。但随着股票市场政策的放宽以及股市规模及活跃度的进一步提升,众米量化业务重点或将转移至股票交易市场。

现阶段,众米量化管理资金的年化收益率为10%-14%,最大回撤率2%以内,夏普比率在3以上。据众米量化的创始人兼CEO饶一博介绍,公司以日内交易为主,单月交易笔数过万,在策略的性能、挖掘速度及多样性方面积累了较强的竞争优势。

众米量化挖掘以量价为主体的各类有关数据,使用遗传规划、深度学习等技术训练AI交易引擎。考虑到神经网络在避免过拟合、挖掘非线性特征方面的良好性能,众米量化在深度学习技术上持续投入,与学术和业界前沿保持同步,尤其针对时序数据的预测问题进行了大量落地性实验。

众米量化现有超过千条的细分策略,按照标的、交易频级、风格类型的差异进行组合与对冲。目前市面上量化交易公司挖取一条标准策略的平均时间在40分钟左右,众米量化能将其压缩到3分钟。

模型和算法效率及计算速度提升带来的是策略产量和投资组合多样性的提升,进而有效对冲和分散风险。饶一博表示,策略的收益、风险、资金容量三者之间存在类似“不可能三角”的制约关系。资金达到一定规模时,在保持稳健收益的同时还要压低风险,往往需要一个保持动态对冲的丰富策略池才能达成。不同于国内传统私募以往使用内部迭代优化的单一策略承载主力资金的模式,众米量化不追求单一或少数策略的过分精调,而是采取了“策略集群”的模式,通过延拓策略池的有效宽度来得到“收益-风险比”的提升。

疫情的爆发引发了全球金融市场的波动,也为众米量化带来了新的机遇——公司仅2020年上半年的收入便达到了2019年全年的营收。接下来,众米量化一方面会继续深耕策略研究,在扩资扩容的同时确保绩效稳定;另一方面,公司还将在传统的量化交易范畴外,尝试利用更丰富的源数据和图神经网络等技术挖掘和建立产业链信息价值传导模型。该尝试将对传统的价值、主题、板块和热点投资逻辑纳入量化框架起到推动作用。

目前众米量化团队有20余人,绝大多数为科技研发人员,主要来自武汉大学、华中科技大学、加拿大阿尔伯塔大学、香港科技大学等学校的数学、计算机、金融工程等专业,核心成员均拥有博、硕士学位。众米量化创始人兼CEO饶一博为北大国家发展研究院金融硕士,有逾10年的量化策略研发与交易经验,曾任Geetest安全验证公司副总裁。

众米量化正在寻求新一轮的战略融资。公司此前曾获得英诺天使、泰有资本、AC资本等6家VC千万元pre-A轮和pre-A+轮融资。

*文章为作者独立观点,不代表机器成精立场
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