AlphaGo基金出炉
揭秘银华大数据如何择时选股

⊙本报记者 郑龙

近来舆论被“人机围棋大战”刷屏，在谷歌人工智能AlphaGo连胜后，人们对大数据时代的认识也达到新高度。资本市场上，银华基金顺势推出了集“人脑智慧+电脑数据”优势于一体的阿尔法狗基金——银华大数据基金（002269）。

“程序化交易或者量化投资，可以理解为人工智能在证券投资领域的一个子分支，或者其技术在证券投资领域的具体应用。”银华大数据拟任基金经理张凯说。

量化投资

将在未来A股实战中凸显优势

谈及人工智能做投资，张凯表示主要还是把已有的人类的投资思维，用计算机程序的方式实现并执行，这样可以拥有更快的计算效率，更少的犯错几率，同时把具有主观能动性的人解放出来去探索更多的投资机会。人工智能的研究已经半个世纪了，随着计算能力的提升和应用场景的丰富，未来有望形成技术供给和应用需求上的共振，对该板块的未来表现非常期待。

大数据既可以用于研发资产配置策略，也可以用于选股策略；不同的数据源，对应不同的策略。张凯表示，从“大数据”到“投资”，是通过基于数据的投资策略来实现的。投资策略的核心逻辑来自长期投资实践中积累的经验，银华用证券大数据对逻辑的有效性进行验证，并找到能反映投资逻辑的具体指标，进而构建出投资策略。

相对于传统的主动性投资，银华大数据基金背后的量化投资是团队作战，而不是单兵作战。团队作战最大好处是集思广益，让投资在艺术性之上还具有更高的科学性，而且投资、研究、交易、风控、IT完整的流水线作业可以让投资的效率更高。

“择时+ 选股”两种资产策略

银华大数据基金的优势体现在三方面，信息处理、投资策略以及人为主观性。银华大数据基金信息处理能力强，通过大数据分析技术处理基本面以及非基本面海量数据。投资策略多样化，多种资产配置和选股策略结合。银华大数据基金避免人为主观性，建立在数据之上，更客观科学。

张凯表示，银华大数据基金是主动管理型基金，同时将大数据应用于选股策略和择时策略，尤其择时策略是其一大特点。

银华大数据基金，构建了两种资产配置策略（经济及行业景气度策略、市场行为及情绪策略），四种股票选择策略（股票关注热度策略、卖方分析师推荐策略、财务多因子策略、公告事件驱动策略）。

具体而言，张凯表示，银华大数据基金有两大类择时策略：第一类是基于宏观及行业景气度数据，包括货币供应量、流动性、PMI、经济同步指标、先导行业景气度、通胀等；第二类是基于市场行为及情绪数据，包括基金仓位、期指持仓及升水率、股票账户活跃度、分析师情绪等。

“基于宏观及行业景气度的数据对应的是中长周期的择时策略，基于市场行为及情绪的数据对应的是短周期的择时策略，策略二者影响权重各为50%，共同决定基金组合的仓位和大类资产配置，在择时上实现了长周期与短周期的均衡，提升了策略在不同市场波动下的稳定性。”张凯说。

张凯表示，该只基金的选股策略分为四种：股票关注热度策略、分析师荐股策略、财务多因子策略和公告事件驱动策略。

“四种策略对应四类数据来源和四种投资逻辑。”张凯称，“股票关注热度策略选择互联网关注度高的强势股票；卖方分析师推荐策略选择被最多优秀分析师推荐的股票；财务多因子策略选择基本面质地优良且低估最多的股票；公告事件驱动策略选择出现驱动股价走强的突发事件的股票。”

在张凯看来，在不同的市场环境和风格下，策略表现可能会各有不同，多数据源对应多策略的机制可以弥补单一策略短期的失效并形成业绩互补，保证整体投资业绩的稳定性。此外，基于不同数据来源的策略相关性较低，更分散化的投资能够降低组合的整体风险。

谈及该只基金大数据来源的特色，张凯尤其提到卖方分析师数据。“我们的分析师荐股数据是公司独有的优势，公司搭建了分析师推荐股票自动化采集系统，我们会根据分析师荐股的长期业绩表现筛选出优秀分析师，并根据优秀分析师推荐的股票，自动构建股票组合，第一时间将分析师的研究价值转化为投资业绩。”