中信證券：財富管理時代量化體系為業(yè)務(wù)賦能 AI技術(shù)為量化助力

智通財經(jīng)APP獲悉，中信證券發(fā)布研究報告稱，2022年以來，市場經(jīng)歷了連續(xù)回調(diào)和止跌企穩(wěn)，前后兩階段從行業(yè)和風(fēng)格都表現(xiàn)出顯著的反轉(zhuǎn)特征。衍生品方面，運行指標(biāo)顯示5月后市場情緒顯著回暖，且對沖成本總體處于合理區(qū)間。量化投資發(fā)展方面，一是財富管理時代量化體系需要為業(yè)務(wù)賦能，對方法論在系統(tǒng)化、直觀化等方面提出新的要求;二是AI技術(shù)的應(yīng)用要強(qiáng)調(diào)算法可解釋性，可關(guān)注圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。

量化投資發(fā)展前瞻之一：當(dāng)量化投資遇到財富管理。

1)財富管理時代下的量化投研。量化投研在資產(chǎn)管理中實現(xiàn)的是特定約束條件下的效用最優(yōu)化，而在財富管理中，則需要從客戶需求出發(fā)，根據(jù)客戶的風(fēng)險收益向客戶提供一攬子服務(wù)，需要滿足系統(tǒng)化、平臺化，場景化，直觀化和可迭代等多種要求。

2)因子離散化風(fēng)險模型：兼具解釋力和直觀性的模型體系。通過對各因子進(jìn)行離散化并轉(zhuǎn)化為啞變量形式來構(gòu)建多因子模型，可便于市場驅(qū)動因素分析以及組合的績效歸因。

量化投資前沿發(fā)展之二：AI技術(shù)應(yīng)用中建議關(guān)注圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與算法可解釋性。

1)股票關(guān)系建模：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于圖結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可實現(xiàn)對供應(yīng)鏈關(guān)系、相關(guān)關(guān)系、概念關(guān)系等多種股票關(guān)系的建模，以彌補(bǔ)傳統(tǒng)模型僅進(jìn)行單資產(chǎn)分析的不足。

2)模型設(shè)計與理解：提升可解釋性。提升可解釋性的一種方法是在模型設(shè)計時引入先驗知識，將信號本身的特點考慮在內(nèi)進(jìn)行設(shè)計，比如Preferred Networks公司與野村資管提出了波動率不變性與分形不變性的結(jié)構(gòu)用以針對性學(xué)習(xí)不變性特征。另一種方法是借助經(jīng)濟(jì)金融的邏輯來理解算法的結(jié)果，比如Two Sigma公司采用高斯混合模型對市場狀態(tài)劃分后，發(fā)現(xiàn)其符合經(jīng)濟(jì)邏輯下的危機(jī)、穩(wěn)定、脆弱、通脹四種狀態(tài)的特征。

風(fēng)險提示：模型風(fēng)險;市場預(yù)期大幅變化;宏觀及產(chǎn)業(yè)政策出現(xiàn)重大變化。