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联储证券金工量化权益因子工程:挖掘市场数据背后的秘密

发布时间:2021-09-21 03:45:52
来源:亚娱体育平台

  近年来,由于券商传统经纪业务经营模式单一,随着交易佣金持续下行,通道业务收入与可持续发展空间不断萎缩,使得行业纷纷聚焦财富管理转型。在财富管理转型过程中,未来大类资产配置是趋势,为了推动立足“新”财富管理战略,联储证券建立了由毕业于海内外金融领域知名院校的博士、硕士组成的网络金融事业部金融工程团队(以下简称“联储证券金工团队”),以金融科技系统建设为核心,研发量化投资为主的智能化投资场景。

  联储证券金工量化权益因子研发集成在内部自研的智能投研系统(智能投资决策系统IIDS),系统架构严格按照业内成熟因子工程体系建设,其中加入了联储证券金工团队创新性的算法工程逻辑,如,我们在特征工程中加入了多测度多元对抗的算法逻辑。我们的量化权益因子工程作为联储金工核心投研系统主要模块之一,为联储智能投顾、量化资管等策略产品研发提供强大量化支撑。

  1) 这部分基础数据参与了70%的因子工程任务,是量化投资领域数据成本最高的地方,如,2005年的时候业内在此处总共成本高达260亿美元。从数据采集到接入到低延迟系统的计算、模型拟合(演算)最后通过风控系统下单都是需要系统化严格精确才能达到投资标准;

  2) 我们在这部分数据上主要应用统计算法、运筹优化和基于强大IT系统的深度神经网络算法来实现因子工程,基于我们创新性的快速因子量价筛选模块进行筛选,最终完成交易决策。

  1) 这部分是因子投资学术领域的必争之地,我们主要据此研发的因子类型包括大小盘因子、行业因子、价值因子、价格因子、分析师情绪因子、投资质量因子、动量因子、盈利因子以及日历因子;

  2) 我们为了更好的实现投资有效性和可解释性的平衡,在因子工程任务中,每个时间截面至少回溯10年以上的历史数据,主要的算法集中在计量经济学、统计学以及决策树模型。

  2) 数据来源依重要性排序有:公司公告、研究所报告、新闻、股票论坛文本、消费品渠道数据、卫星图像数据等。

  第一步,测度选择是根据计量经济学、统计学、信息学和泛函分析等学科结合严格的实证分析选定适合当前策略的测度,进行因子的初步筛选,此步骤会过滤掉30%-70%的因子;

  第二步,数据增强通过随机数学、机器学习等方法产生对抗算法进一步生成更多的数据,在高纬度进行拟合(演算),增加因子的泛化性;

  第三步,样本内外切分,因为金融数据的时间序列自相关的特性,导致传统单一的样本切割方法没有办法显著的提高因子在样本外、或者实盘时期的表现。我们通过随机切割方法,在满足统计学、计算数学等模型假设的前提下尽可能的提高因子样本外表现稳定,提高鲁棒性。

  我们构建了自己的因子投资策略引擎,设定算法规则与策略主线,实现系统自动挖掘有效量化因子投资策略,形成基于我们权益量化因子库的特色量化投资策略库。

  智基宝是联储证券金工团队基于量化投资及智能算法,推出的以公募为标的的大类资产配置服务产品,目前金工量化权益因子工程正在逐步应用到智基宝产品中。智基宝是以智能投资为主的基金组合投资工具,根据投资者不同的风险测评等级,自动匹配基金组合,省去选基和择时的烦恼是智基宝最大的优势。

  注:联储证券智基宝产品中的公募基金选自联储证券代销基金,基金筛选需考虑基金数据等综合因素,过往业绩仅供参考,并不预示其未来表现,购买前请仔细阅读产品相关规则和文件。联储证券不保证最低收益,不共担风险损失。投资有风险,理财需谨慎。