近年来，量化投资、人工智能受到国内投资者越来越广泛的关注。银河资本投资总监吴振中认为，目前国内量化投资策略呈现多元化，市场机会比较多，量化投资在中国迎来了发展的黄金时期。他预测，未来在量化投资领域，机器学习将全面取代多因子模型筛选股票，成为市场主流。

国内量化投资

处于黄金发展时期

吴振中介绍，2010年沪深300股指期货正式推出，量化投资进入实践阶段，阿尔法中性策略兴起。2013~2014年，在以小盘股为主的结构市中，一批投资者通过做非中性、小盘的阿尔法策略，赚取较高收益，量化投资迅速发展。2014年12月，市场大小盘风格转换，量化投资受到打击。在随后的几年里，量化投资开始走向多元化发展。“套利策略在2015年大牛市中表现很好，包括无风险套利、分级基金套利等，但容量小、时效短，机会转瞬即逝；CTA策略是2016年表现最好的策略，2015年9月股指期货受限以后投资者转向商品期货市场，催生了2016年商品期货的基本面、资金面因素导致的行情。”吴振中说。

“现在国内量化投资的策略呈现多元化，量化投资迎来发展的黄金时期。”吴振中说，一方面，相比海外成熟市场，中国市场波动高、阿尔法高，量化策略比较管用；另一方面，越来越多的人才致力于量化领域，开发了丰富的模型、策略。

吴振中认为，中国市场波动较大，阿尔法收益高，很多量化策略有施展空间。比如，CTA策略在中国的收益水平是海外的一倍。“虽然目前受政策等因素影响，量化处于可以实现、但没那么容易实现的阶段，但只要能适应市场，而且反应快，就能获得机会。等以后好的人才、好的机器将市场塞满了，量化的空间就没那么大了。”

机器学习将成为主流

量化投资在海外已有30多年历史，全球量化对冲基金管理资产规模已经从1997年的1182亿美元发展到2014年末的3万亿美元，增长20多倍，年均复合增速达20%。吴振中认为，虽然目前相比海外仍有差距，但量化投资未来发展空间大。吴振中表示，目前国内阿尔法策略仍然以多因子筛选的模式来做，也有部分机构在做机器学习。“多因子筛选是线性的方式，机器学习是非线性的方式，它的好处是能自我加强学习，动态变化适应环境。比如近半年市场出现偏重价值股的结构行情，如果是多因子筛选的模式，就需要人为进行调整，但机器学习却能根据新进入的数据进行自我调整，适应市场变化，像我们最近一个月选中的股票已经符合现在市场涨的股票的标准。”吴振中预测，未来在量化投资领域，机器学习将全面取代多因子模型。应用到股票上，机器学习通过观察3000只股票过去的数据，了解到符合哪些条件的数据接下来股价会有表现、接着涨，然后再给它新的市场数据，机器学习就会判断接下来涨的概率有多大，将股票进行重新排列。“目前我们多采用的是半监督学习，但以后量化投资可能完全不需要人的帮助。”