市场人士：未来量化投资的发展趋势将会更注重技术、更依靠细节

期货日报网讯（记者 王宁）1月11日，在合肥举办的人工智能与量化投资发展论坛暨首届中国期货FOF种子基金私募邀请赛半年度颁奖典礼上，上海蒙玺投资首席投资官李骧对量化投资研究方法做出详细分析。

据李骧介绍，当前主要研究方法有规则型、多因子模型、机器学习型。规则型是单一规则决定开平仓的策略，其本质上是单因子模型，逻辑清晰，在一定市场状态下会很有效，开发难度大，适应度有限。但可以通过多品种，多时间框架去平滑资金曲线。在国内市场现阶段比较常见。

多因子模型则是预测类模型和打分模型，它可以预测一定时间内涨跌幅，或者波动率，也可以预测涨跌概率。然后通过预测值构造交易模型。

机器学习是通过观测数据训练模型，使模型能够在遇到新产生的数据时，产生人预期的结果。换句话说，机器学习模型做的任务是对结果的预测。根据机器学习预测的结果分类，可大致分为两种：一种是对数值的预测，一种是对类别的预测。

李骧表示，未来量化投资的发展趋势将会更注重技术，更依靠细节。同时，量化市场未来也是挑战及机遇并存的市场。国内资金对稳定收益的需求增大，所以更多的机构布局量化。国外顶级老牌机构已经进入或者正在观察国内市场伺机进入，竞争压力加大。国内量化市场数据不完善，IT基础薄弱，舆论环境不成熟。并且政策变化快，不利于量化市场的长期投入信心。

但是，也有较大的发展机遇摆在面前。美国高频初创投入千万上亿美金起，而国内百万人民币起，说明国内市场竞争激烈程度依旧比成熟市场低。同时，市场空间与市场的无效性较大，参与结构散户依旧占比重，非理性投资比例很大，机构专业性在进步，但是依旧偏弱。巨大的稳健收益的理财需求，真正的量化收益应该来源于对风险度的再分配。