華安事件驅(qū)動量化策略基金經(jīng)理 張序
由于近幾十年的經(jīng)濟發(fā)展，國內(nèi)家庭財富和理財需求呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，截至2019年底，銀行非保本理財規(guī)模超過20萬億。在當前國內(nèi)經(jīng)濟逐步轉(zhuǎn)型的環(huán)境下，無風險利率中樞將長期下行，居民開始從集中配置不動產(chǎn)和低風險金融資產(chǎn)轉(zhuǎn)移到大類資產(chǎn)配置，國內(nèi)資產(chǎn)配置需求將迎來新的拐點。
從海外歷史經(jīng)驗來看，2008年美聯(lián)儲開啟量化寬松后，美國無風險利率中樞不斷下移。在這期間，低風險固定收益類資產(chǎn)很難跑贏通貨膨脹，而高風險資產(chǎn)存在著較大不確定性，通過資產(chǎn)配置模式管理資金的機構(gòu)迎來黃金發(fā)展期，如橋水基金、AQR資本。
資產(chǎn)配置目的是以分散化形式將不同類型資產(chǎn)進行組合，以此來達到投資者風險收益預(yù)期。自上而下，投資決策流程包括：刻畫投資者風險偏好，制定戰(zhàn)略配置策略、戰(zhàn)術(shù)調(diào)整策略以及主動管理策略。
相比于其他投資類別，資產(chǎn)配置更強調(diào)投資的可解釋性與可預(yù)測性。
可解釋性是指在管理組合中能夠理解清楚風險和收益的來源：是由戰(zhàn)略配置貢獻的，還是戰(zhàn)術(shù)策略或主動管理貢獻的，這有利于我們對投資中各個環(huán)節(jié)及時評價和改進。
可預(yù)測性是指我們清楚的知道組合的預(yù)期收益區(qū)間是多少，最大風險如何，這樣讓投資者能夠精確的匹配到最適合自己風險偏好的產(chǎn)品。
對于量化從業(yè)者，我們利用大數(shù)據(jù)和人工智能刻畫投資人風險偏好；通過數(shù)量化方法篩選合適的資產(chǎn)作為配置標的；結(jié)合傳統(tǒng)金融模型、市場行為理論和機器學(xué)習模型進行資產(chǎn)風險收益判斷，資產(chǎn)組合以及風險管理。通過這種平臺化，流程化的量化投資體系，使投資中的每個步驟更加透明，投資決策更加清晰，降低投資中的撞運氣成分。
國內(nèi)居民理財，養(yǎng)老基金，社�；饘⒃絹碓疥P(guān)注資產(chǎn)配置的合理性與科學(xué)性，對資產(chǎn)配置能力的要求不斷提升。當前資產(chǎn)配置還處于藍海市場，而量化投資在國內(nèi)資產(chǎn)配置中具有較大的應(yīng)用前景，通過大數(shù)據(jù)和人工智能的輔助，能夠讓我們從海量數(shù)據(jù)(603138,股吧)中及時發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)的內(nèi)部聯(lián)系，未來的上漲空間，擺脫人性的弱點，獲取穩(wěn)定的低風險收益。
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