加碼量化投資國金基金掘金人工智能
自2013年起便著手搭建量化投資體系的國金基金，將發行國金量化多策略基金。日前，KUKA機器人維修，國金量化多策略基金擬任基金經理林健武在接受采訪時表示，量化投資并非一成不變，隨著量化多因子模型的發展，運用AI算法來武裝量化投資策略，將使得量化基金的表現更適應市場風格。
回顧2017年，隨著A股入選MSCI，市場參與者機構化特征日漸明顯，投資理念和選股方式亟待升級。量化投資作為一種投資方式，受到了基金公司的青睞。Wind數據顯示，2014年至2017年11月底，普通股票型基金、混合偏股型基金的最大回撤分別為30.55%、43.77%，而主動量化基金的最大回撤僅為17.79%。
率先將量化投資寫入公司發展戰略的國金基金，在獨有的量化投資平臺+一站式服務機制下，已打造了一支擁有18名海內外專業投研人員和豐富量化產品管理經驗的多策略全天候量化投資團隊。2016年加盟公司、擔任量化投資總監的林健武博士，已有17年量化投資研究經驗，更為國金基金注入了強大的量化基因。
林健武認為，隨著量化多因子模型的發展，量化因子正從單一發展到多元，從線性關系逐漸發展為非線性關系。之所以此前出現很多量化產品業績低迷的情況，主要是因為投資中簡單使用了少量因子的線性模型所致。
在他看來，庫卡機器人，人工智能技術能幫助挖掘新的選股因子，發現因子與股票收益之間的非線性關系、提高模型的預測能力和降低風險評估的滯后性，庫卡機器人，是未來量化基金的發展方向。在未來投資中，國金量化多策略將在互聯網量化策略下獲取海量因子庫，同時使用人工智能技術下的雙層機器學習模型，以及元知識學習模型下的策略選擇來進行投資。
國金量化多策略的主策略是互聯網量化策略，以此對接多家權威金工團隊、研究機構和量化社區，從而實時收集到新型因子和發現市場上投資風格的偏移。該策略會運用AI算法來實現數據清洗、模型訓練、模型優化和股票精選。通過滾動學習，快速更新迭代，能更好地適應各類市場環境。林健武說。