國投瑞銀基金殷瑞飛： 以數(shù)學(xué)為鑰 解鎖量化投資的“黑白雙箱”

　　中國基金報(bào)記者張燕北

　　國投瑞銀基金量化投資部副總經(jīng)理、基金經(jīng)理殷瑞飛擁有深厚的數(shù)學(xué)功底和深刻的市場洞察力，投資中，他將白箱算法和黑箱算法相結(jié)合，既重視邏輯推理，又注重?cái)?shù)據(jù)挖掘，打磨出一套成熟的量化投資方法論。

　　AI與大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展，殷瑞飛看好其在量化投資中的應(yīng)用前景。他認(rèn)為，在科技與金融的深度融合中，量化投資正迎來一個(gè)嶄新的時(shí)代。

　　數(shù)學(xué)思維驅(qū)動(dòng)量化投資

　　公開資料顯示，殷瑞飛為廈門大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士；2008年進(jìn)入基金行業(yè)，從事風(fēng)險(xiǎn)管理分析師的工作；2011年加入國投瑞銀基金，從量化分析師逐步成長為基金經(jīng)理，管理了多只指數(shù)增強(qiáng)基金和主動(dòng)量化基金。

　　作為統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，殷瑞飛的投資理念深受數(shù)學(xué)思維影響。他深信，數(shù)學(xué)不僅是解決問題的鑰匙，更是邏輯思維的基石。

　　殷瑞飛認(rèn)為，量化投資的本質(zhì)是通過數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)方法，系統(tǒng)性地捕捉市場的非有效性，從而追求超額收益。這種理念不僅要求基金經(jīng)理具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，還需要具備敏銳的市場洞察力和不斷學(xué)習(xí)的能力。

　　“量化投資成功的關(guān)鍵在于能否找到有效的因子。這些因子可以是估值、盈利、成長等傳統(tǒng)指標(biāo)，也可以是機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘出的復(fù)雜模式。而找到因子有兩種思路，一種是基于自己的主觀邏輯，另一種是機(jī)器學(xué)習(xí)?！币笕痫w說。

　　基于主觀邏輯的方法，通常是基金經(jīng)理根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和觀察，提出一些假設(shè)，然后通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法是通過大量的歷史數(shù)據(jù)，讓計(jì)算機(jī)程序?qū)ふ乙?guī)律。這種方法不受人類主觀判斷的限制，可以發(fā)現(xiàn)一些人類難以察覺的模式。

　　殷瑞飛強(qiáng)調(diào)，無論是基于主觀邏輯還是機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，都需要經(jīng)過嚴(yán)格的驗(yàn)證。他會(huì)將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，通過多輪回測(cè)和交叉驗(yàn)證，提高模型的穩(wěn)定性和有效性。

　　白箱與黑箱的有機(jī)結(jié)合

　　在具體實(shí)踐中，殷瑞飛的量化投資方法和策略主要基于白箱算法和黑箱算法的有機(jī)結(jié)合，既注重邏輯推理，又充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

　　白箱算法是殷瑞飛投資策略的基礎(chǔ)，主要基于邏輯和常識(shí)，比如宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)趨勢(shì)、公司基本面等，以提高投資決策的合理性和穩(wěn)健性。黑箱算法則更多依賴機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，挖掘非線性的、復(fù)雜的投資規(guī)律。

　　在行業(yè)配置和個(gè)股選擇方面，殷瑞飛比較注重平衡風(fēng)險(xiǎn)與收益。對(duì)于指數(shù)增強(qiáng)型產(chǎn)品，他會(huì)保持與基準(zhǔn)指數(shù)相似的行業(yè)權(quán)重，通過精選個(gè)股追求超額收益。

　　風(fēng)險(xiǎn)控制是殷瑞飛投資策略的核心原則之一。他認(rèn)為，有效的風(fēng)險(xiǎn)控制是追求長期回報(bào)的關(guān)鍵。在投資過程中，他會(huì)嚴(yán)格控制杠桿比例，避免過度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。此外，他還會(huì)定期對(duì)投資組合進(jìn)行績效評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高策略的有效性和穩(wěn)定性。

　　殷瑞飛舉例分析，過去兩三年，微盤股表現(xiàn)較好，尤其是今年春節(jié)前，很多投資者都看好這個(gè)板塊。殷瑞飛的模型也支持這個(gè)觀點(diǎn)，認(rèn)為微盤股的回撤在10%~20%之間，這在投資組合中是可以接受的。然而，隨著市場波動(dòng)加劇，殷瑞飛重新審視這個(gè)策略的有效性。他意識(shí)到，微盤股的表現(xiàn)更大程度上是由資金推動(dòng)的，而不是基于長期的投資邏輯。于是，他及時(shí)作出調(diào)整，退出了微盤股策略。

　　AI賦能量化投資

　　當(dāng)前，人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)正以前所未有的速度改變著投資的面貌。

　　殷瑞飛堅(jiān)信，AI技術(shù)在量化投資領(lǐng)域擁有廣闊的應(yīng)用前景，其在因子挖掘、優(yōu)化投資組合、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及投資決策支持等方面的作用已初露端倪。

　　在因子挖掘方面，AI能夠處理海量的歷史數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有效因子，為投資策略提供更為精準(zhǔn)的依據(jù)。同時(shí)，AI還可以實(shí)時(shí)監(jiān)控市場動(dòng)態(tài)，捕捉新的投資機(jī)會(huì)。

　　在風(fēng)險(xiǎn)管理方面，AI技術(shù)能夠幫助投資者更準(zhǔn)確地評(píng)估和管理風(fēng)險(xiǎn)。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深入分析，預(yù)測(cè)市場走勢(shì)，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并提前制定應(yīng)對(duì)策略。

　　盡管AI為量化投資帶來了諸多機(jī)遇，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。其中，數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型過擬合是兩個(gè)最為突出的問題。殷瑞飛認(rèn)為，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是量化投資成功的關(guān)鍵。投資者需要建立完善的數(shù)據(jù)管理體系，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、完整和及時(shí)。同時(shí)，還要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的清洗和預(yù)處理，消除噪聲和異常值的影響。

　　對(duì)于模型過擬合問題，殷瑞飛認(rèn)為可以通過交叉驗(yàn)證、正則化等技術(shù)來降低模型的復(fù)雜度，從而降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。此外，還可以采用集成學(xué)習(xí)的方法，將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合，以提高模型的泛化能力。

　　展望未來，殷瑞飛認(rèn)為量化投資將朝著多元化投資策略、智能化投資決策和全球化投資視野的方向發(fā)展。

（文章來源：中國基金報(bào)）

(原標(biāo)題：國投瑞銀基金殷瑞飛： 以數(shù)學(xué)為鑰 解鎖量化投資的“黑白雙箱”)

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