近期，鹏华量化及衍生品投资部总经理苏俊杰接受了《券商中国》关于量化投资相关话题的采访，这里节选了精华部分和大家分享：
问：量化基金在选股上，一般注重哪些因子，哪些因子的效果比较好，能否介绍下案例？
苏：我们在选股上通常会考虑很多种类的因子，主要包括基本面因子、量价因子、情绪因子等。在考虑因子的时候，我通常会更关注那些在不同市场环境下都具有较好表现的因子。举一些例子来解释：
1.基本面因子：基本面因子是指与公司的财务基本面相关的因素，如盈利能力、财务状况、营运能力等。其中，盈利能力因子是被广泛应用的一类因子。这类因子往往能很好地衡量相关公司的财务状况以及成长性，具有很强的逻辑以及可解释性；
2.量价因子：量价因子主要考虑股票价格、成交量等相关指标及之间内在关系，能很好地衡量市场的交易行为以及买卖强度，是相对高频的指标；比如量价相关性就是很有代表性的量价因子。我们经常会说到量价齐升，量升价跌等现象，对于股票后续的走势预测有着帮助，于是我们便通过计算相关性的方式将这些逻辑因子化，从而运用到模型当中；量价因子与基本面因子的相关性往往很低，通过两者的结合能起到事半功倍的效果；
需要注意的是，不同因子的效果在不同市场环境下也可能存在差异，不同策略的有效性也需要根据市场情况进行评估；在量化选股过程中，挑选因子是非常关键的，而灵活地选择和组合不同因子也是确保组合策略有效性的重要手段。
问：如何看待人工智能时代，量化基金选股的优势， AIGC技术对投资者策略有什么帮助，投资上是否涉及到机器学习等技术？
苏：人工智能为投资提供了新的机遇和挑战。量化基金选股利用机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术对大量数据进行分析，以实现投资组合优化和风险控制，进而提高投资收益。这些技术可以通过自动化的方式，从大量数据中高效的挖掘出有效的信息，同时减少了人为干预的影响，提高了决策的准确性和效率。因此，在当前信息化快速发展的时代，量化基金的优势越来越明显。
AIGC技术是这两年机器学习最火热的方向，最具代表性的产品即最近大火的OpenAI推出的ChatGPT，通过AI通用大模型研究路线的不断迭代，过往对文本、音频和视频等不同信息载体的不同机器学习研究路线统一到了通用AI模型框架，打通几种信息载体的相互转化。
具体而言，我认为AIGC技术对投资的帮助应该是全方面的：第一是对信息检索的整合能力，ChatGPT对过往二十年大家习惯的网上搜索形式进行了革新，更高效地提供了优质的整合信息，提升了我们投资人员对于信息的处理效率。第二是ChatGPT高质量的对自然语言上下文的理解能力，代表了对时间序列信息提炼能力的进一步提升，股票的价格走势天然是一个时间序列的数据，我相信大概率会从目前AIGC的领域衍生出更高水平的对时间序列预测能力的人工智能深度学习模型，可以应用到股票比如价格的时间序列的预测中来。我们也在积极关注最新的技术发展，思考如何进一步和我们现有信息整合。
我们自己的模型很早便加入了AI的元素，通过机器学习等方式对海量的数据进行挖掘，同时通过人工智能进行信息整合筛选等。我们的投资思路以基本面信息为主体，以大数据和人工智能方法为补充，两者相辅相成，效果显著。总的来说，量化投资是一项复杂的活动，需要投资者结合自己的判断和经验，综合考虑各种因素进行决策。机器学习和人工智能技术可以提供更准确和实时的数据分析，从而辅助投资者做出更明智的决策。因此，我们选择采用这些技术来补充和完善自己的投资策略，同时也会注意这些技术在实践中的一些限制和风险。
风险提示：基金产品存在收益波动风险。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产，但不保证基金本金不受损失，不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。中国证监会对本基金募集的注册，并不表明其对本基金的价值和收益作出实质性判断或保证，也不表明投资于本基金没有风险。过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩不构成本基金业绩表现的保证。投资者购买基金时应详细阅读本基金的基金合同和招募说明书等法律文件，了解本基金的具体情况。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。市场有风险，投资须谨慎。
$鹏华沪深300指数增强C(OTCFUND|016690)$$鹏华中证1000指数增强C(OTCFUND|016786)$$鹏华沪深300指数增强A(OTCFUND|005870)$
本文作者可以追加内容哦 !
