图为曾杰发表演讲

吴超认为,量化投资在快速发展的大趋势中虽然存在弊端,但其对资产管理的助推具备巨大潜力,尤其是在大类资产配置方面表现亮眼。他指出,量化投资对于资产管理公司的价值体现主要有三方面,一是量化投资应用计算机人工智能技术和大数据,可有效规避人性弱点,控制投资风险;二是极易形成规模化,一旦建立起有效的量化模型,就能在多个产品及交易市场上实现快速复制继而以裂变的效率迅速将规模做大;三是容易形成可观的收益,利用量化投资对冲方式,构建与市场涨跌无关的产品,赚取市场中性的策略,这对追求稳健收益的大机构客户来说极具吸引力。

图为吴超发表演讲

李金龙在演讲中分别提到目前股票策略以中高频因子为主,采用择时对冲,换手率一年平均在110倍左右,超额收益率比较稳定且回撤较少;期货策略以中高频为主,更多挖掘中高频因子,波动率因子,规模上小如果能做到极致收益率是比较客观的;期权策略2018年整体比较稳健,累计回撤不超过1.2%;港股策略是布局的第一个低风险投资策略。2019年将继续港股打新、期权套利、混合策略,更多的为投资者,长期持续性的、稳定的带来相对收益。

图为李金龙发表演讲

罗晓睿认为,量化投资的本质在于数据与模型的组合,以数据作为依托,发掘出金融市场中的规律。量化投资与部分传统的投资方式存在一定的差异性,量化投资侧重于对某个群体、大样本进行反复的实验与佐证,从而输出有效的投资策略。罗晓睿介绍,人工智能与大数据技术在结构化数据、另类数据的获取与处理、特征自动生成等方面有着出色的表现,是推动量化投资发展的重要因素,中国量化投资行业随着技术的革新发展将有更好的表现与前景。

图为罗晓睿发表演讲