國投瑞銀基金殷瑞飛： 以數學為鑰 解鎖量化投資的“黑白雙箱”

　　中國基金報記者張燕北

　　國投瑞銀基金量化投資部副總經理、基金經理殷瑞飛擁有深厚的數學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合，既重視邏輯推理，又注重數據挖掘，打磨出一套成熟的量化投資方法論。

　　AI與大數據技術飛速發(fā)展，殷瑞飛看好其在量化投資中的應用前景。他認為，在科技與金融的深度融合中，量化投資正迎來一個嶄新的時代。

　　數學思維驅動量化投資

　　公開資料顯示，殷瑞飛為廈門大學統(tǒng)計學博士；2008年進入基金行業(yè)，從事風險管理分析師的工作；2011年加入國投瑞銀基金，從量化分析師逐步成長為基金經理，管理了多只指數增強基金和主動量化基金。

　　作為統(tǒng)計學博士，殷瑞飛的投資理念深受數學思維影響。他深信，數學不僅是解決問題的鑰匙，更是邏輯思維的基石。

　　殷瑞飛認為，量化投資的本質是通過數學模型和統(tǒng)計方法，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理具備扎實的數學和統(tǒng)計學知識，還需要具備敏銳的市場洞察力和不斷學習的能力。

　　“量化投資成功的關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，也可以是機器學習挖掘出的復雜模式。而找到因子有兩種思路，一種是基于自己的主觀邏輯，另一種是機器學習?！币笕痫w說。

　　基于主觀邏輯的方法，通常是基金經理根據自己的經驗和觀察，提出一些假設，然后通過歷史數據進行驗證。機器學習的方法是通過大量的歷史數據，讓計算機程序尋找規(guī)律。這種方法不受人類主觀判斷的限制，可以發(fā)現一些人類難以察覺的模式。

　　殷瑞飛強調，無論是基于主觀邏輯還是機器學習的方法，都需要經過嚴格的驗證。他會將數據分成訓練集、驗證集和測試集，通過多輪回測和交叉驗證，提高模型的穩(wěn)定性和有效性。

　　白箱與黑箱的有機結合

　　在具體實踐中，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結合，既注重邏輯推理，又充分利用數據挖掘技術。

　　白箱算法是殷瑞飛投資策略的基礎，主要基于邏輯和常識，比如宏觀經濟環(huán)境、行業(yè)趨勢、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器學習和大數據分析，挖掘非線性的、復雜的投資規(guī)律。

　　在行業(yè)配置和個股選擇方面，殷瑞飛比較注重平衡風險與收益。對于指數增強型產品，他會保持與基準指數相似的行業(yè)權重，通過精選個股追求超額收益。

　　風險控制是殷瑞飛投資策略的核心原則之一。他認為，有效的風險控制是追求長期回報的關鍵。在投資過程中，他會嚴格控制杠桿比例，避免過度承擔風險。此外，他還會定期對投資組合進行績效評估和風險評估，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，微盤股表現較好，尤其是今年春節(jié)前，很多投資者都看好這個板塊。殷瑞飛的模型也支持這個觀點，認為微盤股的回撤在10%~20%之間，這在投資組合中是可以接受的。然而，隨著市場波動加劇，殷瑞飛重新審視這個策略的有效性。他意識到，微盤股的表現更大程度上是由資金推動的，而不是基于長期的投資邏輯。于是，他及時作出調整，退出了微盤股策略。

　　AI賦能量化投資

　　當前，人工智能與大數據技術正以前所未有的速度改變著投資的面貌。

　　殷瑞飛堅信，AI技術在量化投資領域擁有廣闊的應用前景，其在因子挖掘、優(yōu)化投資組合、風險評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據，通過機器學習算法發(fā)現隱藏在數據中的有效因子，為投資策略提供更為精準的依據。同時，AI還可以實時監(jiān)控市場動態(tài)，捕捉新的投資機會。

　　在風險管理方面，AI技術能夠幫助投資者更準確地評估和管理風險。通過對歷史數據的深入分析，預測市場走勢，識別潛在的風險點，并提前制定應對策略。

　　盡管AI為量化投資帶來了諸多機遇，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。其中，數據質量和模型過擬合是兩個最為突出的問題。殷瑞飛認為，高質量的數據是量化投資成功的關鍵。投資者需要建立完善的數據管理體系，確保數據的準確、完整和及時。同時，還要對數據進行深入的清洗和預處理，消除噪聲和異常值的影響。

　　對于模型過擬合問題，殷瑞飛認為可以通過交叉驗證、正則化等技術來降低模型的復雜度，從而降低過擬合的風險。此外，還可以采用集成學習的方法，將多個模型的預測結果進行組合，以提高模型的泛化能力。

　　展望未來，殷瑞飛認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）

(原標題：國投瑞銀基金殷瑞飛： 以數學為鑰 解鎖量化投資的“黑白雙箱”)

(責任編輯：6)