先锋集团悄悄地在130亿美元的量化股票基金中采用人工智能 - 彭博社

Vanguard Group，以其守旧的投资理念和不愿追逐新潮技术而闻名比如加密货币，已经悄悄地在管理的几只主动股票基金中使用机器学习，总资产达到130亿美元。

这家全球第二大资产管理公司大约一年前在四只所谓的因子基金中加入了人工智能，就在ChatGPT狂热席卷全球市场之际。他们的赌注是：新的语言和数据分析能力将有助于系统化策略适应不断变化的经济和市场状况。

“我们想要做的是代表我们相信的流程，这是一个基本驱动的量化流程，”Vanguard因子策略负责人Scott Rodemer说道。“对于可能影响股票的多种效应，它非常自然地适合于机器学习流程。”

现在还处于早期阶段，传统模型并没有消失。但对于这家由杰克·博格尔创立的巨头来说，初步迹象是令人鼓舞的。

130亿美元的Vanguard战略股票基金在2023年击败了其基准和大多数同行，同样，由彭博编制的数据显示，15亿美元的Vanguard战略小盘股票基金也是如此。4.91亿美元的Vanguard市场中性基金回报率为12%，也超过了类似产品。在第四只基金中，Vanguard的量化股票组是多个团队之一，参与了该策略。

与硅谷或一些更尖端的对冲基金相比，Vanguard只是在人工智能领域试水。但对于一个以简单指数投资闻名的公司，最近拒绝在美国推出比特币现货ETF，这是对科技在华尔街和主街潜力的强有力信号。

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Scott Rodemer来源：Vanguard Group这四种策略已经融入了从机器学习中得出的交易见解，同时保留了它们对因子投资的核心方法。后者涉及根据历史上显示出预测超额收益的特征来挑选股票，比如低估值倍数或加速盈利增长。

这些模型使用相同的输入，但加入了一系列新的经济和市场变量。通过一种称为神经网络的架构——也用于图像识别和聊天机器人等常见人工智能应用中——它可以做出更细致的股票预测，至少是这样宣传的。

其理念是，机器更擅长找出一系列变量之间的非线性关系。例如，它可能推断出企业资产负债表的实力直到利率达到关键水平，或者直到经济增长放缓到一定程度之前都不重要。

传统因子量化投资者长期以来一直怀疑他们的投注时机，他们已经艰难地学会了市场可能对他们产生多长时间的不利影响。先锋市场中性基金在2020年的两年内损失了20%，当时昂贵的科技股在市场上占主导地位，部分原因是由于极低的利率和疫情。

对于先锋的量化投资者来说，过去的一年显示了更加重视市场环境的价值。例如，在2023年的地区银行危机期间，人工智能帮助阻止了投资组合大举投入看起来便宜的股票。

“我们都可以自问，‘这些股票为什么现在便宜有很多原因，而宏观环境当然是其中之一，’” Rodemer说道。“如果你从机器学习的角度看待其中一些股票，它们实际上是相当昂贵的。如果你将这两种观点结合起来，就会变得中性。”

先锋从2018年开始尝试人工智能，从文本处理开始，然后研究如何将其用于量化策略。首席执行官蒂姆·巴克利（Tim Buckley）在去年的一次会议上表示，生成式人工智能——ChatGPT所代表的分支将彻底改变资产管理。

约翰·阿梅里克斯来源：先锋集团这家位于宾夕法尼亚州马尔文的公司在将人工智能应用于因子策略方面绝非孤军奋战。研究联合创始人许嘉翔（Jason Hsu）的瑞联全球顾问公司（Rayliant Global Advisors）从使用少数几个因子转变为用人工智能解析大约200个交易信号。AQR资本管理公司的机器学习负责人布莱恩·凯利（Bryan Kelly）已经撰写了大量关于如何将这项技术纳入传统量化交易的研究。研究。

在先锋公司，采用人工智能的关键是理解它所做出的最终决策——这是机器学习领域中的一个长期挑战。团队必须构建一个能够解释其输出的模型，才能让高管们放心地开始使用这项技术。

“你最担心的是曲线拟合和数据挖掘，”负责QEG的约翰·阿梅里克斯说道。“因此，确保我们能找到不仅在回测中产生吸引人结果，而且我们对其有着非常好的直观理解，是当务之急。”