金工海外量化研究系列之六：机器学习选股在海外公募量化发展如何？

量化研究 量化策略 证券研究报告 2024 年 08 月 06 日 机器学习选股在海外公募量化发展如何？ ——申万宏源金工海外量化研究系列之六 证券分析师 沈思逸 A0230521070001 shensy@swsresearch.com 邓虎 A0230520070003 denghu@swsresearch.com 联系人 沈思逸 (8621)23297818× shensy@swsresearch.com ⚫ 全球公募直接使用 AI 选股策略的产品较少，但机构多数重视 AI 应用。根据 Invesco 在2023 年进行的全球量化投资调查，被调查的机构 90%以上都使用了因子投资的方法，而使用 AI 方法的机构也达到 30%，其中亚太地区的比例更高；具体方法上，“机器学习挖因子”使用率最高，直接开发投资策略的情况在北美的使用更高，而文本分析虽然此前使用有限，但随着大模型的推出，投资者对其未来的应用更加看好。 ⚫ 头部公募量化平台对 AI 的应用：存在分歧，但都重视“人”的作用。贝莱德、高盛、WisdomTree、Invesco 等机构都关注 AI 的使用，但使用尺度不同，贝莱德、高盛借助公司的算力资源自主搭建大模型，Invesco 则尚未直接应用 AI 进行选股。 贝莱德：文本是最大的应用方向。基于 Transformer 架构自主训练模型，输入文本、输出收益预测，将预测胜率提高到 60%以上；此外也通过“主题机器人”赋能主动基金经理。 高盛：主要运用大模型来判断文本中的情绪观点，未来希望拓展到音频。 WisdomTree：与 Voya 合作开发 AI 价值策略，输入人工处理的基本面特征、输出选股结果。 Invesco：仅将 AI 作为辅助分析工具，暂未直接用于选股。 ⚫ AI 选股产品的策略与表现：综合端到端产品表现不佳，输入源为价量的产品表现优于基本面，使用机器学习进行传统大类因子配置的框架表现也较为出色。目前将 AI 选股直接应用于开发产品的机构的使用方式及结果主要如下： 1）基于不同维度数据的端到端模型：输入变量包括宏观、基本面、价量、文本等各维度数据，直接输出股票组合，但未能体现持续超额收益能力，近两年对美国市场的适应情况较差； 2）输入人工处理的特征后构建选股模型，且输入的特征带有一定风格偏向：偏基本面的产品表现偏弱，偏价量（动量）的进攻性相对更强但超额波动也较大； 3）使用机器学习模型对可解释的大类因子进行配置：实际更像风格轮动产品，代表产品QRFT 近 5 年累计超额约 28%，在同类产品中较为领先。 ⚫ 风险提示及声明：本报告对于海外产品的研究分析基于公司、Bloomberg、Refinitiv 公开信息，本报告不涉及证券投资基金评价业务，不涉及对基金产品的推荐。 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 量化策略 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第2页 共21页 简单金融 成就梦想 1. 机器学习在海外公募平台的应用概览 ......................... 4 2. 头部公募量化平台对 AI 的应用 ................................. 7 2.1 贝莱德：文本是最大的应用方向 ........................................................... 7 2.1.1 基于文本的股价预测大模型 ...................................................... 7 2.1.2 主题投资 .................................................................................... 9 2.1.3 私募股权等其他领域 .................................................................10 2.2 高盛量化团队：借助公司算力资源应用大模型分析文本情绪 ...... 11 2.3 WisdomTree：基本面数据为主的选股模型..................................... 12 2.4 Invesco：仅将 AI 作为辅助分析工具 ................................................ 15 3. 其他 AI 选股产品的策略与表现 ............................... 15 3.1 AM-One World Eq Fund with Artificial Intelligence ......................15 3.2 AIEQ：AI Powered Equity ETF ...................................................16 3.3 QRAFT 系列 ................................................................................18 4. 总结 ........................................................................ 19 5．风险提示与声明 .......................................................... 20 目录 量化策略 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第3页 共21页 简单金融 成就梦想 图表目录 图 1：量化投资机构使用各类方法的比例 .............................................................. 5 图 2：量化投资机构在不同场景使用机器学习方法的比例 ..................................... 6 图 3：贝莱德平均每月使用大语言模型处理的研报数量（篇） .............................. 8 图 4：贝莱德大模型预测胜率 ............................................................................... 8 图 5：贝莱德“主题机器人”工作流程 ............................................................... 10 图 6：贝莱德“主题机器人”输入信息 ............................................................... 10 图 7：高盛 Global Core Equity Portfolio 表现（%） ..........