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Vanguard将AI纳入130亿美元量化股票基金 增加长期AI技术押注

2024-02-07 03:11:34
阿泰尔
FX168编辑
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摘要:周二(2月6日),Vanguard Group因其老派的投资理念和不愿追逐加密货币等新兴技术而闻名,但是该公司已经在管理的几个活跃股票基金中悄悄地开始使用机器学习,这些基金总共管理着130亿美元的资产。大约一年前,正当ChatGPT狂潮席卷全球市场时,这家全球第二大资产管理公司将人工智能添加到了四只所谓的因子基金中。他们的赌注是:新的语言和数据分析能力将有助于系统性策略适应不断变化的经济和市场状况。

FX168财经报社(北美)讯 周二(2月6日),Vanguard Group因其老派的投资理念和不愿追逐加密货币等新兴技术而闻名,但是该公司已经在管理的几个活跃股票基金中悄悄地开始使用机器学习,这些基金总共管理着130亿美元的资产。

大约一年前,正当ChatGPT狂潮席卷全球市场时,这家全球第二大资产管理公司将人工智能添加到了四只所谓的因子基金中。他们的赌注是:新的语言和数据分析能力将有助于系统性策略适应不断变化的经济和市场状况。

Vanguard Group因子策略主管Scott Rodemer说:““我们在这里要做的是代表我们相信的过程,即基于基本面的量化过程,考虑到可能影响股票的各种效应,这种过程非常自然地适用于机器学习。”

尽管传统模型尚处于初期阶段,但对于Jack Bogle创立的Vanguard Group来说,初期迹象是令人鼓舞的。彭博社汇编的数据显示,价值78亿美元的Vanguard Strategic Equity Fund在2023 年击败了基准和大多数同行,价值15亿美元的Vanguard Strategic Small-Cap Equity Fund也是如此。价值4.91亿美元的Vanguard Market Neutral Fund回报率为 12%,也优于同类产品。

与硅谷或者一些更前沿的对冲基金相比,Vanguard只是在尝试涉足人工智能领域的一小步。但对于一个以专注于简单指数投资而闻名,并且最近在美国拒绝了比特币现货ETF的公司而言,这是一个强有力的信号,表明这项技术在华尔街和主街上的潜力。

这四种策略在保留其因子投资的核心方法的同时,已经融入了从机器学习中获得的交易见解。后者涉及根据历史上显示出预测超额收益的特征选择股票,比如低估值倍数或利润增长加速。

这些模型使用相同的输入,但增加了一系列新的经济和市场变量。使用神经网络的架构,也被用于像图像识别和聊天机器人这样的常见人工智能应用,它可以做出更加细致的股票预测。

这个想法是,机器在找出一系列变量之间的非线性关系方面更为出色。例如,它可能推断出企业资产负债表的强度在利率达到关键水平之前并不重要,或者在经济增长减缓到一定程度之前并不重要。

传统的因子量化人员长期以来一直怀疑自己的押注时间,但他们却通过艰苦的教训学会了市场能够对他们起作用的时间有多长。Vanguard Market Neutral Fund在截至2020年的两年里损失了 20%,当时昂贵的科技股统治了市场,部分原因是利率触底和新冠疫情。对于Vanguard的量化分析师来说,过去的一年表明了更多关注的价值到市场环境。例如,在2023年地区银行业危机期间,人工智能帮助阻止了投资组合一头扎进看似廉价的股票。

Scott Rodemer表示:“我们都可以自己想,‘这些股票现在便宜的原因有很多,宏观环境肯定是其中之一。’ 如果你从机器学习的角度来看其中一些股票,你会发现它们实际上相当昂贵。如果你将这两种观点融合在一起,它就会变得中立。”

Vanguard于2018年开始尝试人工智能,从文本处理开始,然后继续研究如何将其用于量化策略。首席执行官Tim Buckley在去年的一次会议上表示,生成式人工智能(以ChatGPT为代表的分支)将彻底改变资产管理。

这家总部位于宾夕法尼亚州马尔文的公司并不是唯一一家将人工智能应用于因子策略的公司。 Research Affiliates联合创始人Jason Hsu的Rayliant Global Advisors管理着约190亿美元的资产,该公司从使用少数几个因素发展到使用人工智能解析约200个交易信号。AQR Capital Management机器学习主管Bryan Kelly就如何将该技术融入传统量化交易进行了大量研究。

在Vanguard,采用人工智能的关键是理解它所做出的最终决定——这是机器学习领域的一个长期挑战。团队必须建立一个解释其输出的模型,然后高管才会开始使用这项技术。

QEG负责人John Ameriks表示:“你最担心的是曲线拟合和数据挖掘。因此,确保我们不仅在回测中产生了令人满意的结果,而且我们对此有了真正好的直觉理解,是一项首要任务。”

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