北京
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随着市场对指数类产品关注度的提升，无论是ETF、指数基金还是指数增强基金，都受到越来越多投资者的重视。围绕投资者们在指数增强投资领域所关注的问题，我们访谈了国投瑞银基金量化投资部总经理殷瑞飞，并按照主题整理了一系列Q&A，本期主题为《国投瑞银殷瑞飞：逆向寻机——量化挖掘非理性交易与AI的应用探索》
1. 我注意到殷总您在访谈和公开演讲中，多次提到过您在做指数增强时的五因子投资框架。其中有的因子我们比较熟悉，比如盈利因子、估值因子，同时您还提到利用“市场的非理性交易行为”来构建因子，具体来说，这是怎么样的投资方法？
殷瑞飞：因为A股市场与成熟市场相比，其市场成熟度还有一定的提升空间。坦率地说，市场结构中存在大量的非理性交易。从量化投资的角度来看，我们的任务就是捕捉这些非理性交易行为所带来的机会。
什么是非理性交易？简单来说，就是股价被推到一个不合理的位置，无论是涨过头还是跌过头。但难点在于，如何准确刻画这种非理性？比如，股价跌到什么程度才算非理性？这条界线在哪里？这其实很难通过主观判断进行精确描述。在这一点上，量化投资体系的优势就显现出来了。
近年来，一些更先进的方法，比如AI技术，也为捕捉复杂的市场模式提供了更有效的工具。当然，传统方法中也有一些技术形态分析手段，这些方法在特定情况下确实能够提炼出一些模式，并带来投资机会。但随着市场逐步走向有效化，传统方法可能显得力不从心。因此，在因子挖掘方面，我们更多引入了一些非传统的量化方法，特别是以AI为代表的技术手段，来捕捉这些复杂的市场特征。
2. 其实道理大家都懂——别人贪婪时我恐惧，别人恐惧时我贪婪。关键在于，我们怎么知道市场现在是贪婪还是恐惧？AI技术具体是如何帮助我们判断这个“度”的？
殷瑞飞：量化方法的核心是通过模型来刻画投资或交易的模式。简单来说，就是让机器去捕捉这些模式。机器在捕捉模式时，并不会像人类一样去感受投资者的情绪是恐惧还是贪婪，它捕捉的是一种纯粹的投资模式。比如，当前的量价形态以及接下来一段时间股价的走势。机器的任务就是找出当前模式与未来股价走势之间的关联性。
3. 现在AI大模型发展迅速，几乎每个人日常生活中都会大量使用，像聊天对话类的AI语言大模型。这种技术的突破和快速发展，是否能够应用到投资当中？
殷瑞飞：实际上，当我们考虑将技术应用到投资中时，关注的并不是投资者或大众对它的熟悉程度，而是这项技术的成熟度。图像识别其实是最早、最成熟的AI落地应用之一。
大语言模型确实是一个非常热门的话题。经过这个春节，大众对它的认知迅速提升。但与图像识别技术相比，它的落地应用还没有那么深入。在我们的研究尚未足够深入、尚未建立足够信心之前，我们不会盲目跟风，为了吸引眼球而强行把大语言模型这类热门技术硬塞进我们的框架中。
关于大语言模型在量化领域的应用前景，我认为有两个基本判断：第一，坚定看好大模型在量化投资中的应用前景。事实上，我们已经在深入研究这方面的进展，做了大量工作；第二，我们依然会坚持按部就班，确保研究成果足够有效、稳定且成熟之后，再逐步将这些技术应用引入到我们的投资方案中。
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