民生加银基金何江：投资领域也需要“新基建” 关注四大层面发展

　　何江，清华大学流体力学硕士，具有14年证券从业经历，曾任上海海狮资产管理有限公司投资总监、副总经理；工银瑞信基金管理有限公司指数投资部基金经理、副总监，风险管理部数量分析师、高级经理、业务主管；金诚国际信用评估有限公司信用分析师；北京方速信融有限公司高级分析师；北京色诺芬信息服务有限公司合伙人、研究部负责人。2019年4月，加入民生加银基金管理有限公司，任ETF与指数投资部负责人。自2019年12月至今，担任民生加银沪深300交易型开放式指数证券投资基金、民生加银沪深300交易型开放式指数证券投资基金联接基金基金经理。

　　中证网讯（记者 张焕昀）近日，“新基建”概念如火如荼。日前，民生加银沪深300ETF基金经理何江在接受中国证券报记者专访时指出，在投资领域，同样需要呼唤“新基建”。在何江看来，投资领域的“新基建”和量化投资密切相关，主要有四个层面的发展值得关注：一是大数据技术；二是人工智能技术；三是投资组合管理技术；四是交易的智能“高速路”建设。

　　第一、大数据技术

　　投资很重要的一个环节就是收集和处理信息。理论上来说，对于现实社会的信息掌握得越完备，对投资越有利。

　　在何江看来，大数据中心的建设对投资机构有重要意义，而构建高质量的大数据中心充满挑战，有两点需要做好。首先，要加强数据的整合。传统的数据存储和处理是分散的、割裂的。例如，很多研究员调研获得的数据往往是由研究员个人进行管理，并没有通过集中的数据库进行统一管理，因而这些信息并没有得到更充分的应用。因此，需要加强数据的整合，包括外部数据与内生数据的整合、原始数据与加工数据的整合、结构化数据与非结构化数据的整合等。

　　其次，扩大数据来源，重视另类数据的运用。传统的信息数据整理会受限于人工处理的能力，而随着科技的发展，新的数据空间越来越大。花旗银行在一份报告中表示，在信息时代，利用大数据做交易的投资经理将会远远走在同行之前。量化分析师可利用大数据技术，将他们所要验证的变量扩展到行为、看法和感知反馈等数据。这就在运用大数据技术的公司和那些没有运用大数据公司之间，创造了“信息套利”的可能性。

　　“大数据特别是新的另类数据，在投资上的运用将会越来越广泛，而大数据也是进一步采取人工智能等手段的基础。”何江表示。

　　第二、人工智能技术

　　“人工智能技术正在人类活动的各个方面发挥重要作用，人工智能也在投资领域发挥越来越广泛的作用。”何江表示。

　　在何江看来，人工智能能够帮助提升那些常规性工作的效率与质量，从而解放人力资源去做那些更富创造性的工作。例如，金融科技公司Kensho就利用人工智能技术对于市场信息进行处理，可以对一些基础的问题进行预判。有了人工智能的帮助，研究员可以再进行更深入的研究。

　　何江认为，通过人工智能技术，可以从大数据中去发现那些并非显性的投资线索，就像是AlphaGo走出了人类棋谱中从来没有走的妙招。在传统的量化投资策略中，线性思维占主导地位，而通过人工智能技术，进一步去捕捉各种因子之间非线性的关系，并且结合处理海量数据的优势，从而提升投资效果。

　　第三、投资组合管理技术

　　何江指出，目前国内很多投资组合管理仍然处在比较初级的阶段，更多地是倚重基金经理们的个人经验，缺乏通过专业系统进行组合层面的精细化管理。现在国内常用的投资组合管理系统更多地是着眼于解决账务上的问题，而组合层面上的增值功能是相对比较欠缺的。传统管理模式存在一些局限性，包括：投资组合的性质缺乏稳定性，优势的投资成果无法进一步规模化，投资组合事前的风险管理机制还比较简单，投资组合的风险收益特征不能与客户的需求进行很好的匹配。

　　在何江看来，精细化的组合管理技术的核心，就是要解决前面提出的问题。通过技术手段，使得投资组合的风格特征进一步清晰，优化投资组合的收益风险比。并且通过组合管理技术，把基金经理的优势投资成果规模化，最大程度地发挥优秀基金经理的能力。通过组合技术，还可以智能化地将投资组合与客户的需求进行有效匹配。

　　何江指出，一个完备的投资组合管理系统应当包含产品周期管理、资产配置、投资交易策略、风险识别与监控、情景分析、压力测试、交易执行、业绩归因等各个环节。一方面要强化从投资组合层面去管理，另一方面要强化全流程的管理。例如，贝莱德打造的阿拉丁平台，将投资组合管理、风险分析、交易执行、数据管理与监控等结合在一个平台上，拥有使竞争对手们望尘莫及的数据基础，可以24小时对投资组合进行综合诊断。

　　第四、交易的智能“高速路”

　　天下武功，唯快不破。在何江看来，投资领域也是这样，特别是在某些策略领域里，“快人一步”往往有利可图。伊利诺理工大学斯图尔特商学院计量金融学教授本杰明·范·弗利特说：“在高频交易的时代，技术速度本身就是一种策略。”这也是为什么美国很多投资机构为了提升交易速度愿意投入大量资源。除了速度以外，优化的智能算法交易也能够帮助提升投资业绩。智能算法交易能够有效地分析市场的微结构，通过动态调节交易订单的大小、速度和价位来优化交易成本。

　　何江指出，美国的投资机构已经在所谓的“新基建”领域进行了大量的建设。例如，资产管理行业巨头贝莱德不断地在金融科技方面发力，把科技创新和量化分析放在公司最重要的位置。贝莱德打造的投资风控平台阿拉丁就是这种“新基建”的结晶。再例如，高盛为了保住其在行业中的地位，并且维持创新的领先性，在以科技为核心的“新基建”方面大量投入。高盛前任CEO贝兰克梵很爱说的一句话：“其实我们是一家科技公司”。自从上世纪90年代开始组建量化投资部门，高盛在科技创新和量化投资方面一直走在行业的前沿。

　　“未来，强国之间的竞争很重要的一个方面就是科技创新的竞争，金融投资领域很大程度也是科技创新方面的竞争。”何江总结表示，面向未来，投资领域的奋进者，要高举科技创新的大旗，大力发展“新基建”。