第285章 AI量化 (第1/3页)
陈默一直在清华待到月底，苏杭那边，边学章和梁文丰传来了模型跑通的消息。
第一时间，陈默便乘坐专机赶往苏杭机场。
走出公务机舱门时，天空刚刚下过一场小雨。
深度求索的车已经等在停机坪外。
边学章坐在后排，身穿格子衬衫。
与几个月前相比，他整个人更显精神了。
“陈总。”他推开车门，“模型跑通了。”
“先去公司。”
陈默坐进车内。
边学章立即打开随身携带的电脑。
“一代模型三天前完成最后一轮实盘测试。”
……
深度求索位于苏杭滨江研发园区。
两亿元初始资金让深度求索跳过了最艰难的起步阶段。
梁文丰没有将钱用来装点办公室。
除了一间简单的休息区，几乎所有投入都落在服务器、数据、人才和交易系统上。
会议室里。
梁文丰与徐进已经等了半个多小时。
桌上摆着三份报告。
模型回测。
样本外验证。
小规模实盘。
陈默坐下以后，梁文丰直接将最上面一份推到他面前。
“边学章和团队共同完成的一代模型。”
“我们内部暂时叫DS-Q1。”
“主要由多因子选股、市场中性对冲、波动率控制和交易执行四部分组成。”
“从2007年开始进行历史回测。”
“没有使用未来数据，停牌、涨跌停、成交冲击和交易费用全部按照保守口径计算。”
陈默翻开报告。
过去八年的历史回测中，模型年化收益率超过百分之三十。
最大回撤控制在百分之九以内。
真正重要的，是最近几个月的样本外结果。
从模型主要框架确定以后，测试数据不再参与参数训练。
即便经历市场连续下跌、流动性收缩与数次剧烈波动，策略依旧保持正收益。
“一亿元实盘测试账户，从八月开始运行。”
梁文丰说道。
“截至本周，累计收益百分之十二点八。”
“最大回撤百分之二点七。”
“股票组合本身受到过市场下跌影响，股指对冲与仓位控制抵消了大部分系统风险。”
“目前，模型与大盘的相关性已经压到很低。”
陈默继续向后翻。
最极端的几天里，一代模型同样出现过亏损。
它没有准确预测每一次下跌，也无法避开所有错误信号。
可当市场环境发生变化时，模型会主动收缩暴露，削减失效因子的权重。
能够赚钱很重要。
知道什么时候少下注，同样重要。
“容量呢？”
“初步估计十二亿到十五亿元。”
边学章回答。
“超过十五亿元以后，部分中小盘因子的冲击成本会迅速上升。”
“如果只使用流动性更好的股票，并降低换手率，容量可以扩大到二十亿元左右。”
“但收益也会下降。”
十亿，是目前最舒服的规模。
既能验证策略在大资金下的表现，又不会立即碰到容量上限。
“风控测试呢？”
“做过六类极端情景。”
梁文丰接过话。
“股指期货流动性突然下降、个股大面积停牌、对冲基差失真、行情数据中断、交易通道延迟，以及模型连续五个交易日失效。”
“任何一项达到预设阈值，系统都会自动降低仓位。”
“如果多个风险同时出现，交易权会转交人工风控。”
陈默合上报告。
“可以发产品了。”
会议室里安静了几秒。
梁文丰虽然早有准备，但还是免不了呼吸重了起来。
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