李世石与AlphaGo的人机大战备受瞩目之际，人工智能也被推上风口浪尖。事实上，在证券投资领域人工智能的触角早已深入，计算机在量化投资领域的应用自当最为典型。
基于海量大数据，越来越多的基金公司试图通过人工智能将量化投资做到极致。东方财富(300059,股吧)choice统计数据显示，3月14日至4月1日期间银华基金(博客,微博)便发行一只名为“银华大数据”的量化投资产品。
记者进一步了解到，与目前市场上常见的指数被动型基金不同，该基金是一只主动量化投资产品，用量化的手段进行择时与选股。
“如果不加择时的话，收益高得挺"吓人"，加完择时收益是下降的，风险回撤的比例会放得特别低。从2010年震荡市到现在，年化复合回报模拟盘大概在15%，回撤发生最大的还是股灾的时候，大约是10%。这是历史模拟收益情况，未来的收益具体还要取决于市场走势等因素。”银华大数据拟任基金经理张凯在受访时表示。
基于大数据投资
一般定义上，大数据投资是指对证券大数据分析并形成投资策略，然后构建投资组合。简单来说，大数据技术包括对证券数据的采集、清洗、储存与研究这几个方面，数据类型则包括投资者行为、财务数据、公司公告、经济数据及市场数据等。
银华大数据基金的基本投资流程也是如此，不过据记者了解，该基金与目前市面上看到的大部分大数据基金不同的是，该基金为主动管理的量化产品，不论是择时还是选股都是通过量化的方式来做。
在张凯看来，大数据包含了宏观、行业等基本面的数据，证券市场的数据、上市公司的财务数据、公司公告、财经新闻的报道数据等等。当证券数据的维度足够大、数量足够多的时候，便组成了大数据。
“通过我们掌握的大数据得到的择时策略和选股策略，来做这么一个产品。”张凯概括道。
“行情数据，尤其高频行情数据，比如说股指期货的行情数据，尤其在这波限制股指期货之前，行情数据的频度和维度非常多，从里面也可以看到很多的规律。例如在去年6月份之前，股指期货基本上是大幅度升水的，但是6月之后基本上是大幅度贴水的状态，这些数据就能很好地表征现在市场整体的牛熊的状态。”他说。
本报记者也了解到，该基金除了使用专业金融机构的数据外，还使用了互联网及银华基金专有分析师数据。
“这是我们自己做的卖方分析师荐股的大数据，这个计算机系统会跟市场上颇有影响力的卖方行业分析师对接，这些分析师每一个月都会在这套系统里提交其当前最看好的一到五只股票，把这个数据交给我们的分析师，通过这个系统自动地构建出股票组合。”张凯向记者透露。
大数据投资的优势包括股票覆盖面广、信息处理能力强、投资策略多样化及避免了人为主观性。业内人士指出，传统的投资策略大多是建立在经验之上的主观随意，而大数据则是建立在数据上的，较为客观公正；通过大数据不仅能全面覆盖所有A股，还能处理基本面数据及海量的非基本面数据。
统计显示，银华大数据2009年底至2015年底模拟业绩累计收益率149.8%，模拟年化收益率16.5%；2015年模拟收益率35.70%，最大回撤是9.2%。
两大择时+四大选股策略
基金推介说明书显示，银华大数据基金的选股策略流程主要分四步，第一步，删除非目标股票；第二步，通过四大策略给股票打分；第三步，加权平均算出个股得分；第四步，将排名前100的股票等权重配置。
张凯告诉记者，实际基金投资时主要是两个步骤，一是择时、一是选股。择时是两大策略，第一类是根据宏观经济数据及市场状况等给出的信号判断多空、仓位情况等。
“我们叫市场及情绪的择时策略，这个策略主要用到的数据包括像股指期货的高频数据，包括公募基金的仓位数据，包括证券市场活跃度的数据，也包括卖方分析师们一致看多还是一致看空的数据。”张凯解释道。
第二个策略，则是通过卖方分析师推荐股票的系统，把他们推荐的股票拿出来。“这是能长期提供阿尔法的。”张凯介绍称。财务多因子策略是比较传统的量化选股的多因子策略，简单而言就是根据各种财务因子或者动量因子做一个单纯的量化选股策略。
第四个策略叫事件驱动策略。譬如一些上市公司发布突发性的公告，如果公告对于公司股价短期是利好的，就买入这只股票。高管的增持或者是大股东的增持公告就是典型例子。
据张凯介绍，原则上基金经理不会去主观干涉这些策略在组合里配的权重，因为从长期表现来看这几个策略的收益差别并没有很大。
“两个择时加四个选股叠一块，不管现在仓位如何，买的股票是根据四个选股策略来的，通过仓位高低来控制对系统风险的暴露。”张凯进一步解释道。
需要投资者注意的是，该基金在产品的运作模式上费率以及申购和赎回跟传统的公募产品不太一样。一般而言传统的公募基金都是每天开放申购赎回，而这个产品是三个月开放一次，在管理费上是用固定管理费加业绩提升的方式，从运作模式上来看，基本上就是股票型的阳光私募。与阳光私募提取20%业绩提成稍有不同的是，该产品的业绩提成是15%。