自2013年起便著手搭建量化投資系統的國金基金，將刊行國金量化多戰略基金。日前，國金量化多戰略基金擬任基金司理林健武在接收采訪時表現，量化投資并不是原封不動，跟著量化多因子模子的成長，應用AI算法來“武裝”量化投資戰略，將使得量化基金的表示更順應市場作風。

　　回想2017年，跟著A股當選MSCI，市場介入者機構化特點日漸顯著，投資理念和選股方法亟待進級。量化投資作為一種投資方法，遭到了基金公司的喜愛。Wind數據顯示，2014年至2017年11月底，通俗股票型基金、混雜偏股型基金的最年夜回撤分離為30.55%、43.77%，而自動量化基金的最年夜回撤僅為17.79%。

　　率先將量化投資寫入公司成長計謀的國金基金，在獨有的“量化投資平臺+一站式辦事”機制下，已打造了一支具有18名國內外專業投研人員和豐碩量化產物治理經歷的多戰略全天候量化投資團隊。2016年加盟公司、擔負量化投資總監的林健武博士，已有17年量化投資研討經歷，更加國金基金注入了壯大的量化基因。

　　林健武以為，跟著量化多因子模子的成長，量化因子正從單一成長到多元，從線性關系逐步成長為非線性關系。之所以此前涌現許多量化產物事跡低迷的情形，重要是由于投資中簡略應用了大批因子的線性模子而至。

　　在他看來，人工智能技巧能贊助發掘新的選股因子，發明因子與股票收益之間的非線性關系、進步模子的猜測才能和下降風險評價的滯后性，是將來量化基金的成長偏向。在將來投資中，國金量化多戰略將在互聯網量化戰略下獲得海量因子庫，同時應用人工智能技巧下的雙層機械進修模子，和元常識進修模子下的戰略選擇來停止投資。

　　“國金量化多戰略的主戰略是互聯網量化戰略，以此對接多家威望金工團隊、研討機構和量化社區，從而及時搜集到新型因子和發明市場上投資作風的偏移。該戰略會應用AI算法來完成數據清洗、模子練習、模子優化和股票精選。經由過程轉動進修，疾速更新迭代，能更好地順應各類市場情況。”林健武說。