国投瑞银基金殷瑞飞： 以数学为钥 解锁量化投资的“黑白双箱”

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　　记者张燕北

　　国投瑞银基金量化投资部副总经理、基金经理殷瑞飞拥有深厚的数学功底和深刻的市场洞察力，投资中，他将白箱算法和黑箱算法相结合，既重视逻辑推理，又注重数据挖掘，打磨出一套成熟的量化投资方法论。

　　 AI与大数据技术飞速发展，殷瑞飞看好其在量化投资中的应用前景。他认为，在科技与金融的深度融合中，量化投资正迎来一个崭新的时代。

　　数学思维驱动量化投资

　　公开资料显示，殷瑞飞为厦门大学统计学博士；2008年进入基金行业，从事风险管理分析师的工作；2011年加入国投瑞银基金，从量化分析师逐步成长为基金经理，管理了多只指数增强基金和主动量化基金。

　　作为统计学博士，殷瑞飞的投资理念深受数学思维影响。他深信，数学不仅是解决问题的钥匙，更是逻辑思维的基石。

　　殷瑞飞认为，量化投资的本质是通过数学模型和统计方法，系统性地捕捉市场的非有效性，从而追求超额收益。这种理念不仅要求基金经理具备扎实的数学和统计学知识，还需要具备敏锐的市场洞察力和不断学习的能力。

　　“量化投资成功的关键在于能否找到有效的因子。这些因子可以是估值、盈利、成长等传统指标，也可以是机器学习挖掘出的复杂模式。而找到因子有两种思路，一种是基于自己的主观逻辑，另一种是机器学习。”殷瑞飞说。

　　基于主观逻辑的方法，通常是基金经理根据自己的经验和观察，提出一些假设，然后通过历史数据进行验证。机器学习的方法是通过大量的历史数据，让计算机程序寻找规律。这种方法不受人类主观判断的限制，可以发现一些人类难以察觉的模式。

　　殷瑞飞强调，无论是基于主观逻辑还是机器学习的方法，都需要经过严格的验证。他会将数据分成训练集、验证集和测试集，通过多轮回测和交叉验证，提高模型的稳定性和有效性。

　　白箱与黑箱的有机结合

　　在具体实践中，殷瑞飞的量化投资方法和策略主要基于白箱算法和黑箱算法的有机结合，既注重逻辑推理，又充分利用数据挖掘技术。

　　白箱算法是殷瑞飞投资策略的基础，主要基于逻辑和常识，比如宏观经济环境、行业趋势、公司基本面等，以提高投资决策的合理性和稳健性。黑箱算法则更多依赖机器学习和大数据分析，挖掘非线性的、复杂的投资规律。

　　在行业配置和个股选择方面，殷瑞飞比较注重平衡风险与收益。对于指数增强型产品，他会保持与基准指数相似的行业权重，通过精选个股追求超额收益。

　　风险控制是殷瑞飞投资策略的核心原则之一。他认为，有效的风险控制是追求长期回报的关键。在投资过程中，他会严格控制杠杆比例，避免过度承担风险。此外，他还会定期对投资组合进行绩效评估和风险评估，提高策略的有效性和稳定性。

　　殷瑞飞举例分析，过去两三年，微盘股表现较好，尤其是今年春节前，很多投资者都看好这个板块。殷瑞飞的模型也支持这个观点，认为微盘股的回撤在10%~20%之间，这在投资组合中是可以接受的。然而，随着市场波动加剧，殷瑞飞重新审视这个策略的有效性。他意识到，微盘股的表现更大程度上是由资金推动的，而不是基于长期的投资逻辑。于是，他及时作出调整，退出了微盘股策略。

　　 AI赋能量化投资

　　当前，人工智能与大数据技术正以前所未有的速度改变着投资的面貌。

　　殷瑞飞坚信，AI技术在量化投资领域拥有广阔的应用前景，其在因子挖掘、优化投资组合、风险评估及投资决策支持等方面的作用已初露端倪。

　　在因子挖掘方面，AI能够处理海量的历史数据，通过机器学习算法发现隐藏在数据中的有效因子，为投资策略提供更为精准的依据。同时，AI还可以实时监控市场动态，捕捉新的投资机会。

　　在风险管理方面，AI技术能够帮助投资者更准确地评估和管理风险。通过对历史数据的深入分析，预测市场走势，识别潜在的风险点，并提前制定应对策略。

　　尽管AI为量化投资带来了诸多机遇，但也面临着一些挑战。其中，数据质量和模型过拟合是两个最为突出的问题。殷瑞飞认为，高质量的数据是量化投资成功的关键。投资者需要建立完善的数据管理体系，确保数据的准确、完整和及时。同时，还要对数据进行深入的清洗和预处理，消除噪声和异常值的影响。

　　对于模型过拟合问题，殷瑞飞认为可以通过交叉验证、正则化等技术来降低模型的复杂度，从而降低过拟合的风险。此外，还可以采用集成学习的方法，将多个模型的预测结果进行组合，以提高模型的泛化能力。

　　展望未来，殷瑞飞认为量化投资将朝着多元化投资策略、智能化投资决策和全球化投资视野的方向发展。

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来源：中国基金报