量化行业如何保持竞争力？除了数据、算力，还有人才
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近年来，国内量化行业的管理规模和管理人数都在快速增长，受疫情、地缘经济等大量不确定因素的扰动，量化机构管理人面临着前所未有的挑战。然而，2022年上半年百亿量化私募继续扩容至37家，国内量化策略的生命力依然很顽强。
与此同时，越来越多量化投资者意识到，量化行业的竞争越来越激烈，内部也越来越卷，策略需要持续迭代。随之，人工智能在量化投资中的应用也越来越重要。人工智能核心三要素，即数据、算法、算力，三者的协同，有助于量化投资策略持续高效迭代。
第一核心要素是数据。金融数据与其他行业相比，较为复杂。体现在： 1.低信噪比。意味着数据中的噪音比例较高，提取有效信号的难度也随之较大。与此同时，处理金融数据注重逻辑，要在逻辑的基础上，对信息进行合理挖掘、过滤、组合。 2.时序单调性。目的是用历史数据预测未来，则要避免未来信息的引入，且合理评估历史回测。
第二核心要素是算法。算法是整个量化投资的核心，也称之为模型。其一，因子挖掘模型，即把清理好的数据做特征工程，包括逻辑因子挖掘和算法因子挖掘；其二，预测模型，当做完因子工程时，就要做预测模型；其三，组合优化及交易算法模型。这三种模型也反映出了策略的迭代进程，复杂程度也逐渐递增。
第三核心要素是算力。模型的算法依赖算力。持续提升软硬件基础设施，提前做好扩展算力准备，有助于打造更强的算法模型。
无论是人工智能，还是机器学习，量化行业最重要的还是人才。要想取得优势，除了数据、算力等方面的投入，还要加大对人才的投入。一般会招募两大类人才：
1.行业内的高级人才，重点是有海外对冲基金相关工作经验的，国内量化行业蓬勃发展，提供了好的就业机会。希望招到海外有不同公司、不同背景的人才，吸取各家所长。 2.招募国内外顶尖的优秀毕业生，通过团队内部培训，最终培养成公司的中坚力量。
除了金融方面，量化投资的背后是计算机工程。而中国拥有最大的工程师红利，所以量化行业在中国会蓬勃发展。当量化策略遇到回撤时，工程师们可以很具体地定位到问题在哪，从而解决问题，这就是量化的优势。
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