这是量化投资最好的时代，行业认可度不断攀升，优秀人才群贤毕至，更多的技术玩家深入探索无人之境……这也是量化投资「最坏」的时代，更激烈的竞争法则和残酷的淘汰机制，意味着只有不断翻越层层技术高峰，才能「一览众山小」。 2023 年，踏入「万亿」时代的量化私募行业开启了以硬件战争、算力竞赛、天才博弈着称的内卷之争。从野蛮生长到精耕细作，如何面对技术与智力比拼不断升级的行业生态？ 在国内市场稳步走过十个年头的宽德投资，正以自身的经验破题。让我们一起来看看宽德人给出的答案。 以下视频来源于：宽德投资WizardQuant
以严谨的学术态度，待技术风起当清华数理基科班的Elric 选专业时，世界正迎来数据极速膨胀的时代，统计学作为数据科学中的重要基础部分，在现实生活中的应用领域日趋广泛。 可选方向多样化的同时，如何将自身兴趣点与学界、业界的需求强有力地联结？听了几场归国老师们分享学术、业界前沿的讲座，并和在UCLA 交换时的导师交流学习心得，尤其是在了解到统计学与大热的机器学习间千丝万缕的联系，Elric锁定了航行的起点。 统计是从海量的数据中探究未知规律，在看似无序中寻找有序，这需要长期保持对科研的严谨与坚持。蒂莫西・高尔斯曾做过一个有趣的比喻，他说数学中绝大多数影响深远的贡献都是由「乌龟」而不是「兔子」们做出来的。这意味着，在长期研究的时间刻度里，只有反复与数据、模型的切磋，或欢欣鼓舞，或痛苦难挨，那些突破性成就才能缓慢来临。 随后，在伯克利读生物统计的几年，Elric 一方面训练做学术研究必备的科学素质，另一方面在众多前沿领域深入探索。多重假设检验、贝叶斯模型、生物信息、药物基因组、图神经网络、非凸性学习理论，他的研究范围从统计学、计算生物学延伸到了机器学习。 Elric 在海外读书的阶段，正值国内量化交易市场突飞猛进。虽然海外市场的交易工具更齐全、市场要素更友好、资本更成熟理性，但也面临着策略同质化加重、马太效应明显、过度依赖杠杆和低成本融资等诸多问题。与之相较，虽然国内市场交易发展处在相对初期阶段，但市场更具活力、行业方兴未艾，这实际上为量化交易，尤其是年轻的从业者提供了更多想象力和成长空间。 从技术角度来看，国内最顶尖的量化交易机构正在迅速地追上海外顶尖机构，甚至在细分技术方向有自己独特的优势。虽然起步晚，国内机构的后发蓄力优势明显，不论是SOTA 深度学习技术的应用，还是大规模AI 计算平台的建设、高性能的软硬件交易系统的设计，以宽德为代表的国内量化交易机构走在了前沿。 这股技术的东风，扬起了 Elric 在宽德启航的风帆。 
宽德所有交易软件、框架皆为自主开发，并能跟随市场、交易所交易规则、政策进行动态调整。时代的需求像红绿灯一样引导人才有序地流动，随着技术革新的加快，国内越来越多的金融机构采用机器学习算法来预测市场趋势和选择投资组合。目前，对传统机器学习（如核方法、树模型等方法）和更为广阔且高速发展的深度学习的研究与应用，成为金融机构，尤其是量化行业的「兵家」必争之地。PhD 毕业后，Elric 加入宽德成为了一名机器学习研究员。目前，Elric 的工作聚焦于数据挖掘、设计模型方案和策略，运用机器学习的方法破解金融市场的各种谜题，在海量数据中发现高维度、非线性的联系，量化给了他更广阔的展示天地。「宽德有很多独立数据源、超大规模的计算资源和强大算力支持，为我们倾力打造了优越的工作环境。比如给我配备了充足的 A100，我不用像学生时代一样担心资源不够用，工作效率得以大幅提升。」Elric 介绍道。研究的领域在不停地拓展，如何淬取手中的工具成为「利器」？Elric 认为，越是能够集众人之所长，通力合作的团队，越能长缨在手。宽德的团队内部既有专攻理论数学、理论物理的同事，也有学习工程、统计、数值计算的成员。在宽德，他遇到了 IPhO 金牌得主、游戏大神 + 数学博士、花街资深老兵、天才实习生等等出众的同事，他们闲时经常互相切磋，从各自的专业视角出发，提供更加完整、全面的解决思路。「我们众多的『物理金牌得主们』经常会以洞察物理规律的思维去思考金融规律，这种碰撞时常能使得灵光迸发。比如，在金融工程中有名的 Feynman-Kac 公式，就是著名物理学家理查德・费曼在描述高能粒子分布时搞出来的。就算同样是数学专业，PhD 研究方向是拟蒙特卡罗方法的『游戏大神』同事，在做建模、训练、推理时，也都能常常给我新的思路。」这些来自不同领域的见解，帮助 Elric 开阔了做研究的视野，不至于被单一的思维模式固化陷入僵局。
さまざまな背景を持つ若い才能のあるチームは、より団結力があり、競争力があります。
新しいアイデアや新しい成果に対して心を開いておいてください。エルリックは水を吸収するスポンジのように、常に自分自身を豊かにしていきます。 Cundak は、最新の統計手法、最新の機械学習、人工知能アルゴリズム、プログラミング パラダイム、ツール チェーンの使用などに関する一連の社内知識システムを構築しており、同僚の自己理解と学習を支援するコースが定期的に開催されています。知識の共有を実現します。
「学校で統計学を学ぶ学生は、コンピュータサイエンスの分野でかなりの知識を広げる必要があります。最近は、比較的苦手なエンジニアリング能力を向上させるために懸命に努力しています。基礎的なプログラミングスキルから生態全体の理解まで、データ構造、アルゴリズム、コンピュータ構成原理、オペレーティング システム、データベース、コンパイル原理など、コンピュータ サイエンスの知識を学んでいます。「エルリックはまた、arXiv と業界に関する最新の記事を毎日読んで時間を費やしています。」GNN と Transformer に関するいくつかの記事このモデルは、私が学問の世界に対する感覚を維持し、仕事を始めたからといって宿題を失わないようにするためのインスピレーションを与えてくれました。「
」価値が鍵です。技術人材の永遠の追求は、究極の技術の長期的な追求でもあります。 そして、クアンデは、これらの真の意図を守る「象牙の塔」であり、その多様性の探求と大きな寛容さが、「ポスト学生時代」の才能の研究意欲を刺激します。同時に、Cundak はこの力に成熟したツールと科学的手法を備えており、誰もが金融におけるテクノロジーの美しさの研究に心から専念できるようにしています。
テクノロジーと価値の調和を探求することで多くの恩恵を受けてきました今日、機械学習、ディープラーニング、強化学習、その他のテクノロジーが量的取引業界の技術的状況を大きく再構築しており、クオンツ取引の発展は新たな状況を切り開きます。たとえば、定量的トレーディング分野では、SOTA ML/DL 関連の研究が広範囲に活用されます。しかし、吸収は流用を意味するものではありません。信号対雑音比が低い場合、それがデータの制限によるものなのか、トレーニング プロセスの偏りによるものなのかをどのように判断すればよいでしょうか?これらはすべて、定量的取引業界が新しいシナリオや新しい問題に対処する必要がある調整です。
慣れ親しんだ領域から徐々に認知の境界を広げ、一歩ずつしっかりとした基礎を築き、「何が起こっているのかだけでなく、なぜ起こっているのかを知る」ように努めるべきです。 仕事の実践が深まるにつれて、エルリックは、定量化が「特定の技術的実装」と「市場にとっての独自の価値」の有機的な組み合わせであることに徐々に気づきました。同氏は、Cundakの創設者であるFeng Xin博士が世界人工知能会議で行った講演を引用し、「定量的投資は株式間の広範な相関関係を確立して利用し、株式市場全体を流動性の共有と影響の共有を伴う有機的な全体に構築することができる」と述べた。機械学習の観点から見ると、ワンホットエンコーディングのような非常に疎な高次元空間から密な低次元空間にストックを埋め込むことができることに基づいて、このプロセスは埋め込みと呼ばれます。アテンション メカニズム) を使用して、株式間の関係をこの空間の座標間の関係に変換することができます。これは、GAT (グラフ アテンション ネットワーク) パラダイムの中心的なアイデアです。この仕組みを導入することで、個々のストックが一枚のシートに織り込まれたこのネットワークでは、単一点では突破されやすいものですが、このネットワークでは各ノードが強化され、ある点への圧力が全体に分散されます。このネットワークの下では、市場は流動性も共有するため、取引の影響コストが大幅に削減され、流通市場で償還可能な株式の価値がより安定して十分になります。」 冯鑫博士在世界人工智能大会上，以机器学习视角解读量化投资如何促进市场高质量发展。「冯博士举的这个例子体现出一种集优雅的技术与其市场意义为一体的和谐。通过 GNN 这样表述对象间关系的深度学习方法，为股票间建立一种互利互补的关系，为市场建立起更稳健有效的结构，仿佛把几千只股票锻造成了一个整体。」Elric 说道：「冯总和我一样都是学习统计出身，他有二十年海内外量化实战经验，对诸如模型解释性、如何处理过拟合等方面积累的经验让我受益匪浅。宽德就是在这种花街老兵和年轻人的碰撞中，不断产生创新的火花。」在分秒必争的市场竞争中，宽德有这样一群稳扎稳打、不断求索的极客，在内卷袭来时，必将屹立潮头。
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