微软亚研院 AI 量化投资研究报告：因子选股模型（33页）

2021 年是量化“逆袭”的一年。在中小市值风格和长期研究积淀的共同支持下，量化整体 取得不逊于主动的收益水平。在众多围绕量化行业的讨论中，AI 是备受瞩目的关键词之一。 私募量化虽然经历起落，总体规模仍大幅扩容，AI 技术可能是推动行业发展的核心引擎。 公募量化涌现出一批明星产品，得益于和微软在 AI 研究方面的合作，华夏基金指增、对冲 产品业绩表现亮眼，微软入局量化引发市场热议。博道、上银、中信建投等业绩排名前列 的量化产品也呈现出与华夏类似的高收益、高换手特征。 微软亚洲研究院（以下简称微软亚研院）是推动 AI 基础研究落地金融服务场景的先行者。 2017 年以来，微软亚研院分别与华夏基金、太平资产就 AI 在金融领域的应用展开战略合作， 其中 AI 赋能量化投资是合作研究的重点。经过四年多的磨合，两家机构量化部门均实现了 了从研究到产品的转化，实盘运作产品表现较为出色。如下图，自产品成立日至 2021 年底， 以中证 500 全收益指数为比较基准，华夏中证 500 指数增强 A 年化收益率 42.6%，年化超 额收益率 18.2%；

太平资产量化 5 号（人工智能）年化收益率 16.3%，年化超额收益率 9.3%。微软亚研院和两家机构开展了哪些研究？出于商业合作的保密要求，具体研究内容不对外 公开。可喜的是，微软亚研院公开发表了一批学术论文，尽管不同于商业合作内容，我们 仍得以管中窥豹，了解顶尖研究机构所关心的问题、他们的思考以及最终提供的解决方案。 我们以微软亚研院量化投资研究为检索对象，共得到 12 篇论文，详细信息和部分开源代码 地址详见下列图表及文末参考文献。12 篇研究涵盖量化投资各个领域，其中核心的选股主题超过半数，其他 5 篇涉及风险模型、 算法交易、数据增强、时间序列预测、基础架构等话题。我们认为，这些研究的突出特点 是“前沿”和“务实”，具有较高的参考价值。前沿是指使用的 AI 技术，大量运用近年来 热门的图神经网络、注意力机制，并灵活应用最优传输、自步学习、知识蒸馏、解耦表征 等前沿工具；务实是指解决的具体问题，如“AI 模型如何应对市场规律变化”，“如何引导 模型学习罕见样本”，“如何充分挖掘事件、舆情蕴藏的信息”等，这些都是业界实践中会 遇到、接地气的问题。