量化投資的演變與創新：Jonathan Briggs 博士訪談錄
Jonathan Briggs 博士，擁有賓夕法尼亞大學機械工程與應用力學博士學位，長期致力於為加拿大退休金計劃投資委員會（CPP Investment Board）等退休基金研究和開發投資技術。現為 Delphia 基金的首席投資長，該基金運用他多年研究開發的量化投資技術。
量化投資基礎與「因子投資」
量化投資，簡稱 Quant，是一種利用數學模型和統計方法來分析金融市場、制定投資策略的投資方式。Briggs 博士介紹了量化投資中常見的三大因子：價值、品質和動能。
- 價值因子：評估公司自由現金流與價格之間的關係，高自由現金流且低價格的公司更具吸引力。
- 品質因子：衡量公司的盈利能力，例如毛利潤與總資產的比率，比率越高，公司品質越好。
- 動能因子：基於過去一段時間的股票回報趨勢來預測未來走勢，趨勢越強，動能越強。
這些因子可以單獨使用，也可以組合成投資組合，以實現風險分散和收益最大化。
智慧 Beta 與量化投資的普及化
智慧 Beta（Smart Beta）是量化投資的延伸，將傳統的被動型指數投資與主動型投資策略相結合。智慧 Beta 產品追踪的並非傳統的市值加權指數，而是基於特定因子（如價值、品質、動能）構建的指數。
Briggs 博士認為，智慧 Beta 的出現使得量化投資策略變得更加普及，但也導致了策略的商品化。許多金融機構開始提供廉價的智慧 Beta 產品，導致量化投資的競爭加劇，超額收益空間被壓縮。
量化投資的困境：「Quant Winter」
自 2018 年以來，量化投資領域進入了一個被稱為「Quant Winter」的低迷期。價值、品質和動能等傳統因子表現不佳，導致許多量化基金績效下滑。
Briggs 博士認為，「Quant Winter」的出現是多重因素共同作用的結果，包括：
- 策略同質化：許多量化基金採用類似的因子和模型，導致市場擁擠，超額收益減少。
- 市場環境變化：近年來市場波動加劇，傳統因子在這種環境下表現不佳。
- 投資者行為：投資者對量化投資的期望過高，導致資金流入過快，進一步加劇了市場擁擠。
規模與量化投資策略的適用性
Briggs 博士指出，量化投資策略的規模會影響其有效性。大型機構投資者由於資金規模龐大，往往需要採用系統化的投資方式，而量化投資正好符合這一需求。
然而，對於個人投資者而言，由於資金規模較小，交易次數有限，量化投資策略的優勢可能不明顯。個人投資者更適合採用基本面分析等方法，深入研究少數公司，以獲得更高的回報。
機器學習在量化投資中的應用
機器學習作為人工智慧的一個分支，近年來在量化投資領域得到了廣泛應用。機器學習算法可以處理海量數據，發現複雜的市場模式，並生成更準確的預測。
然而，Briggs 博士強調，機器學習並非萬能。在數據量有限的情況下，機器學習模型容易出現過度擬合問題，即在歷史數據上表現良好，但在實際市場中表現不佳。
他認為，機器學習在高頻交易領域更具優勢，因為高頻交易擁有大量的交易數據。而在長期投資中，由於數據點較少，機器學習模型的預測能力受到限制。
Briggs 博士的經濟框架與未來展望
Briggs 博士及其團隊開發了一個基於「驚喜」概念的經濟框架。他們認為，市場價格是由對未來的預期所驅動，而當實際結果與預期不符時，就會產生「驚喜」，進而導致價格變動。
他們利用機器學習算法來預測企業的現金流，並將其與市場預期進行比較，以識別潛在的「驚喜」。這種方法結合了基本面分析和量化模型的優勢，旨在提高預測的準確性和投資策略的有效性。
Briggs 博士對量化投資的未來充滿信心。他認為，隨著科技的不斷進步，量化投資將在金融市場中發揮越來越重要的作用。同時，他也強調，量化投資並非取代基本面分析，而是與之互補，共同為投資者提供更全面的市場洞察。
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