王辉 见习记者 王鹤静 中国证券报·中证网

中证网记者王辉和见习记者王鹤静报道了此次活动。在“行稳致远 量化投资与资本市场共成长”的圆桌论坛环节中，因诺资产的创始人兼投资总监徐书楠做出了表示。他称量化投资的定义能够简单地概括为“通过数学统计的方法来进行投资”。并且指出“机器学习”具备三方面的策略特点。从整体上进行观察，当下中国的量化投资策略的竞争力有了极大的提升，然而与世界一流的对冲基金相比，依然存在着一定的差距。预计在10年之后，量化投资会成为中国资本市场的重要力量。

徐书楠在机器学习方面表示，从因诺资产 2016 年之后对机器学习（AI）的应用体会来看，机器学习具有三方面特点。其一，从本质上讲，机器学习、人工智能只是一种较为特殊的统计学方法。其二，机器学习采用了更为复杂的统计学方法。其三，因此，机器学习不应当被神秘化。第二，在处理非线性问题时，机器学习是目前人类所能掌握的最佳统计学方法，它在许多领域都有良好的应用，像语音识别、图象识别以及下围棋等。这些领域的共同特点是大数据且具有非线性，在这些领域中，机器学习具有非常显著的优势。在金融投资方面，机器学习在捕捉“股票”方面能够展现出较好的效果。第三，机器学习是一种很好的投资方法。然而，它“并不万能”，有着自身的适用范围和适用体系。

徐书楠表示，量化投资将投资者接触的金融品种，像股票、期货、期权、债券等视为具体的研究对象。通过运用一些统计学模型来捕捉其中的数学统计规律，然后将其转化为盈利。简单来说，量化投资就是借助数学统计的方法来进行投资。与海外发达市场相比，中国的量化投资发展历程还比较短，然而成熟市场已经发展了几十年之久。进一步对比而言，一方面，中国的量化投资在过去几年呈现出蓬勃发展的态势，其策略相较于过去有了极为显著的提升，有效性和竞争力也得到了很大程度的增强。另一方面，与世界一流的对冲基金相比，还存在一定的差距，需要付出更加艰苦的研究工作才能够迎头赶上。