【友财网外汇资讯】-汤姆·周（Tom Zhou）管理着一只规模5亿美元的对冲基金，并拥有土木工程、经济和金融学学位。

和其他试图搞清中国6.6万亿美元股票市场的量化交易高手一样，汤姆·周也花了大量时间试图像新手投资者一样思考。

在中国市场上，80%以上的交易都是由散户投资者推动的，当量化投资者根据中国市场调整他们的模型时，他们想出了一些聪明的方法来预测中国所谓的“热钱”的去向。

在中国这样一个股市波动率和价格波动率均居世界首位的国家，要想把事情做好并不容易，因为中国股市的波动和价格波动似乎常常有违逻辑。

为了预测中国1.47亿散户投资者的行为，量化投资者正在梳理社交媒体上的帖子，并利用人工智能来预测流行的技术指标何时会引发一波又一波的买卖潮。

他们从腾讯控股等公司购买大量数据，以衡量投资者情绪，并剔除那些在西方表现良好但在中国表现不佳的因素。

这些举措凸显出，随着中国加入摩根士丹利资本国际公司(MSCI Inc.)的全球指数，国际投资者在增加对中国股票的敞口时，他们将不得不采取不同的思维方式。

“在美国，量化基金正试图以更快的速度从其他拥有复杂模型或自动交易的机构投资者身上获利，但在中国，许多策略不太奏效，量化者的主要竞争对手是散户投资者。”曾在上海交通大学任教金融学的千禧合伙人(Millennium Partners)投资组合经理徐征(音译)称。

“了解散户投资者的行为和情绪在这里是非常有价值的。”

虽然量化投资者通常不愿透露他们的投资策略细节，但也有少数人愿意分享他们如何为中国散户投资者对中国股市的影响建立模型的大致框架。

曾任MSCI Barra量化分析师、现为上海河东资产管理咨询有限公司首席投资官的汤姆·周表示，一个突出的现象是中国交易员倾向于比美国同行更快地锁定利润，这意味着短期价格逆转因素在中国的表现往往优于动量因素。

负责管理超过60亿元的幻方量化投资管理合伙企业的副研究主管西蒙·陆(Simon Lu)在杭州表示，交易员们会提前两天使用人工智能来预测，当广泛关注的指标，包括乖离率的移动平均线，或MACD，这些会促使个人投资者买入或卖出。

全球投资巨头贝莱德(BlackRock Inc.)有扩大在华业务的宏伟计划。该公司通过分析社交媒体数据来跟踪散户投资者情绪的变化，其中包括每天在东方财富网和雪球网等网站上发布约10万条聊天室帖子。该公司买入的股票吸引了投资者越来越多的关注，卖出的股票则显示出投资者兴趣的减弱。

这些因素并不总是可靠的。深圳焦科技有限公司首席执行官王培表示，他的基金在2013年和2014年通过将访问量最大的股票数据纳入腾讯和同花顺信息网络有限公司运营的交易应用程序，每年获得额外7%的收益。

但他表示，2015年，随着竞争对手效仿这一做法，以及中国市场崩跌，这一因素就不再起作用了。

中国独特的市场结构也给量化投资者带来了挑战。最大的障碍包括缺乏流动性对冲工具，以及禁止投资者在一天内买卖同一股的规定，这使得一些高频交易策略不可行。

中国对社交媒体的审查，以及网民用来逃避官方监管的不断演变的网络俚语，也可能给使用自然语言处理等人工智能工具来监控投资者情绪的公司带来挑战。

中信证券的数据显示，2018年，与中国沪深300指数挂钩的基金的平均回报率比基准高出3.63%。今年第一季度，这些基金的表现比基准低3.22%。

丰厚回报的前景非常诱人，包括总部位于波士顿的PanAgora Asset Management Inc.在内的国际量化基金公司越来越多地尝试新的模式来交易中国市场。

曾在谷歌工作的PanAgora基金经理迈克·陈(Mike Chen)开发了一个模型，用来分析中国散户投资者在政府审查的在线留言板上讨论股票时使用的俚语。他之所以对这一挑战感兴趣，部分原因是2016年美国总统大选后中国股市出现了一些奇怪的走势。当结果变得明朗时，一家中文名字听起来像“特朗普大胜”的中国上市公司股价飙升，而一家听起来像“希拉里阿姨”的公司股价暴跌。

迈克·陈在接受采访时表示，“目前存在很多低效现象，其中许多是由散户投资者推动的。”PanAgora还没有使用这种模式进行交易。“你想了解他们的想法，但你无法通过传统的财务报表做到这一点。”