在量化交易的领域中，因子挖掘作为策略开发的首要环节，其重要性不言而喻。近日，一场聚焦于如何利用亚马逊云科技的无服务器架构进行高效因子挖掘的分享会吸引了众多业内人士的关注。
分享会伊始，主讲人通过一个小调查迅速拉近了与现场观众的距离。他发现，尽管在座的不少人都有投资经验，甚至有人在对冲基金或投行工作，但真正使用过因子挖掘的人却并不多。于是，他简要介绍了因子挖掘的概念和目的：通过找出导致股票价格波动的原因，即“因子”，来预测股票未来的走势，从而制定有效的交易策略。
主讲人进一步回顾了因子挖掘的历史。从1964年William Sharpe提出的资本资产定价模型（CAPM），到1976年的套利定价理论（APT），再到1992年Fama和French提出的三因子模型，以及后来的五因子模型，因子挖掘的理论框架不断完善。然而，随着越来越多的因子被公开，其效力逐渐下降，这就是所谓的“因子衰减”现象。为了应对这一挑战，交易员们开始尝试挖掘属于自己的独特因子，并寻求更高效的计算手段。
在介绍完因子挖掘的背景后，主讲人将话题转向了数据获取和处理。他强调，高质量的数据是因子挖掘的基础。传统数据，如市场数据、财务报表等，虽然格式结构化、标准化，但获取和存储仍是一大挑战。而在亚马逊云科技上，可以直接从数据供应商处获取这些数据，并利用Lambda无服务器函数、S3对象存储等服务进行ETL处理，最终存入分析型数据库。另类数据，如社交媒体数据、网页搜索数据、新闻资讯等，也为因子挖掘提供了新的视角和洞见。这些非结构化数据可以通过生成式AI模型进行分析，提取出有用的因子信息。
接下来，主讲人详细阐述了如何利用亚马逊云科技的无服务器架构进行高效的因子挖掘。他介绍，通过Batch服务可以将因子挖掘过程拆分为多个作业，并发送至作业队列中实现并发处理。这样不仅可以解决资源弹性扩缩的问题，还能大幅提高计算效率。具体来说，可以将因子挖掘拆分为因子计算和构建、统计分析以及因子总结三个作业。这三个作业存在依赖关系，可以使用Amazon Step Functions进行工作流编排，确保按正确顺序执行。通过并行计算，可以显著缩短计算时间，提高因子挖掘的效率。
为了更直观地展示云端架构的优势，主讲人通过可视化界面呈现了因子的有效性评估指标，如Alpha值、t统计量、R平方等。同时，他还展示了不同并发度下的计算时间对比，进一步验证了云端架构的高效性。他还透露，该架构已经开源，未来将持续完善策略开发和回测等后续流程，为量化交易策略的开发提供更有力的支持。
分享会的最后，主讲人强调了亚马逊云科技在量化交易领域的技术实力和丰富经验。他表示，亚马逊云科技不仅提供了强大的弹性计算能力和创新技术，如生成式AI等，还致力于帮助中国企业出海和服务中国客户创新。通过完善的数据战略和AI云服务，亚马逊云科技将助力企业在AI时代取得突破。
分享会现场还设置了问答环节，观众们积极提问，主讲人也一一耐心解答。通过这场分享会，与会者不仅加深了对因子挖掘和量化交易的理解，还获得了宝贵的实践经验和启示。
分享会还展示了亚马逊云科技在推动量化交易领域发展方面的努力和成果。通过不断优化技术和服务，亚马逊云科技正为越来越多的金融机构和投资者提供强有力的支持，助力他们在量化交易的赛道上取得更好的成绩。
