不少私募正持續(xù)將AI運(yùn)用于量化投資，在股票策略整體表現(xiàn)欠佳的今年，量化私募能逆勢(shì)而上，持續(xù)創(chuàng)造超額收益，AI技術(shù)功不可沒(méi)。AI滲透量化投資的趨勢(shì)還在進(jìn)一步加深。

　　業(yè)內(nèi)人士表示，當(dāng)前在量化投資領(lǐng)域，AI技術(shù)被廣泛應(yīng)用于研究分析與交易過(guò)程。由于金融系統(tǒng)具有復(fù)雜、信息超載的特點(diǎn)，結(jié)合AI技術(shù)的量化投資，無(wú)論是在研究端還是交易端，相較從前都具有顯著優(yōu)勢(shì)。

　　投研全流程AI化

　　優(yōu)穩(wěn)資產(chǎn)表示，當(dāng)前市面上有不少量化投資人將AI運(yùn)用于套利策略，具體操作方式是，利用AI抓取商品市場(chǎng)、股指等資訊以獲取套利機(jī)會(huì)，再利用各種套利配對(duì)組合，實(shí)現(xiàn)收益來(lái)源多樣化。相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，運(yùn)用這種套利策略，在進(jìn)一步優(yōu)化的基礎(chǔ)上，可實(shí)現(xiàn)相關(guān)產(chǎn)品目標(biāo)年化收益在10%至12%。

　　千象資產(chǎn)表示，當(dāng)前在投研領(lǐng)域AI較新的應(yīng)用還有輔助投資決策。當(dāng)前AI已經(jīng)能做到輔助投研，從已有的策略出發(fā)學(xué)習(xí)，提出修改建議。按照研究員的思路，AI可以嘗試補(bǔ)充，并加入新的信息或者刪減沒(méi)有用的部分，讓因子更加簡(jiǎn)潔。如果有量化策略的圖靈測(cè)試，一個(gè)好的策略應(yīng)該是能通過(guò)AI檢驗(yàn)的，當(dāng)機(jī)器在學(xué)習(xí)投資模型的過(guò)程中，進(jìn)一步的突破和滲透往往取決于不起眼的小細(xì)節(jié)，甚至只是一個(gè)合理的編碼方式，就足以引發(fā)模型的質(zhì)變。

　　倍漾量化創(chuàng)始人馮霽表示，“投研全流程AI化”就是將量化投資的數(shù)據(jù)處理、收益預(yù)測(cè)、投資決策和交易執(zhí)行四個(gè)環(huán)節(jié)全部交由AI驅(qū)動(dòng)。處理的數(shù)據(jù)量越大，這種框架的優(yōu)勢(shì)就越明顯。

　　部分領(lǐng)域存在局限

　　業(yè)內(nèi)人士表示，當(dāng)前AI在金融領(lǐng)域應(yīng)用最多的是兩個(gè)方面：一是信息獲取的匹配和收集速度能力提升，二是預(yù)測(cè)能力提升。至于“AI能否完全代替量化投資”，當(dāng)前在量化投資領(lǐng)域，AI仍存在一定的局限性。

　　千象資產(chǎn)相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，當(dāng)前AI應(yīng)用于投研過(guò)程中最大的問(wèn)題就是“過(guò)擬合”，由于AI可調(diào)參數(shù)過(guò)多，而目前金融數(shù)據(jù)量比較小，“噪音”太大，所以AI當(dāng)前只能適用于符合條件的特定場(chǎng)景。

　　“目前AI在量化投資中可以應(yīng)用的場(chǎng)景有投資信息的收集與分類(lèi)、非線性的預(yù)測(cè)能力提升、交易習(xí)慣的學(xué)習(xí)與執(zhí)行、基本面新聞的語(yǔ)義識(shí)別等。整體來(lái)說(shuō)，量化投資領(lǐng)域?qū)τ贏I的依賴(lài)或運(yùn)用程度會(huì)不斷提升?！鼻筚Y產(chǎn)表示，“當(dāng)前投資風(fēng)控領(lǐng)域仍沒(méi)有AI參與，萬(wàn)一AI出錯(cuò)，后果將非常嚴(yán)重。目前AI參與投研的大方向已經(jīng)都有了，但未來(lái)更重要的是優(yōu)化與投研相關(guān)的細(xì)分領(lǐng)域，跟上策略線的迭代速度。未來(lái)，在量化投研領(lǐng)域，應(yīng)盡量發(fā)揮AI的特長(zhǎng)，從投資線索直接提取投資信息，配對(duì)投資標(biāo)的進(jìn)行投資決策的判斷，從而完成全鏈路封閉的投資框架?！?/p>

　　 AI投研待開(kāi)發(fā)空間大

　　當(dāng)前，AI對(duì)于量化投資領(lǐng)域的滲透究竟到哪一步了？

　　景順長(zhǎng)城研究市場(chǎng)中性和絕對(duì)收益策略的基金經(jīng)理胡宇坤認(rèn)為，AI技術(shù)，包括ChatGPT和其他先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，已經(jīng)在量化投資領(lǐng)域產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響，并且有望繼續(xù)推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。

　　“ChatGPT的出現(xiàn)，使得機(jī)器對(duì)于人類(lèi)語(yǔ)言有一定的‘理解能力’，它最重要的功能就是能幫助投資人進(jìn)行報(bào)告解讀，并將文檔中一些微妙的用詞變化體現(xiàn)出來(lái)。同時(shí)，ChatGPT能極大提高人們的學(xué)習(xí)效率和拓展能力?！焙罾け硎?，“雖然理論上AI是一種方法，可以用于預(yù)測(cè)模型、自動(dòng)化交易、風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)配置，但是為了實(shí)現(xiàn)不同的功能，選擇合適的AI模型非常重要?！?/p>

　　業(yè)內(nèi)人士表示，當(dāng)前主流的量化基金對(duì)AI的依賴(lài)并沒(méi)有想象中的高。在投資決策過(guò)程中運(yùn)用的簡(jiǎn)單的非線性模型很難叫AI，它只是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者叫網(wǎng)絡(luò)型模型。未來(lái)，量化投資運(yùn)用AI投研的空間很大。