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證券時(shí)報(bào)記者 王小芊

近年來，隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，量化投資領(lǐng)域正迎來新一輪深刻變革。

以生成式AI為代表的新一代模型興起，顛覆了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式，促使基金公司加速探索AI的深度應(yīng)用。面對(duì)海量且復(fù)雜的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，算力資源分配與穩(wěn)定性也逐漸成為AI量化模型的制勝關(guān)鍵。

不過，盡管AI技術(shù)在量化投資領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大潛力，模型的“黑盒”特征（指的是那些內(nèi)部工作原理對(duì)用戶不可見的系統(tǒng)或模型特征）以及相應(yīng)的可解釋性不足依然困擾著業(yè)界。多家機(jī)構(gòu)指出，AI模型要真正發(fā)揮作用，還需要提升模型的透明度與可解釋性。

公募量化投資不斷優(yōu)化

近年來，AI技術(shù)的快速發(fā)展使得數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)生深刻變化，傳統(tǒng)的因子模式也面臨巨大的沖擊，中大型基金公司開始紛紛探索AI的深度應(yīng)用。

在接受證券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)，路博邁基金副總經(jīng)理、CIO兼基金經(jīng)理魏曉雪詳細(xì)闡述了人工智能技術(shù)在量化投資中的關(guān)鍵作用。在梳理量化策略模型的發(fā)展史時(shí)，魏曉雪介紹，量化1.0是簡(jiǎn)單選股策略階段，以基本統(tǒng)計(jì)方法為主，使用簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)模型進(jìn)行投資分析，主要依賴于人工挖掘因子，波動(dòng)控制具有一定的局限性。量化2.0是多因子模型階段，使用多因子模型捕捉線性信息，通過更多樣的數(shù)據(jù)集提高準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性，缺點(diǎn)是人工依賴度高。量化3.0則是AI加高頻交易，使用AI機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別和捕捉非線性的股票高頻特征，預(yù)測(cè)短期股票價(jià)格波動(dòng)。不過，這一模型也有缺點(diǎn)，即因子衰減快，預(yù)測(cè)周期較短。

隨著DeepSeek正式落地，路博邁的量化3.5模型也在此基礎(chǔ)上應(yīng)運(yùn)而生。其選股頻率為周度調(diào)整，這一高頻更新特征也是AI量化效率的重要體現(xiàn)。

路博邁基金認(rèn)為，相較于傳統(tǒng)模型通常采用的月度調(diào)整機(jī)制，量化3.5通過更高頻次的動(dòng)態(tài)調(diào)整，能夠更有效地捕捉短期市場(chǎng)機(jī)會(huì)，展現(xiàn)出更強(qiáng)的靈活性和適應(yīng)性。

浙商基金也表示，LLM模型（大語(yǔ)言模型）被不斷優(yōu)化，極大地降低了文本數(shù)據(jù)的應(yīng)用難度，量化可以利用的文本數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增加，量變引發(fā)質(zhì)變。日常實(shí)踐中，多模態(tài)、生成式大模型對(duì)于日常工作的輔助，對(duì)于認(rèn)知的重構(gòu)已經(jīng)非常顯著。未來，AI量化投資方法會(huì)不會(huì)有天翻地覆的變化，也值得期待。

算力仍是基石

AI技術(shù)在量化投資中的運(yùn)用，與金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)息息相關(guān)。在魏曉雪看來，在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理中，投資者主要依賴價(jià)格、成交量等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，新聞、社交媒體、財(cái)報(bào)文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，給投資分析帶來了巨大挑戰(zhàn)。AI技術(shù)，特別是自然語(yǔ)言處理和圖像識(shí)別等技術(shù)，能夠高效地處理和分析這些海量的多維度數(shù)據(jù)，挖掘出傳統(tǒng)方法難以捕捉的信息。

目前，路博邁集團(tuán)量化策略的管理規(guī)模已接近百億美元，覆蓋發(fā)達(dá)市場(chǎng)和新興市場(chǎng)的股票與債券。因此，算力成為了支持策略運(yùn)行的關(guān)鍵。魏曉雪透露，路博邁總部每天處理的數(shù)據(jù)量已達(dá)太字節(jié)（1024GB）級(jí)別，相關(guān)的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蛑С帜Ｐ透咝幚砗Ａ繑?shù)據(jù)，并進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。

銀河基金對(duì)DeepSeek-R1的觀察同樣證明了算力的重要性。1月20日，DeepSeek-R1正式發(fā)布并同步開源模型權(quán)重。然而，由于短期內(nèi)用戶需求的大量爆發(fā)，造成了自有算力緊張，2月6日，該模型暫停了API服務(wù)充值。這也從側(cè)面說明，面對(duì)大規(guī)模用戶需求時(shí)，算力資源的分配與系統(tǒng)穩(wěn)定性成為制約AI模型發(fā)展的關(guān)鍵因素。

模型“黑盒”難題尚待解決

雖然當(dāng)前AI技術(shù)為量化投資帶來了諸多突破，但在多家機(jī)構(gòu)看來，現(xiàn)階段模型仍是偏“黑盒”的特征，可解釋性較弱，制約了其在金融領(lǐng)域的進(jìn)一步深入應(yīng)用。

浙商基金指出，當(dāng)下端到端賦能投資的AI模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型仍是通過堆砌大量數(shù)據(jù)和構(gòu)造比較復(fù)雜的模型去輸出結(jié)果。這樣，一方面可解釋性不高，可能不適應(yīng)金融場(chǎng)景，另一方面可能存在模型過擬合的問題。

尤其在生成式模型爆發(fā)后，模型在研報(bào)閱讀、財(cái)報(bào)梳理、簡(jiǎn)單的代碼生成等方面具有強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，但生成式模型的發(fā)散思考能力又與傳統(tǒng)量化的偏確定性投資建議存在沖突。這意味著，雖然生成式模型的應(yīng)用顯著提高了可解釋性，但也帶來了可追溯性降低的問題。

對(duì)此，浙商基金認(rèn)為，未來AI量化投資的發(fā)展方向應(yīng)當(dāng)還是以多模態(tài)的生成式模型為主，為了追求可驗(yàn)證的投資能力，需要部分約束生成式模型的發(fā)散能力，提升更為準(zhǔn)確的歷史先驗(yàn)知識(shí)的占比，加強(qiáng)與人類智慧的合作，讓AI模型真正讀懂人類的需求，特別是投資領(lǐng)域的需求。

滬上一位公募研究人士向證券時(shí)報(bào)記者表示，盡管AI技術(shù)在量化投資中的應(yīng)用為市場(chǎng)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)控制和策略優(yōu)化提供了許多創(chuàng)新途徑，但也存在不少局限性。首先，金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)通常存在噪音較多、非平穩(wěn)性強(qiáng)的問題。AI模型容易過度擬合歷史數(shù)據(jù)中的異常情況，降低了預(yù)測(cè)的可靠性。此外，歷史數(shù)據(jù)中的隨機(jī)因素和特定時(shí)期的極端事件也可能被模型誤讀，導(dǎo)致實(shí)際市場(chǎng)表現(xiàn)不及預(yù)期。

與此同時(shí)，模型所假設(shè)的理想市場(chǎng)條件與現(xiàn)實(shí)交易環(huán)境存在較大差距，頻繁的交易可能帶來顯著的交易成本、滑點(diǎn)及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步影響策略的實(shí)際效果。此外，由于金融市場(chǎng)易受政治、經(jīng)濟(jì)以及心理因素的多重干擾，突發(fā)的“黑天鵝”事件通常超出模型的預(yù)測(cè)能力，這也意味著純粹依靠歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型在面對(duì)極端市場(chǎng)狀況時(shí)可能表現(xiàn)欠佳。