不少私募正持续将AI运用于量化投资，在股票策略整体表现欠佳的今年，量化私募能逆势而上，持续创造超额收益，AI技术功不可没。AI渗透量化投资的趋势还在进一步加深。

业内人士表示，当前在量化投资领域，AI技术被广泛应用于研究分析与交易过程。由于金融系统具有复杂、信息超载的特点，结合AI技术的量化投资，无论是在研究端还是交易端，相较从前都具有显著优势。

投研全流程AI化

优稳资产表示，当前市面上有不少量化投资人将AI运用于套利策略，具体操作方式是，利用AI抓取商品市场、股指等资讯以获取套利机会，再利用各种套利配对组合，实现收益来源多样化。相关负责人表示，运用这种套利策略，在进一步优化的基础上，可实现相关产品目标年化收益在10%至12%。

千象资产表示，当前在投研领域AI较新的应用还有辅助投资决策。当前AI已经能做到辅助投研，从已有的策略出发学习，提出修改建议。按照研究员的思路，AI可以尝试补充，并加入新的信息或者删减没有用的部分，让因子更加简洁。如果有量化策略的图灵测试，一个好的策略应该是能通过AI检验的，当机器在学习投资模型的过程中，进一步的突破和渗透往往取决于不起眼的小细节，甚至只是一个合理的编码方式，就足以引发模型的质变。

倍漾量化创始人冯霁表示，“投研全流程AI化”就是将量化投资的数据处理、收益预测、投资决策和交易执行四个环节全部交由AI驱动。处理的数据量越大，这种框架的优势就越明显。

部分领域存在局限

业内人士表示，当前AI在金融领域应用最多的是两个方面：一是信息获取的匹配和收集速度能力提升，二是预测能力提升。至于“AI能否完全代替量化投资”，当前在量化投资领域，AI仍存在一定的局限性。

千象资产相关负责人表示，当前AI应用于投研过程中最大的问题就是“过拟合”，由于AI可调参数过多，而目前金融数据量比较小，“噪音”太大，所以AI当前只能适用于符合条件的特定场景。

“目前AI在量化投资中可以应用的场景有投资信息的收集与分类、非线性的预测能力提升、交易习惯的学习与执行、基本面新闻的语义识别等。整体来说，量化投资领域对于AI的依赖或运用程度会不断提升。”千象资产表示，“当前投资风控领域仍没有AI参与，万一AI出错，后果将非常严重。目前AI参与投研的大方向已经都有了，但未来更重要的是优化与投研相关的细分领域，跟上策略线的迭代速度。未来，在量化投研领域，应尽量发挥AI的特长，从投资线索直接提取投资信息，配对投资标的进行投资决策的判断，从而完成全链路封闭的投资框架。”

AI投研待开发空间大

当前，AI对于量化投资领域的渗透究竟到哪一步了？

景顺长城研究市场中性和绝对收益策略的基金经理胡宇坤认为，AI技术，包括ChatGPT和其他先进的机器学习模型，已经在量化投资领域产生实质性影响，并且有望继续推动该领域的发展。

“ChatGPT的出现，使得机器对于人类语言有一定的‘理解能力’，它最重要的功能就是能帮助投资人进行报告解读，并将文档中一些微妙的用词变化体现出来。同时，ChatGPT能极大提高人们的学习效率和拓展能力。”胡宇坤表示，“虽然理论上AI是一种方法，可以用于预测模型、自动化交易、风险管理、资产配置，但是为了实现不同的功能，选择合适的AI模型非常重要。”

业内人士表示，当前主流的量化基金对AI的依赖并没有想象中的高。在投资决策过程中运用的简单的非线性模型很难叫AI，它只是一个机器学习模型或者叫网络型模型。未来，量化投资运用AI投研的空间很大。

编辑/范辉