AI的应用大幅提升了量化投研的效率

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AI的应用大幅提升了量化投研的效率,但也引发了行业对策略同质性、人才价值等方面的思考。为探索相关议题,在“人工智能与全球投资生态对话”落地陆家嘴金融沙龙专场之际,陆家嘴金融沙龙第二十五期于7月25日顺利举办。本期活动以《大模型时代下的量化重构》为主题,邀请行业内的相关专家,探讨AI在国内量化投资的应用现状及其延伸话题。AI并不凭空创造Alpha,管理Beta是核心竞争力站在公募基金视角,南方基金数量化投资部基金经理许公磊分享了对国内量化投研与AI融合的见解。许公磊指出,近年来国内权益市场最大的变化是资金结构中机构端的崛起。2020年之前,国内机构的量化侧重因子逻辑;2020年之后,高频、Level-2、机器学习与深度学习广泛应用。同类型资金与策略的壮大,使得创业板等主流资产的波动率与换手率显著抬升。在中证500、沪深300的选股领域或全市场选股范畴内,许公磊认为,无论是公募量化、私募量化还是主动选股经理,获取超额收益(Alpha)的难度显著加大。Alpha消亡速度加快,策略趋同导致微观结构波动加大,风险管理逐渐成为核心竞争力。“AI和深度学习使因子衰减速率进一步加快。”许公磊表示,AI本质上是一场效率革命,而非凭空创造Alpha。在许公磊看来,主观投资像“艺术家”,量化像“工程师”。AI解决了信息效率和市场经验融合的问题,使信息处理能力最大化。实践中,许公磊认为,AI在量化端的作用体现在模型与数据探索,在主动端则相当于全能助手,AI正引导主动与量化走向规则化投研和系统化投资。许公磊进一步指出,人工挖掘单因子的方法已难以适应AI时代发展需求,AI极大地拓宽了投资宽度,但AI的损失函数、标签设计和伦理边界依然受人的价值观约束。“市场不存在永恒的Alpha因子,一旦被过度挖掘,Alpha特征消亡,成为SmartBeta,主动投资的方法论与量化投资SmartBeta在底层收敛。”许公磊表示,Alpha正日益稀缺,SmartBeta是其平权产物,而管理Beta是机构投资者的核心竞争力。AI时代投研人的核心价值在于Idea华泰证券研究所策略首席兼金融工程首席研究员何康认为,AI时代投研人最核心的价值在于Idea。何康介绍,其团队大量日常研究已被大模型赋能或替代,日常点评已实现半自动化到自动化,金融工程深度报告90%由大模型辅助完成。在创新实践案例上,何康介绍,其团队构建了GPT因子工厂,可模拟量化研究员挖掘因子,提供运算符与字段提示符,生成非线性、脑洞更大的因子表达式;或阅读上市公司新闻舆情做二元判断,输送至下游量价神经网络,实现情绪分域量价建模;或精读卖方研报,提取“催化剂”与“言外之意”,提炼原始文本之外的超额信息。另外,团队构建了包含策略协议、版本管理与样本隔离的自动化Skill,并在红利策略上迭代50次,成功实现验证集与测试集夏普比率的阶梯式提升。“当前,从海量语料提炼个股短期事件逻辑,丰富事件驱动Alpha来源,是业内的前沿趋势。”何康表示。此外,他还介绍,国内头部私募已在仿真环境中与AI对手盘博弈数百万次,将Level-2订单流Token化,利用大模型生成未来价格路径进行蒙特卡罗模拟与对抗博弈。何康认为,大模型降低了学习与编程门槛,未来具备工程化思维、能将基本面经验转化为精确定量指标的“超级个体”将加速涌现。FOF组合应拥抱主观与量化多策略配置站在FOF或配置的视角,博孚利资管总经理何阳阳分享了对近年各类策略演变的观察。“目前,私募证券基金规模接近8万亿元,10%的机构占据绝大部分规模,呈显著马太效应。”何阳阳介绍,私募证券基金中量化股票策略占比升至31.2%,稳居股票类第一大品类;商品/CTA策略因流动性宽松快速增长;宏观策略占比也有所提升,纯债/转债规模则呈下行态势。但2026年并非传统量化策略的大年。何阳阳指出,上半年股票市场呈现分化,个股波动率创出新高。持仓分散的传统量化超额艰难,持仓集中、低换手的策略反而跑出稳健超额。对于商品市场与全天候策略,何阳阳观察到,商品在宏观、地缘与货币三重因素驱动下剧烈反转。全天候策略与传统CTA的相关性急速提高,原因在于大宗商品受强宏观因子统一映射,这也促使管理人纷纷拓宽多资产配置。另类策略方面,何阳阳认为,“打板”事件驱动与贵金属套利表现亮眼;期权“空波动率”策略因日内高Gamma波幅压制了安全垫,对冲成本抬升。何阳阳表示,FOF组合层面需要重视子策略相关性飙升问题,保留更多现金或防守仓位;保持战术配置灵活性,拥抱主观与量化多策略配置。组织Alpha对量化机构而言更重要人才是量化投研的稀缺资源,金融阶创始人何子修在主旨演讲中表示,量化行业最大的复杂性不在于算法,而在于算法背后人才之间的协同。何子修认为,量化人才具备鲜明的“三高、两强、一低”职业特征,即高学历、高智商、高收入;个体能力强、确定性意识强;信任度低。人才的比较优势越突出,稀缺性越高,同时个体属性越强。“当这批极度追求确定性与逻辑自洽的人才加入组织后,面临信任、分享、共事、协同、持续等五大挑战。”何子修指出,由于共享收益难以量化,不共享的短期成本更低,许多人宁愿重复“造轮子”也不愿分享。“这将导致团队难以培养默契,核心人才频繁流动,人际防备心越来越重。创始人高处不胜寒,研究员陷入模型焦虑,HR夹在分红矛盾中间,大家都极其疲惫。”何子修进一步指出。在何子修看来,过去行业竞争的是“优秀的个人(个人Alpha)”,而未来竞争的是“人才之间高质量协同的组织能力(组织Alpha)”。打造具备长期信任、长效机制与开放文化的组织,是比单纯招聘顶尖人才更稀缺的核心壁垒。AI拓宽了探索空间,但验证工作需要人在主题为《AI时代的阿尔法壁垒:消解还是衰减加速?》圆桌对话环节,与会嘉宾进一步讨论了AI在量化投研中的落地现状、Alpha衰减的应对、量化机构未来组织形态演进等议题。某国际量化基金高级量化研究顾问张迪认为,AI当前主要用在研究流程的入口端,用于海量生成因子的Idea。后续的回测、信号增强与验证,并不能完全交给AI。AI辅助写代码、清洗数据已广泛应用,但编写代码并非量化独有。“AI就像漏斗的宽口端,拓宽了探索空间,但漏斗下半部分必须依靠长期验证的工程经验快速收紧。”张迪表示。对于像GPT-5.6或Claude3.5/Opus级模型,虽然具备强端到端能力,但机构出于数据隐私与核心语料保护,绝不会将全流程托管给公有云大模型。“碳基研究员使用千奇百怪的大模型、提示符、工作条件和本地环境,反而为系统引入了极其宝贵的多样性。”张迪指出,个人的经验与沉淀下来的工作流是极具价值的资产。大模型厂商极度渴望高质量语料,研究员应保护好自身的关键工作流与知识资产。另外,众包模式为非金融背景但有天赋的人提供了施展才华的土壤。能否驾驭AI会拉大人与人之间的差距涵德投资创始人顾小军认为,目前AI端到端发出的信号与人工/机器学习相比仍有差距,但已能越过最难的一步。“AI带来的最大价值是保障了思维的连贯。”顾小军表示,过去研究员在20分钟思考与10分钟写代码之间反复切换,思维被割裂。现在,研究员写代码耗时基本趋近于零,可以连续一至两小时深度思考Idea,研究效率提升了5到10倍。顾小军进一步指出,AI会拉大人与人之间的差距,能熟练驾驭AI的“超级个体”,一个人可以顶10个甚至50个人。过去部分策略靠行业红利就能赚钱,现在低效策略会被快速淘汰。内卷会加速市场出清,市场再平衡后又会产生新的Alpha机会。顾小军预计,未来量化机构的终极形态可能是“多个微型团队(3-5人)+强力AIAgent支撑”的矩阵。培养人才的方式也从单纯看回测,变为给少量资金让研究员去市场实操,在合理风险下锻炼对全流程的把控力。量化私募的核心壁垒依然是顶级人才“从Idea产生、代码编写、数据清洗到回测评估,每个环节都有AI深度参与,研究周期大幅压缩。”因诺资产合伙人、Alpha策略投资总监沈星尧表示,“我们正在探索如何将这些环节拼接连贯,全力开发端到端系统。”沈星尧指出,AI提高了因子研发效率,但也加剧了同行间的策略趋同。AI只是工具,研究员必须先抽象出高级业务问题,再交由AI解决。保留个人的主观思考成分、不断迭代核心Idea,才能在同质化中脱颖而出。沈星尧认为,量化私募的核心壁垒依然是顶级人才。头部私募可获取同等规模股票数据与算力资源,市面数据源也基本同质,但研究员与基金经理能否挖掘新方向、总结新数据、设计新架构存在差异。公司需要升级人才培养体系与IT基础设施,支持研究员更好地与AI交互。本期“陆家嘴金融沙龙”由上海市委金融办、浦东新区人民政府指导,陆家嘴金融沙龙秘书处和宽邦科技联合主办,第一财经、财联社提供媒体支持。该系列活动将构建与“陆家嘴论坛”相呼应的常态化交流平台,通过机制化、场景化、国际化运作,持续输出金融改革“浦东智慧”,深度赋能浦东经济高质量发展,全力助推上海国际金融中心核心区建设迈向新高度。健康中国建设,习近平总书记指明科学方法论

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  美国财政部本周早些时候也公布了新的反俄制裁方案,涉及俄罗斯以及中国等其他国家的300多家公司、银行和数十名个人。中国外交部发言人林剑13日表示,美国在全球范围内滥施单边制裁贻害无穷,严重损害他国主权安全,造成人道惨剧,破坏产供链稳定。乌克兰危机升级后,美方制裁更是变本加厉。而这种乱舞制裁大棒的做法,不仅无助于问题的解决,反而成为世界一个主要的风险源头。

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2026年1月25日

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