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　　來源：證券時報

　　近年來，隨著人工智能(AI)技術的飛速發(fā)展，量化投資領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，顛覆了傳統數據處理方式，促使基金公司加速探索AI的深度應用。面對海量且復雜的金融市場數據，算力資源分配與穩(wěn)定性也逐漸成為AI量化模型的制勝關鍵。

　　不過，盡管AI技術在量化投資領域展現出強大潛力，模型的“黑盒”特征以及相應的可解釋性不足依然困擾著業(yè)界。多家機構指出，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。

　　量化投資邁入AI時代

　　近年來，AI技術的快速發(fā)展已引發(fā)量化投資領域的新一輪變革，尤其是生成式AI模型的出現，使得數據應用場景發(fā)生深刻變化，傳統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的深度應用。

　　在接受券商中國記者采訪時，路博邁基金副總經理、CIO兼基金經理魏曉雪詳細闡述了人工智能技術在量化投資中的關鍵作用。在梳理量化策略模型的發(fā)展史時，魏曉雪介紹稱，量化1.0是簡單選股策略階段，以基本統計方法為主，使用簡單數學模型進行投資分析，主要依賴于人工挖掘因子，波動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，通過更多樣的數據集提高準確性與穩(wěn)定性，缺點是人工依賴度高。量化3.0則是AI加高頻交易，使用AI機器學習算法識別和捕捉非線性的股票高頻特征，預測短期股票價格波動。不過，這一模型也有缺點，即因子衰減快，預測周期較短。

　　隨著DeepSeek正式落地，路博邁的量化3.5模型也在此基礎上應運而生。其選股頻率為周度調整，這一高頻更新特征也是AI量化效率的重要體現。路博邁基金認為，相較于傳統模型通常采用的月度調整機制，量化3.5通過更高頻次的動態(tài)調整，能夠更有效地捕捉短期市場機會，展現出更強的靈活性和適應性。

　　浙商基金也表示，LLM模型被不斷優(yōu)化，極大地降低了文本數據的應用難度，量化可以利用的文本數據呈指數級增加，量變引發(fā)質變。日常實踐中，多模態(tài)、生成式大模型對于日常工作的輔助，對于認知的重構已經非常顯著。未來，AI量化投資方法會不會有天翻地覆的變化，也值得期待。

　　浙商基金多年來也在AI賦能量化投資上深耕。通過內部智能投研系統Lucy，投研團隊可以跟蹤分門別類的數據，同時基于AI模型學習的結果以及主觀研究的經驗，給出對應的投資建議。這使得AI模型的輔助幾乎滲透到所有公司在管產品中，而投資經理和研究員在主動研究時也會向AI模型尋求建議和幫助。

　　算力是AI量化投資的基石

　　AI技術在量化投資中的運用，與金融市場數據的爆炸式增長息息相關。在魏曉雪看來，在傳統的數據處理中，投資者主要依賴價格、成交量等結構化數據，而隨著信息技術的飛速發(fā)展，新聞、社交媒體、財報文本等非結構化數據的涌現，給投資分析帶來了巨大挑戰(zhàn)。AI技術，特別是自然語言處理和圖像識別等技術，能夠高效地處理和分析這些海量的多維度數據，挖掘出傳統方法難以捕捉的信息。

　　目前，路博邁集團量化策略的管理規(guī)模已接近百億美元，覆蓋發(fā)達市場和新興市場的股票與債券。因此，算力成為支持策略運行的關鍵。魏曉雪透露，路博邁總部每天處理的數據量已達太字節(jié)(1024GB)級別，相關的數據處理經驗能夠支持模型高效處理海量數據，并進行持續(xù)優(yōu)化。

　　銀河基金對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重。然而，由于短期內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服務充值。這也從側面說明，面對大規(guī)模用戶需求時，算力資源的分配與系統穩(wěn)定性成為制約AI模型發(fā)展的關鍵因素。

　　針對國產大模型目前面臨的算力穩(wěn)定性問題，銀河基金的基金經理鄭巍山指出，國產算力的發(fā)展需要深入到基礎設施層面進行分析。具體而言，算力層作為AI大模型迭代的載體，主要分為AI算力芯片、AI服務器和AI組網三個方面。

　　其中，AI算力芯片是AI算力的核心，需求有望率先擴張。當前市場以GPU和ASIC芯片為主導，盡管全球市場長期被海外廠商占據，但國產廠商正在加速追趕并逐步縮小差距。

　　AI服務器則是算力的重要載體，有望在AI算力芯片的發(fā)展下進一步擴張。市場需求將伴隨芯片發(fā)展而進一步擴張，尤其是涉及GPU、印制電路板(PCB)、存儲等關鍵電子元器件領域的發(fā)展值得持續(xù)關注。