导航
[导读]:近年来，随着人工智能技术的飞速发展，量化投资领域正迎来新一轮深刻变革。以生成式AI为代表的新一代模型兴起，颠覆了传统数据处理方式，促使基金公司加速探索AI的深度应用与此同时，模型所假设的理想市场条件与现实交易环境存在较大差距，频繁的交易可能带来显著的交易成本、滑点及流动性风险，进一步影响策略的实际效果。此外，由于金融市场易受政治、经济以及心理因素的多重干扰，突发的“黑天鹅”事件通常超出模型的预测能力，这也意味着纯粹依靠历史数据训练的模型在面对极端市场状况时可能表现欠佳。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，量化投资领域正迎来新一轮深刻变革。
以生成式AI为代表的新一代模型兴起，颠覆了传统数据处理方式，促使基金公司加速探索AI的深度应用。面对海量且复杂的金融市场数据，算力资源分配与稳定性也逐渐成为AI量化模型的制胜关键。
不过，尽管AI技术在量化投资领域展现出强大潜力，模型的“黑盒”特征以及相应的可解释性不足依然困扰着业界。多家机构指出，AI模型要真正发挥作用，还需要提升模型的透明度与可解释性。
量化投资迈入AI时代
近年来，AI技术的快速发展已引发量化投资领域的新一轮变革，尤其是生成式AI模型的出现，使得数据应用场景发生深刻变化，传统的因子模式也面临巨大的冲击，中大型基金公司开始纷纷探索AI的深度应用。
在接受券商中国记者采访时，路博迈基金副总经理、CIO兼基金经理魏晓雪详细阐述了人工智能技术在量化投资中的关键作用。在梳理量化策略模型的发展史时，魏晓雪介绍称，量化1.0是简单选股策略阶段，以基本统计方法为主，使用简单数学模型进行投资分析，主要依赖于人工挖掘因子，波动控制具有一定的局限性。量化2.0是多因子模型阶段，使用多因子模型捕捉线性信息，通过更多样的数据集提高准确性与稳定性，缺点是人工依赖 ... 网页链接