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AI在量化投資中的運(yùn)用前景廣闊。

“人工智能核心三要素（數(shù)據(jù)、算法、算力）在量化投資中都至關(guān)重要，三要素有效協(xié)同有助于量化投資策略持續(xù)?效迭代。”明汯投資合伙人、投資總監(jiān)解環(huán)宇9月3日在2022世界人工智能大會(huì)數(shù)據(jù)智能論壇上表示。

“40年前，如果計(jì)算機(jī)能夠把標(biāo)普500的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)整理清楚，并系統(tǒng)化地利用股價(jià)變化和一些財(cái)務(wù)指標(biāo)關(guān)系選擇投資標(biāo)的，那就可以產(chǎn)生可觀的超額收益。而現(xiàn)在，在智能手機(jī)上，很多APP已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)這類技術(shù)，前述方法已經(jīng)沒有任何超額收益了”，貝萊德建信理財(cái)副總經(jīng)理祝國橋在會(huì)上發(fā)表觀點(diǎn)稱。

與會(huì)過程中，數(shù)庫科技總裁沈鑫告訴第一財(cái)經(jīng)記者，數(shù)據(jù)智能時(shí)代已經(jīng)進(jìn)入全新階段，從“小數(shù)據(jù)”到“大數(shù)據(jù)”，再到“小數(shù)據(jù)”，怎樣把大數(shù)據(jù)變成服務(wù)于基金、銀行、政府等各個(gè)應(yīng)用場景中的小數(shù)據(jù)，尤其是這背后千人千面的推送，對客戶的描繪，以及底層通過結(jié)構(gòu)化形成的推送能力就變得更加重要。

值得注意的是，AI于投資上的應(yīng)用自然是有難點(diǎn)的。在祝國橋看來，首先需要投資人不斷開發(fā)新的數(shù)據(jù)源、提高算法。其次，在借助AI的投資中還不能完全依賴于歷史。

在擁有如此高性能計(jì)算集群的基礎(chǔ)上，成熟的量化投資AI框架應(yīng)該具備哪些特質(zhì)？在解環(huán)宇看來，一個(gè)成熟的量化投資AI框架應(yīng)該具備的特質(zhì)，首先是要有前瞻性，體現(xiàn)在較為完善的頂層策略架構(gòu)設(shè)計(jì)上；同時(shí)要高效迭代，需要多項(xiàng)目協(xié)同推進(jìn)。具體來看可以歸納為五個(gè)觀察維度：標(biāo)準(zhǔn)化、流程化、自動(dòng)化、智能化和精細(xì)化。

沈鑫認(rèn)為，技術(shù)本身是為生產(chǎn)力服務(wù)的，怎么樣把技術(shù)融入到生產(chǎn)流程中，讓企業(yè)持續(xù)產(chǎn)生價(jià)值，為客戶產(chǎn)生價(jià)值，這是我們需要不斷思考的。

祝國橋認(rèn)為，隨著量化投資和傳統(tǒng)投資的界限越來越模糊，傳統(tǒng)投資公司開始引入數(shù)據(jù)科學(xué)家，利用數(shù)據(jù)分析幫助投資經(jīng)理捕捉以前不關(guān)注的投資角度；也有更多量化公司大力引入相關(guān)人才，來訓(xùn)練模型。未來，這兩個(gè)方向的發(fā)展有機(jī)會(huì)匯合。

標(biāo)簽： 量化投資 人工智能