量化投研体系分类 - 市场中的量化团队主要分为传统量化体系和AI驱动的量化投研体系两类 [1] 路博迈基金量化模型 - 公司使用的是AI驱动的量化投研体系 目前已发展到路博迈量化3.5模型 [1] - 路博迈量化3.5模型在原有基础上进行了系统化升级 核心区别在于对训练目标的重新定位与应用场景的针对性优化 [1] 模型训练目标与数据 - 模型将重心置于中低频信号的捕捉与提取 依托深度神经网络融合时序与截面数据以识别更具长期稳健性的市场规律 [1] - 数据来源除传统量价和基本面数据外 还包括高频数据 产业链数据 分析师预期和舆情文本等另类数据 [1] 算法与模型优势 - 算法结合学术文献开发了以深度神经网络为基础的机器学习模型 运用多目标学习 动态加权等前沿方法 [1] - 通过月度更新的动态加权模块合成综合因子 将长周期有效因子与动态短期信息结合形成复合AI信号 [1] - 模型优势在于构建兼顾稳定性与响应速度的投资组合 提升组合管理的科学性与实战效能 [1]