行业政策与趋势 - 政策明确提出促进行业高质量发展，鼓励基金公司加大对人工智能、大数据等新兴技术的研究与应用[1] - 公募基金行业正站在技术驱动的历史拐点，AI日益成为行业转型升级的核心引擎[1] 公司AI技术应用历程与基础 - 中银基金是国内首批投入AI新浪潮的基金公司之一，早在2009年就已组建量化投研团队[2] - 公司已自主完成从数据库到投资策略模型的构建，并自主构建因子库、阿尔法模型、风险模型、优化器模型、归因模型等[1] AI在数据处理与因子挖掘中的应用 - AI技术可将非结构化、多源、海量的"边缘数据"低成本纳入因子框架，早期使用BERT等轻量级神经网络对上市公司公告进行情感分析[2] - 大语言模型成为新基座后，数据处理的广度和深度得到质的飞跃，可将数据量更大的券商研报、论坛评论等纳入语义分析，并识别公司公告中的隐语[2] - 公司团队构建基于大模型的算法挖掘体系，将因子公式算子化、算子组合自动化、筛选标准严格化，形成模型驱动的算法挖掘流程[3] - 该体系能在传统因子挖掘周期内产出数量级更多的有效因子，同时保持因子质量和多样性，使研究员能将精力更多投入复杂因子设计和核心模型架构[3] AI对量化投资策略的全面影响 - AI研究方法论深度参与策略开发，包括收益预测、另类研究、组合优化等多个层面[4] - 在收益预测方面，使用神经网络、树模型对人工挖掘因子进行非线性组合，或使用股票量价数据直接预测收益率，深度神经网络能捕捉市场复杂模式，树模型提供优秀特征组合能力[4] - 在另类研究领域，大语言模型更好赋能文本情感分析及文本嵌入，在因子挖掘领域提供了区别于传统人工挖掘与遗传算法的新路径[4] 人机协同与未来展望 - 成功的量化投资实践表明，人机协同是最优解决方案，经验性判断在实际量化投资中仍然不可或缺[4] - 基于经验的数据处理方法和模型调优能显著提升AI模型的训练效率和稳定性，人工因子提供稳定基础和可解释性，AI因子提供多样性和复杂性，两者结合实现1+1>2效果[4] - 随着技术不断进步，AI在量化投资中的应用前景更加广阔，强化学习的快速发展为未来因子挖掘、组合优化提供更多优化提升空间[5]