行业趋势与变革 - 人工智能将取代传统的量化投资基金经理 [1] - 不采用人工智能技术的量化机构在未来3到5年可能会被淘汰 [1] - 量化投资正迎来结构性重塑，新范式的大门已经打开 [1] - 随着算力、数据与模型能力提升，机器在市场学习与模式识别方面的优势将愈发明显 [1] 新型人才需求 - AI投资时代需要复合型人才，既懂投研任务，又能将其转化为人工智能问题并用AI解决 [2] - 人的精力将从传统投研任务转为维护和开发更先进的人工智能系统 [2] - 所需人员可能更少，但对人工智能技术的理解能力要求更高 [2] - 未来需要工程师型基金经理，作为背后给机器不断升级的工程师 [1][2] AI量化投资方法论 - 传统量化投研流程拆分为因子、信号、模型与策略四条线，依赖大量专家经验 [2] - AI量化视四件事为同一件事，本质皆为机器学习，利用人工智能技术端到端地进行建模 [2] - 利用AI端到端建模的路线是可行的，并预测未来几年将成为主流技术路线 [2] - 只要给机器足够多的数据，AI能比人类更好地挖掘因子，且质量更高，目的是取代专家经验 [3] 公司战略与竞争优势 - 公司竞争优势源于对AI的深度投入，具体体现在三方面：人工智能人才密度处于国内外头部、算力储备比国内任何一所大学都更充沛、自主研发专为实时建模与交易任务设计的AI实验平台 [3] - 公司员工几乎清一色是工程背景，由计算机科学家和算法竞赛金牌选手组成，没有一名金融背景员工 [2] - 公司希望构建的不是传统意义上的量化私募，而是一家AI原生的计算公司 [3] - 公司中期目标是成为全球交易的量化管理人，长期目标是成为一个伟大的计算公司 [3]