AI重塑量化投资底层逻辑 - 人工智能大规模应用推动量化行业呈现前所未有的跃迁 投研体系与技术能力产生化学反应[1] - 行业变化体现为数据边界急剧拓宽 从结构化财务数据扩展到公告文本、舆情信息、论坛评论、图像材料甚至音视频内容等多模态数据源[2] - 中国量化行业十年前系统性引入机器学习模型 AI大模型出现让策略研发边界进一步外延 深度模型带来收益空间成为全球量化共识[2] 技术应用与策略重塑 - 机器学习一定程度上摆脱对经验丰富"老师傅"的依赖 以高效方式重新定义研究范式[2] - 在短周期策略中 行业不再只专注可解释性 深度模型虽不一定可解释但确实更有效[2] - 人工智能标志性突破为2016年谷歌AlphaGo及后续AlphaZero 显示机器在复杂决策任务中超越人类[2] AI应用挑战与局限性 - AI在回测环境表现惊人 实盘需解决解释性不够、样本外波动大、极端行情易失灵等问题[3] - 大模型本质是文字接龙概率游戏 无法天然具备因果逻辑 相关性不能预测未来 因果律才是投资核心[3] - 模型稳定性面临不可重复性和过拟合两大挑战 需将先验知识与经验嵌入模型 通过专业人员为模型加护栏减少黑箱效应[3] - AI模型存在容易过拟合、可解释性弱、过度依赖数据等问题 反对盲目跟风热点的替代式创新 强调基于既有研究优势的增量式创新路径[3] 行业发展趋势与人机协同 - 技术演进速度非常快 大模型相关知识几乎以每年一代速度更新 人才结构呈现加速年轻化趋势[3] - 收益持续守正 量化AI用奇 在稳健基础上探索技术创新 坚持价值投资理念 运用AI技术提升决策质量而非替代决策本身[4][5] - AI策略代表电脑 人工策略代表人脑 兼容并蓄的人机协同是更优资源配置思路[5] - 大模型不会只是工具 将逐渐成为投研流程的基础架构之一 从拥抱到融入AI变成投研底座能力[5] - 人机协作边界将更清晰 把已知交给机器 把未知留给人 人类在认知、判断与风险管理中承担更重要角色[5]