文章核心观点 - 人工智能正重塑量化投资行业 突破对传统经验的依赖并重构研究范式 [1][2] - 公司在策略研发中采用增量式创新路径 强调在稳健体系上引入AI技术以实现风险可控的Alpha [3] - 行业面临策略同质化、模型可解释性弱及极端行情适应性不足等挑战 [4] - 人机协同是未来趋势 AI作为工具提升效率但需与人类经验结合以实现更优资源配置 [5] AI对量化投资的底层重塑 - 人工智能标志性突破为2016年谷歌AlphaGo 推动新技术在投资领域应用 [2] - AI发展历经几度沉浮 最终因硬件算法升级及数据量扩大而颠覆认知 [2] - AI应用降低行业对稀缺经验型人才的依赖 降低门槛并重新定义研究范式 [2] - 新模式并非万能 科学应用仍需人类经验参与和控制 [2] AI在Alpha生成中的落地实践 - 公司在因子挖掘、信号预测、组合构造、交易执行等多环节使用深度学习模型 [3] - 模型从线性发展为线性非线性混合 产生良好应用效果 [3] - 公司采用严密验证流程 包括长周期回测、少量实盘、循序放量以降低风险 [3] - 技术创新需与稳健风控平衡 形成模型研发、回测、风控与交易执行的闭环 [3] AI落地过程中的核心挑战 - 量化市场策略同质化严重 AI模型易陷入拥挤交易 超额收益获取难度加大 [4] - AI模型存在可解释性弱、过拟合风险高的缺陷 难以精准匹配市场规律 [4] - 极端行情下模型适应性不足 常规数据训练的策略易在黑天鹅事件中失效 [4] - 挑战本质是技术潜力与投资本质的适配问题 [4] 人机协同的未来趋势 - 金融数据噪音大且变化 预测困难 AI模型并非完美 [5] - 投资不应偏科 电脑代表的AI策略与人脑代表的人工策略需兼容并包 [5] - AI作为工具可大幅提高投资效率 但人机结合才是资源配置的更优解 [5]