量化投资AI技术进展 - AI在量化投资中的应用已实现全流程自动化，包括研报筛选、数据提取、代码编写、策略回测和迭代优化，以"中证1000指数增强"为例展示从人工workflow到AI自主规划的转变[3] - AI任务处理能力升级至并行模式，可同时执行组合优化和因子挖掘，形成下一代投研Agent雏形[3] - AI代码生成比例快速提升：2024年实际达成30%代码AI生成（原定目标），2025年目标提升至90%，部分模块已达99%自动化[4] AI投研系统技术架构 - 模型层采用商业大模型（如o3-claude-4）与本地调优模型（DeepSeek-V3/R1、千问）混合部署模式[3] - Agent形态从2023年的IDE插件（GitHub Copilot/Cursor）演进为2024年端到端无代码解决方案[3] - 平台层通过QO-one集成大模型、数据、算力和工具链，实现新手10分钟完成策略开发的效率突破[3] 行业落地时间线 - 2023年完成首批GPT与量化平台的对接[4] - 2024年AI代码生成比例突破原定30%目标[4] - 2025年AI输出占比向90%迈进，部分模块接近全自动化[4]