AI技术驱动量化投资模式革新

自去年起，市场对人工智能的关注度持续升温，各家机构纷纷探索AI在投资领域的实际应用，行业内相关案例和观点层出不穷。本文将从大模型的参与性与驾驭角度，解析AI在量化领域的应用价值。

本次分享主要涵盖五大板块，核心围绕AI技术核心突破、大模型迭代逻辑、AI对量化投资的核心影响、落地实践案例、行业反思与总结展开。

01.AI新技术核心突破：大模型能力迭代升级

今年以OpenClaw（小龙虾）为代表的AI大模型迎来集中爆发，虽近期市场热度有所回落，但核心价值在于构建了一套系统化的大模型应用框架，和2023年的大模型产品形成本质区别。

核心升级：大模型从工具转变为任务指挥官

过往的大模型，如GPT系列，更多被市场当作搜索引擎、问答工具使用，仅能完成基础交互，解决实际业务问题的能力十分有限。而新一代大模型的核心突破，是将大模型定位为"指挥中枢"，可联动各类工具、插件完成闭环工作。依托机器人交互、数据搜索、专项技能插件等配套能力，实现业务落地，而非单纯的问答交互。

除此之外，长效记忆能力是新一代大模型的关键核心能力。传统大模型的对话记忆具备时效性，单次对话结束后，无法留存过往交互信息、工作逻辑。而全新的大模型框架，具备跨对话长效记忆能力，可沉淀任务执行经验，持续优化同类工作的完成效率与质量。

以市场综合简报生成的实践案例为例，我们仅通过五六轮对话，向大模型明确任务需求，无需手动编写代码，大模型即可自主完成任务拆解、信息检索、多语言翻译、内容整合排版、格式输出、定时推送等全流程工作。整套插件部署、功能调试、格式优化流程耗时不足半天，而同等工作量若由初级研究员完成，耗时将大幅增加，AI工具的效率优势十分显著。

大模型三大基础能力升级

第一，大模型基础能力升级。以行业最新的EC4模型为代表，实现了百万级超长上下文能力，可精准抓取海量信息中的核心内容。传统大模型受限于注意力机制，多轮对话后会遗忘前期关键信息，而超长上下文能力彻底解决了信息遗忘问题，可高效整合多维度、大批量信息。

第二，多模态数据处理能力完善。2023年及更早的大模型仅支持文本数据处理，无法识别图片、音频、视频类信息。当前大模型已全面具备多模态处理能力，可适配各类非文本数据，自主生成表格、图片等内容，应用场景大幅拓宽。

第三，深度思维能力迭代。该能力自去年DC3.2版本已逐步成型，核心是思维链拆解能力，可将复杂问题拆解为多个细分小问题，分步落地解决，在因子挖掘、报告生成等量化工作中落地效果突出。

配套生态完善：解决幻觉问题，强化专业能力

一是MCP协议的落地，有效改善大模型幻觉痛点。传统大模型存在编造数据、信息滞后的问题，MCP协议让模型可标准化调用实时工具、获取最新外部数据，从根本上提升信息准确性与时效性。

二是AI Skill技能封装。通用大模型的自主问题拆解逻辑并非最优，而AI Skill可将各领域专家的标准化解题思路、专业流程显性封装，模型无需自主试错拆解，直接调用专业技能完成任务，适配各类细分专业场景，可扩展性极强。

三是多智能体协同。Agent可搭载多类Skill技能，针对不同数据源、不同研究任务匹配专属能力，形成专业化智能体，独立完成一整套同类研究工作，而非单一碎片化任务。

02.AI对量化投资的四大核心变革

依托大模型及配套技术的能力升级，AI对量化投资的变革主要体现在四大维度：非结构化数据处理、因子挖掘、人机协同优化、投资推理范式迭代、多智能体循环迭代进化。

数据层：突破传统量化数据壁垒

传统量化无论公募基本面量化、私募量价量化，核心依赖结构化数字数据，包括行情量价数据、财务数据等。而主动投资的核心差异化信息，均来自非结构化数据，包括上市公司调研、电话会议纪要、监管披露、财报附注等，这是传统量化长期缺失的短板。

大模型落地后，可高效处理各类文本、图像、另类非结构化数据，补齐量化数据短板。目前AI在公开文本类数据的处理效率上，已具备明显优势，有效拓宽量化投研的信息边界。

因子挖掘：从暴力挖掘到逻辑驱动的因子迭代

传统量化因子挖掘，以算法、数据字段的无序暴力遍历、组合测试为主，本质是纯数据驱动。通过海量回测筛选优质因子，但存在严重的过拟合问题：样本内表现优异，样本外极易失效，且因子无明确金融逻辑、可解释性极差。

AI赋能后实现投研逻辑反转，从数据主导变为经验与逻辑主导。大模型可研读海量论文、研报与金融研究资料，依托成熟的经济学、金融学逻辑，指导因子迭代方向，规避无序暴力搜索。

AI挖掘的因子数量远少于传统暴力挖掘，但核心优势显著：每一个因子均可溯源、有明确研究逻辑，与传统因子相关性低、差异化强，有效缓解过拟合问题，提升因子有效周期与稳定性。

推理范式：从归纳思维转向演绎思维

传统量化策略核心是归纳思维，基于历史海量数据总结规律，固化为投资逻辑，核心偏向均值回归。但2024年以来A股主题行情、趋势行情极致演绎，传统归纳式量化策略适应性极差，频繁出现超额回撤。

AI带来的核心变革，是引入演绎思维。跳出历史数据的固有规律，复刻主动投研思维，通过实时市场信息、主题逻辑、资金行为拆解，主动推演市场变化，适配趋势、主题类行情，打破传统量化的思维桎梏。

迭代范式：实现多智能体自主循环迭代

当前AI领域热门的Auto Research模式，可实现量化投研的自主循环迭代。人类研究员会产生疲劳、思维固化，而AI可无间断持续迭代、优化、复盘策略。同时多智能体分工协作，复刻团队工作模式，不同智能体负责不同细分任务，通过协同实现1+1>2的研究效果，逐步实现投研智能的持续涌现。

03. AI量化落地实践案例

行业内典型的落地实践来自微软，深度学习引入量化流量化的相关工作均由微软率先落地，同时其在AM领域的布局也处于行业领先水平。微软这套量化框架并非最新迭代版本，对应2024年相关迭代版本，整体量化框架的落地打磨耗时三个月，完成了研究与开发层面的关键性突破。

这套量化框架的核心落地逻辑，主要围绕三项核心工作展开：理论与数据挖掘、实盘交易执行、账号评估与策略优化，完整搭建起量化战略落地框架，并完成了实操落地。

因子挖掘自动化实践

微软落地的核心场景之一为自动化因子挖掘，核心依托AI持续自我强化能力，针对同一问题反复深耕、迭代优化，持续提升因子对数据的解释力度，整体自动化落地效果显著。

传统人工量化研究模式中，查阅文献、搜集数据、编写代码迭代，单次常规迭代往往需要两至三天时间。而依托该量化框架，可实现小时级迭代升级，研究效率大幅提升，同时实测IC水平实现有效优化，落地成效突出。

组合优化实践逻辑

另一核心场景为量化组合优化，核心依托3A协同逻辑落地，通过研究、开发、迭代指导三大维度相互配合，实现量化问题的深度拆解与剖析，完成因子挖掘的全流程自动化落地。

团队基于微软这套核心思路，完成了自主优化升级。核心改进方向为精细化拆分研究工作，按照不同工作领域拆分模块，细分出文献研究、特征工程设计、建模优化、流程组织优化等专项模块，将全流程嵌入大模型框架，实现模型自主迭代、持续优化。

大模型量化落地核心优势与特点

大模型赋能量化的核心价值，除效率提升外，更核心的能力是实现多维度研究思维的融合落地。

从实际落地成果来看，大模型的文献学习、研究迭代能力远超人工上限。模型单次夜间自主迭代、进化的工作量，可覆盖人工100天的研究体量，同时可同步覆盖国内外各类研究成果。

该能力具备双面性：模型研究思维具备发散性，可能出现研究方向偏离的问题，但从最终落地结果来看，发散性思维具备独特技术优势，能够突破人类思维局限，挖掘出差异化的量化因子，形成不同于传统人工研究的交易决策逻辑。

同时，模型可基于挖掘的差异化因子，自主设计各类量化组合，并对应溯源、映射相关文献研究思路，最终产出与现有市场策略具备明显差异化的因子与交易策略。

从行业视角来看，早年技术流派的量化勘探研究思路，曾有卖方机构出具过相关研究指引。而当前大模型已实现突破性落地，将传统量化研究的复杂体系完成原子化拆解与重构，也是大模型赋能量化投资最具特色的核心突破之一。

04. 产品布局与迭代进展

策略迭代历程

近几年，我们团队的投资策略一直在持续迭代更新。早前我也介绍过团队的投研发展路径，我们最早是深耕基本面料投资方向，同时依托海外市场、对应3万亿美元外汇储备的相关市场环境开展投资工作。和行业多数机构不同，我们早期核心以自主主动管理为主，团队成员都是真正亲身下场实操、一线操盘的投研人员，拥有扎实的实战操盘经验。

后续团队转回国内市场开展投资工作，转型后我们重点发力机器学习量价策略，将核心精力聚焦于私募量化策略、深度学习量化模型在实际投资工作中的落地应用。也正是基于这一核心布局，2024年我们的300系列产品拿下了行业第一名的成绩。取得这一成绩的核心关键，是我们将私募量价深度学习策略，落地应用到了市场业内普遍认知中、原本不太适配量价策略的领域，也因此在2024年收获了十分亮眼的业绩结果。

最新策略升级方向

经过近两年的市场实战，我们发现传统的量价型策略，尤其是深耕多年的深度学习量化策略，在主题性行情当中的整体表现相对一般、适配性不足。针对这一市场痛点，我们主动探索全新的策略发展方向，经过多轮测试和打磨，目前我们判断AI量化策略是极具发展潜力的方向，有望打造出全新的独立策略类型。目前，我们已经正式启动布局，逐步将这套全新的AI量化策略落地应用到旗下各类产品当中。

产品落地与业绩表现

在产品落地层面，我们采取循序渐进、稳步推进的落地节奏。全新的AI策略初期优先落地应用在部分小型产品上，例如中证系列相关产品，依托新策略赋能，这款产品今年的整体业绩表现十分亮眼。

长期维度，公司正逐步将AI新量化策略移植至核心代表性产品：

1、沪深300系列产品：产品长期业绩表现十分优异，整体底子扎实。仅在去年下半年市场整体回调、行业产品普遍回撤的阶段，受到了一定的市场冲击，业绩出现小幅波动。进入今年后，随着我们全新AI量化策略不断测试优化、落地迭代，产品超额收益正在持续修复、稳步回升。

2、中证500、1000、2000系列产品：这几类核心宽基系列产品，整体超额收益的稳定性表现十分优秀，在全市场同类产品中，业绩和稳定性均处于行业靠前的梯队水平。

05. 行业展望

第一，量化投资思维模式迎来革命性革新。无论是因子挖掘的逻辑升级，还是跳出均值回归的固有策略思维，AI大模型正在重塑量化研究范式，大幅提升主题行情、趋势行情下的策略适配性，解决传统量化的核心痛点。

第二，多智能体协同实现研究经验长效沉淀。AI智能体分工协作模式，可模拟投研团队协同工作，持续迭代优化策略与因子体系。同时，AI可实现投研经验的数字化沉淀，规避核心人员流失带来的经验断层问题，实现团队研究能力的持续进化。

第三，AI与人工投研为共生关系，而非替代关系。当前市场无需过度担忧AI替代人工岗位，AI核心替代的是重复性、流程性、操作性工作。而市场方向判断、核心策略决策、风险把控等关键环节，仍依赖人工主导。未来投研行业的核心发展方向，是实现人工与AI模型的深度协同、互补共赢。

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