博斐思维 | AI真的能为量化投资赋能吗？

作者：博斐私募基金

题图：博斐私募基金微信公众号

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思考

自AI技术爆发以来，各行各业都掀起了“AI化”的浪潮，金融业也不例外。金融机构纷纷加速引入AI技术，试图通过技术创新提升效率、优化决策并抢占市场先机。

在量化投资领域：

传统的量化投资策略在数据挖掘和处理能力上存在一定的局限性，往往难以充分挖掘海量金融数据背后隐藏的复杂规律和趋势。

而AI技术，如机器学习、深度学习等，因其能处理非线性关系和大量数据，能够发现传统方法难以捕捉到的投资机会和风险信号。

这是不是就意味着AI一定能提升量化的有效性呢？

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AI量化的优势

AI的加入在一定程度上确实能助力传统量化模型，最主要的几个方面在于：

1、数据的处理

传统量化依赖于结构化的金融数据（如历史价格、成交量、财务指标），数据维度有限。

AI深度学习能够处理海量非结构化数据（如新闻、市场情绪、图像等），识别传统量化难以捕捉的非线性关系和隐藏模式。比如，分析“股吧”股民们的情绪判断市场波动。

AI量化打破了传统量化“数据边界”，将市场信息从二维拓展到多维空间，更接近真实市场的复杂性。

2、模型的逻辑

传统量化模型基于明确的金融理论和假设，模型结构和参数相对固定。逻辑透明，但复杂度有限，需要人为根据经验和理论来设计和调整。简单的逻辑例如，价格突破布林带上轨买入，跌破下轨卖出。

AI采用机器学习、深度学习等人工智能算法构建模型，模型具有更强的自学习能力和自我演化能力，能够自动从数据中学习特征和模式，无需人为预先设定所有的规则和关系。

AI量化不再依赖人为预设的框架，而是自己发现数据中隐含的无法直观理解的复杂关系。

3、适应能力

传统量化的策略参数是固定的，需定期人工调整，在快速变化的市场中容易失效。

AI在线学习和强化学习具备与环境持续交互进化的能力，能够实时优化交易动作以应对新的市场情况。

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AI量化的局限性

AI量化虽然在数据处理和复杂模式识别上具有显著优势，但其在实际应用中仍面临诸多局限性。

1、数据依赖

AI量化需依赖海量历史数据和实时数据（包括非结构化数据），但许多市场的数据质量差、噪声多，导致模型训练效果大打折扣。比如A股市场散户交易占比高，价格波动受情绪影响大，AI模型可能将“非理性波动”误判为有效信号。

其次，数据的获取成本也是个问题。卫星图像、供应链物流数据等另类数据价格昂贵，且需专业清洗和处理能力。比如某对冲基金使用卫星监控沃尔玛停车场车辆数以预测其营收情况，单月数据成本超10万美元。

此外，AI模型容易对历史数据过拟合。意味着学过的知识点背得滚瓜烂熟，但没有学会如何灵活运用知识去解决新问题，上了考场后换个新考题就不会做了。

2、模型复杂且不透明

传统量化策略逻辑明确，开发周期较短，适合快速迭代和测试。

而AI模型复杂的结构使得模型内部的运算和信息传递过程难以直观理解，导致其逻辑不透明，这就是“黑箱”特性。

所以当AI量化做出投资决策时，我们很难清晰地解释它的具体逻辑和依据，这也导致了在风险评估、合规监管层面的难题。

3、烧钱

除了数据烧钱，搭建一个AI模型更烧钱，训练一个深度学习模型可能需要数百万美元的成本。

复杂的AI模型需要高性能的GPU集群，比如英伟达的H100、A100芯片，单次训练成本可达数万美元，远超传统量化所需资源。且模型需频繁迭代，维护成本也是一笔费用。

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总结

用AI量化或传统量化并非彼此对立的存在，它们更像是相辅相成的互补工具。

在一个比较稳定和成熟的市场，AI量化能挖掘到很多人为无法观察到的规律，弥补传统量化的不足，但在一个多变和新兴的市场环境下，人工的干预会使得策略更加灵活。比如“AI+传统”的混合架构，利用AI生成信号，并用传统模型控制风险敞口。

当一个赛道越来越拥挤的时候，可挖掘的超额收益将大大减少。在AI量化的发展初期，也许能快速提高策略的有效性，但如果大家开始卷AI，卷到最后各家管理人将趋于同质化。如何更好地将AI结合到传统策略中，这或将成为行业发展的核心驱动力。

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