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引入AI模型!基金經(jīng)理積極擁抱AI,能否為基民賺錢(qián)?
來(lái)源:證券時(shí)報(bào)網(wǎng)作者:吳琦2025-02-16 18:12

越來(lái)越多基金經(jīng)理在策略中引入AI(人工智能)模型。

DeepSeek持續(xù)火爆出圈,AI發(fā)展如火如荼,已經(jīng)成為各個(gè)領(lǐng)域不可忽視的力量,也引發(fā)公募機(jī)構(gòu)爭(zhēng)相布局。

不少公募機(jī)構(gòu)紛紛宣布,在投研領(lǐng)域已經(jīng)部署了包括DeepSeek在內(nèi)的多款開(kāi)源模型。在公募基金投研層面,它不僅改變基金經(jīng)理投資決策的方式,也能為普通投資者提供新的投資工具。

不過(guò),對(duì)于投資者而言,最為關(guān)切的還是自身利益,AI能否讓基金業(yè)績(jī)表現(xiàn)更好?

券商中國(guó)記者調(diào)查顯示,公募基金經(jīng)理尤其是量化基金經(jīng)理對(duì)AI用于投研實(shí)踐的熱情更為高漲,他們希望通過(guò)對(duì)AI的應(yīng)用為投資者提供跑贏市場(chǎng)的更多超額收益。

AI加持基金業(yè)績(jī)跑贏市場(chǎng)

券商中國(guó)記者調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),目前公募基金中對(duì)AI的應(yīng)用更為迫切的是量化投資基金經(jīng)理,這些基金經(jīng)理主要管理著主動(dòng)量化基金和指數(shù)增強(qiáng)基金。一些基金經(jīng)理告訴記者,早早就開(kāi)始了研究如何將AI應(yīng)用于投資,并依賴其產(chǎn)生跑贏市場(chǎng)的超額收益。

具體到業(yè)績(jī)層面,匯添富國(guó)證2000指數(shù)增強(qiáng)A、安信量化精選滬深300指數(shù)增強(qiáng)基金和海富通滬深300指數(shù)增強(qiáng)基金等運(yùn)用AI的指數(shù)增強(qiáng)基金超額收益在同類型產(chǎn)品中位居前列。

從近一年行情來(lái)看,指數(shù)增強(qiáng)基金層面,在跟蹤規(guī)模最大的滬深300指數(shù)增強(qiáng)基金中,安信量化精選滬深300指數(shù)增強(qiáng)基金和海富通滬深300指數(shù)增強(qiáng)基金則是超額收益前二的產(chǎn)品,超額收益分別為15.55%和8.77%。

安信量化精選滬深300指數(shù)增強(qiáng)基金經(jīng)理施榮盛介紹,其在2023年8月24日任職管理該基金時(shí),就開(kāi)始100%使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等模型。他希望依靠概率優(yōu)勢(shì)和大數(shù)定律去獲得證券市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)的收益,從而提高市場(chǎng)的有效性。

海富通滬深300增強(qiáng)主要運(yùn)用了AI選股模型,核心策略為深度學(xué)習(xí)多因子打分,主要通過(guò)樹(shù)模型和RNN模型相結(jié)合來(lái)捕捉非線性信息;衛(wèi)星策略則包括事件驅(qū)動(dòng)、行業(yè)輪動(dòng)等。

匯添富國(guó)證2000指數(shù)增強(qiáng)A近一年實(shí)現(xiàn)58.83%的正收益,超額收益高達(dá)28.5%,是指數(shù)增強(qiáng)基金中超額收益最高的產(chǎn)品。據(jù)基金經(jīng)理介紹,基金采用量化指數(shù)增強(qiáng)的方式運(yùn)作,具體操作上,采用多因子模型和AI量化選股相結(jié)合的方式評(píng)價(jià)個(gè)股。

主動(dòng)量化基金方面,博時(shí)ESG量化選股、招商量化精選、博道成長(zhǎng)智航A等多只量化基金近期凈值創(chuàng)成立以來(lái)新高。A股市場(chǎng)活躍度明顯改善,為量化投資提供良好土壤,AI在量化投資中扮演重要角色。

AI擴(kuò)展量化投資的邊界

過(guò)去半年的時(shí)間里,隨著AI技術(shù)的不斷突破,不少基金經(jīng)理體會(huì)越來(lái)越深刻和震驚,在投研層面,量化基金經(jīng)理更為積極擁抱AI。

AI正在不斷擴(kuò)張量化投資的邊界。

海富通滬深300指數(shù)增強(qiáng)基金經(jīng)理林立禾表示,面對(duì)快速變化的市場(chǎng),AI量化模型或有更具高效性、全局性的投資分析能力,會(huì)根據(jù)市場(chǎng)風(fēng)格自我學(xué)習(xí)調(diào)整,自適應(yīng)能力強(qiáng),能夠在市場(chǎng)出現(xiàn)新的趨勢(shì)或信息時(shí)快速作出反應(yīng)。自2023年5月底起,海富通滬深300增強(qiáng)便在量化選股策略中運(yùn)用AI選股模型,如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等多種技術(shù),并取得了一定的效果。

泓德基金基金經(jīng)理李子昂曾表示,通過(guò)AI可以挖掘超大量數(shù)據(jù)里所謂的非線性、非顯性因子Alpha。

隨著DeepSeek的火爆出圈,更是堅(jiān)定了基金經(jīng)理探索AI在投資領(lǐng)域應(yīng)用的信心。

“大語(yǔ)言模型等將大大地?cái)U(kuò)展量化投資的邊界。”施榮盛認(rèn)為DeepSeek等AI技術(shù)在量化投資領(lǐng)域,將體現(xiàn)許多方面的優(yōu)勢(shì)。在2024年8月上旬,DeepSeek采用硬盤(pán)緩存技術(shù)大幅削減API使用成本時(shí),施榮盛就開(kāi)始充值使用DeepSeek的API進(jìn)行研究工作,主要包括:提高編程效率、加速機(jī)器學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)與開(kāi)發(fā)、拓展另類因子的挖掘等方面。目前,他主要學(xué)習(xí)和探索的方向是量化投資中AI智能體Agent的應(yīng)用。

現(xiàn)實(shí)中,將AI應(yīng)用于投資策略中存在著諸多不確定性,在量化投資中并非一蹴而就,對(duì)數(shù)據(jù)低信噪比、不滿足平穩(wěn)性等問(wèn)題,大到算法選擇,中到超參數(shù)調(diào)優(yōu),小到變量預(yù)處理,每一個(gè)決策都會(huì)影響AI在量化投資中的應(yīng)用效果。

重塑投研流程框架

公募探索AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用一直處于時(shí)代前沿,伴隨DeepSeek等AI技術(shù)的爆發(fā)和成熟,不少基金公司對(duì)投研流程進(jìn)行升級(jí)迭代。

2024年初,博時(shí)基金就經(jīng)過(guò)反復(fù)調(diào)研,發(fā)現(xiàn)了DeepSeek模型在自動(dòng)編寫(xiě)代碼和邏輯推理方面的潛力,率先在自有的昇騰服務(wù)器上部署了DeepSeek-v1模型,作為公司智能開(kāi)發(fā)工具的基座模型,并在2024年8月升級(jí)為DeepSeek-v2模型。2025年伊始,隨著DeepSeek-R1模型的發(fā)布,博時(shí)基金迅速完成內(nèi)部部署,并開(kāi)始探索它在投資研究、投資顧問(wèn)服務(wù)和軟件開(kāi)發(fā)等方面的應(yīng)用。

永贏基金透露,DeepSeek已經(jīng)在基金行業(yè)的多個(gè)核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用,例如,在投資研究領(lǐng)域,DeepSeek能夠快速解析大量研究報(bào)告,提取關(guān)鍵信息,幫助研究員節(jié)省時(shí)間并提高研究效率。

除了提升投研流程效率,AI對(duì)基金經(jīng)理的投資框架的影響或更為深遠(yuǎn)和有意義。

無(wú)論是指數(shù)增強(qiáng)基金還是主動(dòng)量化基金,目前國(guó)內(nèi)公募的量化投資主要還是以傳統(tǒng)的線性多因子模型居多,一些量化基金所謂的策略甚至以基金經(jīng)理主觀意志為主,被認(rèn)為是“人工量化”。

不過(guò),隨著擁有相關(guān)學(xué)科背景的人才陸續(xù)加入公募基金經(jīng)理行列,以及AI技術(shù)的不斷突破,公募基金量化團(tuán)隊(duì)實(shí)力持續(xù)提升。越來(lái)越多基金經(jīng)理嘗試對(duì)投資框架進(jìn)行升級(jí)迭代,擺脫情緒波動(dòng)對(duì)組合投資的負(fù)面影響。

入行初期,施榮盛表示,使用的也是傳統(tǒng)的線性多因子模型,但是在實(shí)踐過(guò)程中遇到諸多問(wèn)題。比如,線性模型的理論基礎(chǔ)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)通常基于稀疏性假設(shè),盡管稀疏性假設(shè)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用有其理論和實(shí)際的合理性,但在面對(duì)金融市場(chǎng)的復(fù)雜性時(shí),這種假設(shè)往往與現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜關(guān)系不吻合。實(shí)踐上,構(gòu)建模型時(shí)為了確保模型的穩(wěn)定性和解釋能力,在組合因子時(shí)往往只能選擇并納入少量的關(guān)鍵因子,這樣就使得有時(shí)在多因子模型中增加新因子變得異常困難。

結(jié)合理論與實(shí)踐,施榮盛在2020年初將研究重心轉(zhuǎn)到了機(jī)器學(xué)習(xí)方向。面對(duì)當(dāng)下所處的高維數(shù)時(shí)代,以及機(jī)器學(xué)習(xí)在量化投資中獲得成功應(yīng)用的事實(shí),施榮盛談到,把當(dāng)年做博士論文的鉆研精神拿出來(lái),踏踏實(shí)實(shí)地學(xué)習(xí)研究,不斷地請(qǐng)教同行和其他領(lǐng)域的AI專家等。他表示,經(jīng)過(guò)3年左右的探索,終于開(kāi)發(fā)出一些適合公募基金投資的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的量化模型。

海富通滬深300增強(qiáng)的AI選股模型也完全取代了傳統(tǒng)的線性模型,其核心優(yōu)勢(shì)在于信息提取能力更強(qiáng),尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)更加靈活。

匯添富國(guó)證2000指數(shù)增強(qiáng)基金經(jīng)理表示,投資管理過(guò)程中盡量避免對(duì)組合持倉(cāng)的直接干預(yù),將投資觀點(diǎn)和思想轉(zhuǎn)化為規(guī)則化的量化投資策略,審慎地調(diào)整量化策略去間接調(diào)整組合持倉(cāng),以保證投資管理的可復(fù)制性,同時(shí)避免情緒波動(dòng)對(duì)組合投資的負(fù)面影響。

校對(duì):廖勝超

責(zé)任編輯: 高蕊琦
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