在云栈社区，AI量化一直是技术投资者热议的话题。下面就来拆解这一赛道的最新逻辑。
与去年风光无限相比，今年量化投资显得力不从心。
比如1000指增，今年的超额收益连去年的零头都没到。
不过，有一类私募量化策略，在超额难做的行情下波动明显更小、超额也更亮眼。
这类量化私募，靠的不是择时或对冲这些花活儿，而是用上了AI！
AI，是让机器自主进行学习、推理和决策的技术。
它擅长从海量复杂数据中自动发现隐藏的“规律”，还能不断自我优化。
量化投资，即用数学模型和统计分析代替主观判断，找出股票涨跌的规律，进行投资。
发现没，两者都是找规律。
AI的加持，能让量化投资从“人找规律”，升级为“机器自动发现并运用规律”。
传统的量化选股，通常用的是多因子模型。这种模型就像手工挖金矿，研究员依据金融理论和人工经验，来找到能够预测股价涨跌的因素，即因子。
这种选股方式的优势，就在于它的【可解释性】很高。
人工筛选出的所有因子，都符合金融学逻辑。当产品出现较大波动时，也能更加精准地找出原因。
而它的核心痛点同样在此——高度依赖人工，从过去经验里总结的“固定规律”，不仅效率低，而且市场一变化就容易失效，因为人后知后觉、调得慢。
而AI选股，则像挖掘机开矿，从海量数据中自动找规律，从新数据里“重新学习”。
不仅挖得更快，而且挖得更深。
①挖得更快
结合了AI的选股模型，在市场风格快速切换时，能迅速适应，灵活性极强。
今年市场风格切换频繁，正好适合AI大显身手——它比人更能精准、快速地把握住每一次切换的节奏。
②挖得更深
AI能够挖掘到人类挖不到的投资信号，比如一些非传统信号：
AI还可以挖掘到复杂的非线性关系，比如：
AI选股厉害的地方，就是能从海量数据里自动找出复杂规律，在当下拥挤度很高的市场中，更能凸显其优势。
因为拥挤的本质是所有人都在抢同一块地里的果实。而AI的优势在于，它能直接去新的地里开采。
当然，用AI选股也有天然的劣势：
最明显的就是，其模型更黑盒，可解释性差。
最后，AI模型的搭建，对数据质量和算力要求更高，管理人投入的经费也是极大的。
总的来说，传统多因子撑起了量化选股的基本盘，AI选股是行业升级的大趋势，绝非空有热度的概念噱头。
AI #量化
发表于 1 小时前
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