放大招！量化巨头们要“AI炒股”了？

laodang @ 2023年04月17日财经风云

放大招！量化巨头们要"AI炒股"了？

上海证券报

近年来，大多数量化私募都会将人工智能技术应用到量化投资过程，但是ChatGPT的出现给量化投资带来了新的启发，未来在新的数据分析处理领域会不断尝试新的技术或算法。

幻方量化一则宣布要探索AGI（通用人工智能）的消息备受市场关注。

4月14日晚间，幻方量化发布公告称，公司将集中资源和力量成立新的独立研究组织，探索 AGI的本质。这不禁让人好奇，作为量化"四大天王"之一的幻方量化，要准备"AI炒股"了？

业内人士表示，近年来，大多数量化私募都会将人工智能技术应用到量化投资过程，但是ChatGPT的出现给量化投资带来了新的启发，未来在新的数据分析处理领域会不断尝试新的技术或算法。记者采访获悉，不仅幻方量化，多家头部量化私募正在人工智能方面做进一步的探索与研究。

幻方量化"直面更大课题"

今年，ChatGPT的出现不仅点燃了二级市场的投资热情，也让量化私募看到了无比广阔的未来。

4月14日晚间，国内头部量化私募幻方量化发布公告称，公司将集中资源和力量，全力投身到服务于全人类共同利益的人工智能技术之中，成立新的独立研究组织，探索 AGI的本质。

之所以做出这一决定，幻方量化解释称："我们可能站在这个时代最伟大变革的前夜，人工智能出现的70年后，第一次涌现出令人惊叹的智慧，新纪元的大门打开了。作为科技的信徒，多年以来，公司坚持把营收的大部分投入人工智能领域，建设领先的AI硬件基础设施，进行大规模的研究，探索人类未知的奥秘。我们相信几乎所有的创新都是从大胆尝试和点滴积累中孕育而来。"

公开资料显示，幻方量化创立于2015年，是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金公司，当前管理规模逾600亿元。值得一提的是，这并非幻方量化第一次在科技领域做出巨大投入。

记者采访获悉，早在2016年幻方量化就开始研究人工智能技术，2017年开始运用，2019年全部使用AI进行交易。但是用AI做投资意味着建立模型之后需要大量的机器学习，因此较大的数据量对算力提出了要求更高。2020年开始，幻方量化累计投资超亿元、占地面积相当于一个篮球场的AI超级计算机"萤火一号"便正式投入运作，号称其超级算力可以匹敌4万台个人电脑。

人工智能已应用至量化投资中

除了幻方量化，量化私募领域多家头部机构也在人工智能方面探索多年。

比如，九坤投资称，公司目前已在量化投资的全流程中应用AI和机器学习，AI被应用于数据收集和处理、阿尔法构建和市场预测、投资组合构建和优化，以及交易实现等多个环节。近几年，九坤投资在量化投资的数据、算法和交易等重要环节上也已经成立了对应的实验室来做更好的技术研究。

2022年9月，明汯投资合伙人、投资总监解环宇在2022世界人工智能大会上发表了《未来已来——人工智能开启量化投资新篇章》的主题演讲。也表示，人工智能核心三要素（数据、算法、算力）在量化投资中均至关重要，三要素协同有助于量化投资策略持续有效迭代，如某一要素出现明显短板，管理人则有可能错失行业高速发展的机遇。

"2021年，我们自有的高性能计算集群已经位居世界超算排名TOP500榜单前列。预计到今年底，我们的计算集群将拥有1500张GPU卡，3万CPU核、1Pb内存以及5Pb磁盘存储，在金融数据的应用场景下AI算力达到400P Flops。"解环宇坦言。

超量子基金创始人张晓泉也表示公司策略底层的因子组合及优化过程中大量使用了AI技术，如深度学习算法、强化学习算法等。AI技术的优势是能够极高效地处理海量数据，并能够挖掘数据和因子中蕴藏的深层逻辑。

ChatGPT带给机构新的探索方向

既然人工智能已经广泛应用于量化投资中，ChatGPT的出现对量化投资有何新的启发？

国内最早的量化对冲基金之一——Ubiquant AI Lab首席专家Bryan Dai分析称，ChatGPT本身目前无法很好地直接应用于量化投资，但是其所属的NLP（自然语言处理）方向是我们持续在做研究和尝试的，我们可以运用它来帮助抓取某些具体信息，提升信息收集效率，降低学习成本。语言模型与量化投资前期的数据处理非常相关，毕竟多模态数据包括文本、图像和语音等，而所有的数据需要翻译成机器可以被理解的形态，此类技术能够更好地辅助团队理解文本信息。

"ChatGPT的成功确实给了我们很多启发。"蒙玺投资表示，公司在研究以及应用的很多预测模型和算法底层均与ChatGPT类似，ChatGPT能有如此显著的性能提升，代表着此项技术在量化领域存在很大的空间，公司正在研究这项技术能够产生如此大进步的原因，并融合进量化投资的应用场景。

蒙玺投资还表示，在使用ChatGPT等技术进行量化投资时，需要私募管理人具备高度自动化的数据处理能力和计算机算力，同时也需要拥有完善的数据管道、数据存储和数据安全保障措施。因此，量化私募机构应建立全面的技术架构，包括数据采集、数据清洗、因子组合、模型训练和交易执行等各个环节，并且组建具备资深技术背景的人才团队，不断探索和应用新的技术和算法，迭代策略，方能在技术发展浪潮中不断提升自身的核心竞争力。

本文作者：马嘉悦，文章来源：上海证券报，原文标题：《放大招！量化巨头们要"AI炒股"了？》。

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