今年以来,生成式AI、大模型概念在A股市场持续大热。在量化投资领域,与AI相关的量化投资研发也在进一步深化。通过AI赋能对各类投资数据进行深度“解读”,以机器学习等方式提升对另类数据的应用,正成为不少百亿级量化私募发力重点。
业内人士表示,今年以来,量化指增策略获取超额收益的难度进一步增大,AI技术将是下一阶段量化行业“立体研发”、长期竞赛的关键所在。
● 本报记者 王辉
积极应用AI技术
针对AI技术对量化投资的正面影响,新锐百亿量化私募宽德投资表示,近两年,在机器学习、深度学习等新兴人工智能技术赋能下,许多量化投资机构在数据分析挖掘、组合优化、配置资产、风险预测和动态风险控制等方面,都对AI有尝试应用。人工智能可以高效协助海量数据处理,通过多维度信息整合预测市场走势、发现交易信号。
思晔投资相关负责人认为,生成式AI和大模型等新型AI工具的出现,为量化投资带来更多机会和挑战。量化机构通过运用AI,将能够获得更加全面、准确的数据支持和处理,构建更高效的预测模型,从而提高模型的预测能力和交易效果。同时,也能够更好评估投资风险,并提供更精细的风险控制策略。
此外,九坤投资相关人士透露,目前该机构有大量“多模态数据”,包括文本、图像和语音等,而大规模语言模型(LLM)等各种AI大模型与量化投资的相关数据处理,具有广阔的结合潜力。例如,针对新闻文本,AI可以进行“关键信息抽取”,并建立其与某一上市证券、关联证券的联系。整体而言,包括ChatGPT等大规模语言模型或其他先进AI技术,将能够提高量化机构对另类数据的理解应用。
赋能另类数据应用
近年来,国内量化私募行业对于传统量价、基本面等数据的挖掘更为充分,其他“另类数据”的竞争也更趋激烈。对此,思晔投资相关人士认为,市场涨跌是在多种因素影响下共同作用的结果,该机构在量价数据和基本面数据外还会使用另类数据。
宽德投资表示,另类数据的加入有助于探索更高维的数据关系。比如通过AI技术处理新闻舆论、社交平台数据等“市场情绪数据”,也会对量化交易的决策有所帮助。除此之外,大量应用机器学习需要强有力的算力支撑。不断升级的算法、算力,也能够提升对另类数据的运用能力,提高投资效率。
此外,九坤投资相关人士进一步介绍,该机构长期以来一直关注自然语言处理(NLP)领域的进展,相关技术也是该机构持续研究和尝试的领域。目前,九坤投资已将其应用于另类数据等处理的各个阶段,包括数据抓取、数据清洗、数据挖掘等,从而提升公司对另类数据等各类数据的处理效率,降低“学习成本”。
AI已成行业必争之地
日前,幻方量化宣布将深度探索AGI(通用人工智能)的消息备受市场关注。该机构强调,其大规模的相关投入更多是基于长期科技研究的维度,探索“人类未知的奥秘”。据中国证券报记者了解,今年以来国内已有多家规模居前的大型量化私募,启动不基于眼前短期量化研究成果的长期研究,而其中最关键的出发点则是“基于长期的AI竞赛”。而对此,头部百亿级量化私募也已基本达成共识。
九坤投资称,随着数字经济的蓬勃发展,数据的种类、“可得性”都有望迅速提升。庞大的海量数据背后,往往是互相具有某些关联的“数据源”,通过对行业、公司、大宗商品等数据的分析,能够建立更符合投资研究需求的、更完整的关系知识图谱。AI技术将拓展不同的资产类别数据研究,发掘更多资产、市场间的信息联动,最终提升量化投资的盈利能力。
思晔投资认为,随着AI和另类数据在量化行业的深度融合,未来AI技术在量化投资上将有更大的发挥空间,同时也是未来量化投资的一个重要发展趋势。从该机构的过往实践看,AI模型在交易、风控系统的内嵌,不仅能够辅助投研团队更准确地预测市场走势,实现更高效的投资交易,在风险管理上的效果同样突出。
宽德投资表示,通过对新兴AI技术的应用,可以挖掘更精细的因子,提升量化模型精度,更有效地探寻市场规律。随着市场有效性的提升和超额收益的收敛,未来AI等新技术的研究应用将是量化行业的必争之地。