中国百融云创表示，在深度求索之后，基金必须采用人工智能才能生存——彭博社

随着训练成本下降和能力提升，聊天机器人在投资研究中的应用正在迅速扩大。

摄影师：SeongJoon Cho/彭博社深度求索的成功正加剧中国量化对冲基金采用人工智能的压力，若不跟进恐面临淘汰风险，据业内最积极使用AI的机构之一透露。

“三年内，不使用AI的量化基金必将被淘汰，"百盎量化首席执行官冯骥表示，该公司采用机器学习进行无人干预交易。“深度求索是对那些仍不相信AI力量者的最后警钟。”

百盎管理着超60亿元人民币（8.27亿美元）资产，主要来自券商等机构客户。其纯多头产品自两年前成立以来，已跑赢中国小盘股基准中证1000指数66个百分点。

中国金融和资管行业正争相利用深度求索R1模型，数十家机构已将该AI推理模型整合入自身系统以降低成本、提升效率。对量化基金而言，在1.3万亿元规模的行业面临白热化竞争、交易模型依赖的收益因子快速衰减及监管整顿保护散户的背景下，提升AI应用能力关乎生存。

“深度求索的突破性进展无疑令整个量化投资行业感到振奋，”另一家量化公司杭州龙旗科技投资在给彭博社的声明中表示，“深度求索用技术实力证明了量化投资的合理性，并让人们认识到科技在投资中的力量。”

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深度求索于2023年由浙江高飞资产管理公司孵化，该公司是梁文锋于2015年联合创办的一家顶级量化机构。在机器学习推动高飞资产管理规模在2021年达到峰值超过900亿元人民币后，梁文锋将重心转向了通用人工智能。

许多其他中国量化机构也以各种方式应用AI。它们大多在投资流程的不同环节不同程度地使用机器学习，通常将研究人员开发的因子（被认为会影响未来表现的证券属性）与机器发现的因子相结合，以构建策略。尽管包括OpenAI的ChatGPT在内的聊天机器人目前还不足以直接生成完整的量化策略，但像龙旗这样的公司也一直在使用它们来加速研究。

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招商证券指出，随着训练成本下降和能力提升，聊天机器人在投资研究中的应用正在迅速扩展，深度求索R1已成为日常工作在性能和价格方面的最佳选择之一。由任彤领导的分析师团队在本月报告中写道，潜在应用场景包括开发替代因子和监控交易合规风险。

去年量化机构应对中国股市剧烈波动时，运用AI的能力起到了关键作用。上海满峰资产管理公司通过深度学习从其多因子模型中筛选出更多股票，形成逆向操作倾向，从而帮助其避免了崩盘。海南正仁量化私募基金管理公司表示，强化学习使其开发出无需依赖因子的模型，能更快速适应市场波动。

但百昂特科技（由技术先驱李开复创立的01.AI和创新工场部分持股）认为，这些方法在下一阶段竞争中都将难以为继。

新蓝图

“大多数企业仍将AI视为替代工具，而生产线保持不变，但这远远不够，“拥有机器学习博士学位的冯表示，“整个工厂蓝图需要重构。”

冯预见一个"超级转型期”，企业需转向全程AI驱动的投资体系。他指出，当前量化交易仍以"人为核心”，依赖研究人员的"绝妙想法"来开发和升级策略，计算机算法仅用于自动化交易。

据冯介绍，2020年成立的百昶科技用AI构建了完整生产线，从因子探索到策略开发执行全程无需人工。其30人团队不设传统量化研究员，通过监控关键指标维护"完成端到端所有任务的基础模型”。

“如果你曾是汽车制造商想转型电动车，不能仅用新能源电池部门替换发动机部门就认为工厂无需其他改变，“他说，“这根本无法实现性能的终极提升。”

百昶科技跑赢中证1000指数的基金是增强型指数基金，利用AI从基准成分股中优选表现更佳的股票。其市场中性基金自2022年6月累计收益达37%，去年收益7%——同期中信证券跟踪的同类产品半数亏损。

该公司基于人工智能的生产线还意味着其战略可随着技术发展而规划改进，突破了研究人员人类灵感的局限。“人工智能系统的妙处在于你实际上可以规划升级，这对量化公司来说相当了不起，“冯表示。

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根据国泰君安证券2022年的一份报告，具备AI优势的量化机构正逐步开发结合定制化特征的新一代方法，可提升算法效率、抑制模型风险并减少策略拥挤。分析师写道，此类算法难以复制，“使其成为核心竞争力”。

“我们已从冷兵器时代进入火器时代，“冯说，“如果你仍挥舞长矛，在近距离作战时将处于极大危险中。”