券商中國
吳琦
2025-03-11 21:14
越來越多基金經(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)成為各個領(lǐng)域不可忽視的力量，也引發(fā)公募機構(gòu)爭相布局。
不少公募機構(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，對于投資者而言，最為關(guān)切的還是自身利益，AI能否讓基金業(yè)績表現(xiàn)更好？
券商中國記者調(diào)查顯示，公募基金經(jīng)理尤其是量化基金經(jīng)理對AI用于投研實踐的熱情更為高漲，他們希望通過對AI的應(yīng)用為投資者提供跑贏市場的更多超額收益。
AI加持基金業(yè)績跑贏市場
券商中國記者調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，目前公募基金中對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)理主要管理著主動量化基金和指數(shù)增強基金。一些基金經(jīng)理告訴記者，早早就開始了研究如何將AI應(yīng)用于投資，并依賴其產(chǎn)生跑贏市場的超額收益。
具體到業(yè)績層面，匯添富國證2000指數(shù)增強A、安信量化精選滬深300指數(shù)增強基金和海富通滬深300指數(shù)增強基金等運用AI的指數(shù)增強基金超額收益在同類型產(chǎn)品中位居前列。
從近一年行情來看，指數(shù)增強基金層面，在跟蹤規(guī)模最大的滬深300指數(shù)增強基金中，安信量化精選滬深300指數(shù)增強基金和海富通滬深300指數(shù)增強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，就開始100%使用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等模型。他希望依靠概率優(yōu)勢和大數(shù)定律去獲得證券市場錯誤定價的收益，從而提高市場的有效性。
海富通滬深300增強主要運用了AI選股模型，核心策略為深度學(xué)習(xí)多因子打分，主要通過樹模型和RNN模型相結(jié)合來捕捉非線性信息；衛(wèi)星策略則包括事件驅(qū)動、行業(yè)輪動等。
匯添富國證2000指數(shù)增強A近一年實現(xiàn)58.83%的正收益，超額收益高達(dá)28.5%，是指數(shù)增強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)增強的方式運作，具體操作上，采用多因子模型和AI量化選股相結(jié)合的方式評價個股。
主動量化基金方面，博時ESG量化選股、招商量化精選、博道成長智航A等多只量化基金近期凈值創(chuàng)成立以來新高。A股市場活躍度明顯改善，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擴展量化投資的邊界
過去半年的時間里，隨著AI技術(shù)的不斷突破，不少基金經(jīng)理體會越來越深刻和震驚，在投研層面，量化基金經(jīng)理更為積極擁抱AI。
AI正在不斷擴張量化投資的邊界。
海富通滬深300指數(shù)增強基金經(jīng)理林立禾表示，面對快速變化的市場，AI量化模型或有更具高效性、全局性的投資分析能力，會根據(jù)市場風(fēng)格自我學(xué)習(xí)調(diào)整，自適應(yīng)能力強，能夠在市場出現(xiàn)新的趨勢或信息時快速作出反應(yīng)。自2023年5月底起，海富通滬深300增強便在量化選股策略中運用AI選股模型，如機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等多種技術(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，更是堅定了基金經(jīng)理探索AI在投資領(lǐng)域應(yīng)用的信心。
“大語言模型等將大大地擴展量化投資的邊界?！笔s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。在2024年8月上旬，DeepSeek采用硬盤緩存技術(shù)大幅削減API使用成本時，施榮盛就開始充值使用DeepSeek的API進(jìn)行研究工作，主要包括：提高編程效率、加速機器學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)與開發(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，對數(shù)據(jù)低信噪比、不滿足平穩(wěn)性等問題，大到算法選擇，中到超參數(shù)調(diào)優(yōu)，小到變量預(yù)處理，每一個決策都會影響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，不少基金公司對投研流程進(jìn)行升級迭代。
2024年初，博時基金就經(jīng)過反復(fù)調(diào)研，發(fā)現(xiàn)了DeepSeek模型在自動編寫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，作為公司智能開發(fā)工具的基座模型，并在2024年8月升級為DeepSeek-v2模型。2025年伊始，隨著DeepSeek-R1模型的發(fā)布，博時基金迅速完成內(nèi)部部署，并開始探索它在投資研究、投資顧問服務(wù)和軟件開發(fā)等方面的應(yīng)用。
永贏基金透露，DeepSeek已經(jīng)在基金行業(yè)的多個核心業(yè)務(wù)場景中發(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告，提取關(guān)鍵信息，幫助研究員節(jié)省時間并提高研究效率。
除了提升投研流程效率，AI對基金經(jīng)理的投資框架的影響或更為深遠(yuǎn)和有意義。
無論是指數(shù)增強基金還是主動量化基金，目前國內(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，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，公募基金量化團隊實力持續(xù)提升。越來越多基金經(jīng)理嘗試對投資框架進(jìn)行升級迭代，擺脫情緒波動對組合投資的負(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，但是在實踐過程中遇到諸多問題。比如，線性模型的理論基礎(chǔ)是計量經(jīng)濟學(xué)，而計量經(jīng)濟學(xué)通常基于稀疏性假設(shè)，盡管稀疏性假設(shè)在計量經(jīng)濟學(xué)中的應(yīng)用有其理論和實際的合理性，但在面對金融市場的復(fù)雜性時，這種假設(shè)往往與現(xiàn)實世界中的復(fù)雜關(guān)系不吻合。實踐上，構(gòu)建模型時為了確保模型的穩(wěn)定性和解釋能力，在組合因子時往往只能選擇并納入少量的關(guān)鍵因子，這樣就使得有時在多因子模型中增加新因子變得異常困難。
結(jié)合理論與實踐，施榮盛在2020年初將研究重心轉(zhuǎn)到了機器學(xué)習(xí)方向。面對當(dāng)下所處的高維數(shù)時代，以及機器學(xué)習(xí)在量化投資中獲得成功應(yīng)用的事實，施榮盛談到，把當(dāng)年做博士論文的鉆研精神拿出來，踏踏實實地學(xué)習(xí)研究，不斷地請教同行和其他領(lǐng)域的AI專家等。他表示，經(jīng)過3年左右的探索，終于開發(fā)出一些適合公募基金投資的機器學(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)勢在于信息提取能力更強，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)更加靈活。
匯添富國證2000指數(shù)增強基金經(jīng)理表示，投資管理過程中盡量避免對組合持倉的直接干預(yù)，將投資觀點和思想轉(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，以保證投資管理的可復(fù)制性，同時避免情緒波動對組合投資的負(fù)面影響。
校對：廖勝超
