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概括
【竞争加剧，量化私募加紧“AI+另类数据”】今年以来，生成式AI、大模型等概念在A股市场持续火热。 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赋能深度“解读”各类投资数据，并通过机器学习等方法提高另类数据的应用，正在成为众多百亿级量化私募关注的焦点。 业内人士表示，今年以来，通过量化指数增长策略获得超额收益变得更加困难，AI技术将是下一阶段“三维研发”和长期的关键量化行业的竞争。
今年以来，生成式AI、大模型等概念在A股市场持续火爆。 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赋能深度“解读”各类投资数据，并通过机器学习等方法提高另类数据的应用，正在成为众多百亿级量化私募关注的焦点。
业内人士表示，今年以来，通过量化指数增长策略获得超额收益变得更加困难，AI技术将是下一阶段“三维研发”和长期的关键量化行业的竞争。
积极应用AI技术
针对AI技术对量化投资的积极影响，鑫瑞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的赋能下，不少量化投资机构AI在资产配置、风险预测、动态风险控制等方面进行了尝试和应用。 人工智能可以通过多维度信息整合，高效协助海量数据处理、预测市场趋势、发现交易信号。
四业投资负责人认为，生成式AI、大模型等新型人工智能工具的出现，给量化投资带来了更多机遇和挑战。 量化机构将能够通过人工智能的运用获得更全面、更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，可以更好地评估投资风险，提供更精细的风控策略。
此外，九鲲投资相关人士透露，该机构目前拥有大量“多模态数据”，包括文本、图像、语音，以及大规模语言模型（LLM）和数据等各种AI大模型。与量化投资相关的加工，具有广泛的约束力。 例如，对于新闻文本，人工智能可以进行“关键信息提取”，并与上市证券或相关证券建立联系。 整体来看，包括大规模语言模型或者其他先进的人工智能技术，将能够提高量化机构对另类数据的理解和应用。
赋能替代数据应用
近年来，国内量化私募行业对传统成交量、价格、基本面等数据的挖掘更加充分，对其他“另类数据”的争夺也更加激烈。 对此，四业投资人士认为，市场的涨跌是多种因素共同作用的结果，该机构除了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度的数据关系。 例如，通过AI技术处理新闻舆情、社交平台数据等“市场情绪数据”，也将有助于量化交易的决策。 此外，机器学习的大量应用需要强大的计算能力支持。 不断升级的算法和算力还可以提高另类数据的利用能力，提高投资效率。
此外，久坤投资相关人士进一步介绍，该机构长期关注自然语言处理（NLP）领域的进展，相关技术也是该机构持续研究和实验的领域。 目前，九坤投资已将其应用到另类数据处理的各个阶段，包括数据抓取、数据清洗、数据挖掘等，以提高公司对另类数据等各类数据的处理效率，降低“学习成本” .
AI已成为行业必备
日前，魔方量化宣布将深度探索AGI（通用人工智能）的消息引发市场关注。 该机构强调，其大规模的相关投资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，国内出现了多只规模最大的大型量化私募基金，并展开了不基于短期的长期研究。量化研究成果，最关键的出发点是“基于长期的AI竞争”。 对此，百亿级量化私募的顶尖人士已基本达成共识。
九坤投资表示，随着数字经济的蓬勃发展，数据的种类和“可用性”预计将快速增加。 海量数据的背后，往往存在着相互之间存在一定关系的“数据源”。 通过对行业、公司、商品等数据的分析，可以建立更加完整的关系知识图谱，更好地满足投资研究的需求。 人工智能技术将拓展不同资产类别的数据研究，发现资产与市场之间更多的信息联系，最终提高量化投资的盈利能力。
四叶投资认为，随着人工智能与另类数据在量化行业的深度融合，未来人工智能技术在量化投资中将会有更大的发挥空间，也是未来量化投资的重要发展趋势。 从机构过往实践来看，将人工智能模型嵌入交易和风控系统中，不仅可以协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，而且在风险管理方面也具有突出效果。
宽德投资表示，通过新兴人工智能技术的应用，可以挖掘更多精细化因素，提高量化模型的准确性，更有效地探索市场规律。 随着市场效率的提升和超额收益的收敛，未来AI等新技术的研究和应用将是量化行业的必然。
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