4月14日晚間，幻方量化發(fā)布公告稱，公司將集中資源和力量成立新的獨立研究組織，探索AGI（即通用人工智能，Artificial General Intelligence）的本質(zhì)。坊間開始傳言，作為量化“四大天王”之一的幻方量化，要準備“AI炒股”。更有人直呼“基金經(jīng)理要失業(yè)了”。

4月16日，幻方量化董事總經(jīng)理陸政哲在朋友圈發(fā)文表示“我用中文重申一下：AGI不是用來炒股的，有大得多的用處和大得多的價值。”

(資料圖)

針對幻方量化“成立新的獨立的研究組織，探索AGI本質(zhì)”的事宜，幻方量化相關(guān)人士對第一財經(jīng)記者表示，“我們做這個其實是完全獨立的大模型研究，和金融沒關(guān)系，長遠的社會價值是我們的關(guān)注點。”

量化機構(gòu)早已和人工智能“掛鉤”

4月14日晚間，幻方量化發(fā)布公告稱，公司將集中資源和力量，全力投身到服務(wù)于全人類共同利益的人工智能技術(shù)之中，成立新的獨立研究組織，探索 AGI的本質(zhì)。

之所以做出這一決定，幻方量化解釋稱：“我們可能站在這個時代最偉大變革的前夜，人工智能出現(xiàn)的70年后，第一次涌現(xiàn)出令人驚嘆的智慧，新紀元的大門打開了。作為科技的信徒，多年以來，公司堅持把營收的大部分投入人工智能領(lǐng)域，建設(shè)領(lǐng)先的AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施，進行大規(guī)模的研究，探索人類未知的奧秘。我們相信幾乎所有的創(chuàng)新都是從大膽嘗試和點滴積累中孕育而來。”

公開資料顯示，幻方量化創(chuàng)立于2015年，當前管理規(guī)模逾600億元。

事實上，這也并非量化機構(gòu)首次和人工智能“掛上鉤”。

2022年9月，明汯投資合伙人、投資總監(jiān)解環(huán)宇在2022世界人工智能大會上發(fā)表了《未來已來——人工智能開啟量化投資新篇章》的主題演講。也表示，人工智能核心三要素（數(shù)據(jù)、算法、算力）在量化投資中均至關(guān)重要，三要素協(xié)同有助于量化投資策略持續(xù)有效迭代，如某一要素出現(xiàn)明顯短板，管理人則有可能錯失行業(yè)高速發(fā)展的機遇。

“2021年，我們自有的高性能計算集群已經(jīng)位居世界超算排名TOP500榜單前列。預(yù)計到今年底，我們的計算集群將擁有1500張GPU卡，3萬CPU核、1Pb內(nèi)存以及5Pb磁盤存儲，在金融數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景下AI算力達到400P Flops。”解環(huán)宇表示。

ChatGPT已對量化行業(yè)產(chǎn)生影響

多名業(yè)內(nèi)人士表示，ChatGPT不能完全取代基金經(jīng)理和量化研究員的工作。但已有機構(gòu)開始采用“ChatGPT分析行業(yè)”。

一名私募基金經(jīng)理表示，ChatGPT有利于提高投研效率：“比如對于CPU和光模塊的分析，傳統(tǒng)意義中研究員若想分析上述兩大模塊的區(qū)別和聯(lián)系，首先需要在各大平臺中搜索cpu和光模塊的相關(guān)資料”。

但有了ChatGPT后，研究員只需把相關(guān)信息輸入，機器就會將檢索后的信息呈現(xiàn)至研究員眼前。

而在直接交易層面中，目前的ChatGPT對于量化交易也有幫助。比如最簡單的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)清洗。

“研究員、量化分析師可以選擇讓機器去處理一些數(shù)據(jù)，比如處理幾十萬組數(shù)據(jù)，告訴機器怎么處理、設(shè)置好相應(yīng)參數(shù)，其后讓機器自己跑就可以了。”上述私募基金經(jīng)理表示。

但在量化交易中，ChatGPT并非萬能。據(jù)基金經(jīng)理表示，目前讓機器去構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“還不太行，因為目前量化交易的這些模型，本質(zhì)上還是人的思維，ChatGPT有模仿能力，但沒有自主的創(chuàng)新能力。”

那么將人工智能運用至量化投資領(lǐng)域究竟有何優(yōu)勢？

私募排排網(wǎng)曾發(fā)布了一篇調(diào)研文章，其中表示把量化投資和人工智能結(jié)合起來，就可以利用大量的數(shù)據(jù)和算法來做出更加準確的投資決策。像ChatGPT這樣的人工智能可以通過學習和分析歷史數(shù)據(jù)來可以發(fā)現(xiàn)市場和行業(yè)趨勢，識別價格波動和市場風險等因素，從而預(yù)測未來的投資表現(xiàn)和風險。

在數(shù)據(jù)分析和挖掘?qū)用妫斯ぶ悄芸梢蕴幚泶罅康臄?shù)據(jù)，從中挖掘出關(guān)鍵的信息和趨勢，例如股票價格、收益率、市盈率和市凈率等。這些數(shù)據(jù)可以被用來訓練算法和預(yù)測未來的市場表現(xiàn)。

在交易策略優(yōu)化層面，基于歷史數(shù)據(jù)和模型，人工智能可以幫助優(yōu)化交易策略，例如在何時買入和賣出，如何分散投資組合等。

在風險管理層面，人工智能可以分析市場的波動和風險，幫助投資者更好地管理風險。例如，如果發(fā)現(xiàn)市場正在趨于不穩(wěn)定，投資者可以相應(yīng)地調(diào)整他們的投資組合和策略。

標簽：