12月15日讯，2023第六届投资年会如约而至，聚焦“变革·成长”主题，针对资本市场的热点、难点和焦点问题，邀请上市公司、金融机构、科研院校嘉宾齐聚一堂把脉问诊，探求究竟。

进入2023年以来，以ChatGPT为代表的主流人工智能技术在全球范围内掀起了AI浪潮。而AI技术的投研应用也引发了未来AI对基金经理投资工作影响的讨论。

在本次大会圆桌论坛环节，猫头鹰基金研究院总经理矫健、博道基金管理有限公司量化投资部总经理杨梦、国泰基金量化投资事业部基金经理吴中昊、上海鸣石私募基金管理有限公司高级副总裁房明、非凸科技联合创始人&CTO李佐凡齐聚，围绕《AI如何赋能量化交易》主题，分享了各自的经验与见解 。

吴中昊分享了AI技术给公募基金带来的变革。他表示，整个过程分成三大阶段——2016年以前市场野蛮生长，相关产品相对粗糙；2016年以后进入高频化时代，私募积累了非常多的高频因子，在很长一段时间内，交易是非常有效，但同时出现了行业壁垒，陷入比拼因子数量以及交易速度的激烈竞争；2018年以后，市场参与者纷纷大量进行AI研究，行业进入爆发阶段。

谈及近年来机器学习、AI技术对量化投资起到的助推作用，杨梦表示，机器学习的概念很广泛，可以应用于包括因子挖掘、因子选择、组合配全、组合生成、交易执行等许多投资环节中。

在她看来，AI用于量化投资，其实就是对传统多因子模型的一次重构。传统多因子模型框架的原理是构建多项式回归的模型来预测股价收益率。由于model形式相对简单，需要花费大量精力，让人脑吸收真实世界的多种信息，去构建强力的X，从而让整个模型达到效果。而AI框架下的多因子模型，model部分就变成了庞大复杂的非线性形态，这样一来，无需很强的X，模型端也具备足够强的解析能力。

房明感受到了AI技术给私募基金带来的变革。他表示，私募的量化投研环节基本由因子挖掘、因子组合、信号优化组合、风控、执行与算法五个模块组成。在三年以前，机构的因子总数量基本在上万级别，而到了三年后的今天，因子总数量已经接近10万等级，此时用AI挖出来因子的入库率、可靠性与三年前几乎一致。这意味着，挖掘技术在显著提升。同时，在房明看来，针对偏高频的量化，在组合应用方面，面对几万等级的因子，不同于人力只能用传统的线性方法进行组合，AI的因子组合效果显著好于人力。

李佐凡分享了自身团队运用AI的经验。他表示，作为AI的赋能方，非凸科技更多时候是一种赋能公募与私募交易的产生工具。比如，团队会利用AI技术，进行矩阵运算最底层的开发，帮助加快交易速度。AI技术在交易策略细节方面带来的赋能十分显著，比如，团队会尝试用A技术预测挂单成交的概率，预测接下来一段时间中价格浮动的偏移。

嘉宾们也各自分享了在用AI技术过程中遭遇的挑战。吴中昊表示，相对私募，公募在AI方面布局较晚，在受到禁令限制的背景下，有一些比较简单的Aplha，甚至是硬件已经被他人先行抢占。目前，公募受限于GPU的显存，也无法实现很复杂的模型。在他看来，未来团队应以AI为手段，聚焦于对于独特信息的挖掘。

谈及当前热点——生成式AI对投资是否具有显著帮助，李佐凡表示，这些年来，生成式AI对于图文、视频的内容的刻画越来越真实，其也一直在与金融行业共同成长。其能够逼近、拟合真实的股票市场。

主持人猫头鹰基金研究院院长矫健表示，本次圆桌深入探讨了AI赋能量化交易相关话题，话题涵盖了AI在投资领域的直接应用，以及人力与AI的协作方式。厘清了许多现状，即分析式AI已被大规模成功应用，也面临着一定的挑战，购买到算力至关重要，以及生成式AI的应用的发展还有很长的路要走。