界面新聞記者 | 劉瀝瀧

界面新聞編輯 | 宋燁珺

今年以來，隨著ChatGPT等人工智能產(chǎn)品的快速迭代，AI炒股再度成為引人矚目的熱門話題。

特別是在知名私募巨頭幻方量化宣布探索通用人工智能（AGI），以及北京私募止于至善投資公告將啟用AI獨管產(chǎn)品之時，投資圈里掀起了大討論，投資者李建成（化名）感到了前所未有的迷茫，“難道被量化收割了一波還不夠，以后又要被AI收割了嗎？”

充滿噱頭和想象力的AI炒股真的會實現(xiàn)嗎？

量化私募大廠打響AI爭奪戰(zhàn)

今年4月14日，千億量化私募幻方量化發(fā)文稱，將集中資源和力量，全身投入到服務于全人類共同利益的人工智能之中，成立新的獨立的研究組織，探索AGI的本質。

一時間有關AI炒股的消息迅速傳播開來，不少網(wǎng)友們直呼“人工智能薅羊毛？”、“這是說基金經(jīng)理要失業(yè)了？”

不過，很快幻方量化CEO陸政哲站出來回應稱，“探索AGI不是用來炒股的，我們做這個其實是完全獨立的大模型研究，和金融沒關系，長遠的社會價值是我們的關注點。我們獨立于投資新成立了一個團隊，相當于二次創(chuàng)業(yè)，只是之前不在互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)，是個外來者。我們本身要做有更大價值的事，要超越投資行業(yè)的事，但被曲解成AI炒股?！?/p>

雖然否認了“探索AGI是為了炒股”，但是幻方量化在AI方面卻是布局已久。

公開資料顯示，早在2016年10月，幻方量化的第一個由深度學習算法模型生成的股票倉位就已經(jīng)上線實盤交易，至2017年底公司幾乎所有的量化策略都已經(jīng)采用AI模型計算。

2019年12月，幻方AI正式成立，致力于AI的算法與基礎應用研究，2020年3月幻方量化總投資近兩億元打造的搭載1100張高端顯卡的「螢火一號」正式投用，為幻方的AI研究提供算力支持。2021年1月公司投入十億建設的「螢火二號」正式交付，2022年「螢火二號」取得了多800口交換機互聯(lián)加核心擴展子樹的軟硬件架構革新，突破了一期的物理限制，算力擴容翻倍。

事實上，不只是幻方量化，界面新聞梳理發(fā)現(xiàn)，不少百億量化私募巨頭都在積極布局AI領域。

念空科技在2018年5月開始機器學習策略實盤運作，配備高性能GPU集群的服務器，使團隊算力得到充分保障。到目前為止，公司深度學習為主的機器學習算法已經(jīng)全面替代傳統(tǒng)統(tǒng)計套利策略，應用于全部股票中性策略產(chǎn)品中。

九坤投資CEO王琛曾公開表示，公司的投研遵循“AI原生”方法，“我們首先定義這套投資策略是一套AI架構，以AI作為底層功能來推動我們整個研究思路、研究方法、研究邏輯的升級。我們現(xiàn)在的投研已經(jīng)百分之百由AI來驅動，當然它深度疊加了我們對量化投資規(guī)律研究的一些經(jīng)驗?！?/p>

鳴石私募也是直接將AI視為與“因子、優(yōu)化、風控、交易”并駕齊驅的一環(huán)，共同作為公司策略研發(fā)的五大環(huán)節(jié)之一。

百億私募因諾資產(chǎn)創(chuàng)始人、投資總監(jiān)徐書楠在接受界面記者采訪時表示，現(xiàn)在大部分的百億私募策略中都包含了人工智能模型。因諾資產(chǎn)于2018年開始在實盤中使用人工智能模型，如今已經(jīng)全面應用于各策略領域。

在徐書楠看來，人工智能非常適合量化投資領域。量化投資主要基于統(tǒng)計學進行投資，而人工智能模型是一種非常有優(yōu)勢的統(tǒng)計學方法，特別適合大數(shù)據(jù)、非線性領域，因此，合適的人工智能模型具備在量化投資中有效應用的基礎。過去幾年的投資業(yè)績已經(jīng)證明，人工智能模型可以在量化投資中獲得優(yōu)異的表現(xiàn)。

量化大廠們的AI角逐在“搶人大戰(zhàn)”中表現(xiàn)得尤為激烈。

界面新聞梳理發(fā)現(xiàn)，在招聘網(wǎng)站上，幻方量化、九坤投資、靈均投資、佳期投資等眾多百億量化私募巨頭都已經(jīng)紛紛為AI相關的工作崗位開出了百萬級別的年薪。

面對量化大廠們來勢洶洶入局AI，不少投資者都懷有和李建成一樣的擔憂，他們普遍認為AI早就已經(jīng)戰(zhàn)勝過世界圍棋冠軍，在醫(yī)療、法律、制造業(yè)等領域也在逐步取代人類，因此在炒股方面戰(zhàn)勝人類也是遲早的事情。

不過，在廣州某私募研究總監(jiān)張強看來，盡管人工智能的優(yōu)勢毋庸置疑，量化大廠們也在持續(xù)探索AI，但是AI在投資領域從研究到應用存在兩大難以跨越的障礙。

一方面，影響市場表現(xiàn)的因素有很多，并不是所有的因素都是可以被數(shù)據(jù)化的，這也就意味著這部分不可被數(shù)據(jù)化的因素始終無法被機器所學習到，AI投資注定將存在一部分盲區(qū)。

另一方面，AI確實能比人更快也更全面地掌握影響市場的因素，但實際上A股的體量足夠大，投資者并不需要全面掌握所有的信息，只要能夠抓住主要矛盾就能捕捉到從中獲利的機會。而在抓住主要矛盾的過程中，人往往能夠更加及時地做出反應，AI因為要先經(jīng)過一定的學習積累，所以特別是面對行情趨勢變化的時候，反應會相對滯后。

小私募實力不夠先“占坑”

由于需要大量的算力和人力作為支撐，與財大氣粗的量化私募大廠相比，小私募顯然在這場AI爭奪大戰(zhàn)中處于明顯的劣勢。

即便是對AI炒股非?？只诺睦罱ǔ桑瑢嶋H上也不太把小私募們放在眼里，用他的話來說“這種事情是用錢砸出來的，沒點家底干不成。”

但是，不少小私募卻依然在積極擁抱AI，這種“野心”首先體現(xiàn)在產(chǎn)品命名上。

數(shù)據(jù)顯示，量化私募基金中名稱含有“智能”二字的產(chǎn)品數(shù)量自2020年到2023年從38只增長到78只。

圖：人工智能私募基金數(shù)量及分布情況

來源：私募排排網(wǎng)、界面新聞整理

其中，大部分以智能命名產(chǎn)品的私募基金，管理規(guī)模均處于0-5億元區(qū)間，最新的數(shù)據(jù)顯示，0-5億規(guī)模私募的人工智能基金數(shù)量占比已經(jīng)超過了75%。

圖：人工智能基金0-5億元規(guī)模占比情況

來源：私募排排網(wǎng)、界面新聞整理

今年6月1日，來自北京的止于至善投資在業(yè)內搶先宣布將啟用AI獨管產(chǎn)品。

止于至善投資表示，擬安排公司4位研究員以及一個基于人工智能的機器人（暫定名為賽博坦），獨立管理5只不同的私募基金。這只即將由AI獨立管理的產(chǎn)品名為“止于至善1號”，在由賽博坦（AI）管理的同時，將由止于至善投資總經(jīng)理何理監(jiān)督。

消息一出，立馬在投資圈里引起了軒然大波，其中不乏來自多方面的質疑之聲。

第二天止于至善投資就自己“打臉了”，公司于6月2日再度發(fā)布公告稱，經(jīng)過團隊的討論與反思后認為，賽博坦（AI）真正的意義與價值是在于對現(xiàn)有止于至善價值投資體系的重塑與融合，而非主要用于交易，因為從第一性原理來看，博弈型交易并不是價值投資的主要盈利來源，更非團隊優(yōu)勢所在。

至此，一場AI獨管產(chǎn)品的鬧劇草草收場，但是相關話題卻依然引人熱議，其中的焦點議題無外乎AI獨管產(chǎn)品真的靠譜嗎？

對此，投資者白曉杰持懷疑態(tài)度，近年來他陸續(xù)體驗過不少“智能選股”類的功能，比如東方財富的智能診股、同花順的愛問財?shù)?，但總體勝率極不穩(wěn)定，“很難想象讓AI來獨自管理產(chǎn)品，結果大概率將是災難性的”。

徐書楠認為，用人工智能獨立管理基金產(chǎn)品這個說法不準確。

“如果說是用研究團隊開發(fā)的人工智能模型來管理資金，那么已經(jīng)有很多機構這樣做了，因為人工智能模型本就是一種特殊的統(tǒng)計學模型，和傳統(tǒng)的統(tǒng)計學模型沒有本質的區(qū)別。”

“如果說指的是由一個機器人來取代投資經(jīng)理，那么這屬于對人工智能模型的誤解。人工智能模型不能取代人，因為所有的人工智能模型都是由人開發(fā)的，所有的改進也都是由人做出的。量化投資中最重要的因素永遠是人，而不是機器?！?/p>

念空科技董事長王嘯更加一針見血的指出，AI獨管產(chǎn)品是違背私募基金的契約合同的，一般來說，基金產(chǎn)品的第一責任人是基金經(jīng)理，如果換成是機器人的話是沒有辦法承擔責任的，王嘯甚至幽默地解釋道，“因為總要有人背鍋，你不能讓一個機器背鍋吧？”

AI炒股的未來在哪里？

AI或許難以獨管產(chǎn)品，卻也實實在在的在私募投資領域扮演著日益重要的角色。

在百億私募玄元投資量化副總監(jiān)胡平看來，人工智能在A股投資中的應用非常多樣化。在傳統(tǒng)的主觀投資方法中，人工智能提供了很多便捷的工具快速幫投資經(jīng)理與研究員獲得、處理信息；在量化投資方法中，人工智能的底層技術可以幫助投研人員從更多維的角度對市場建模并生成交易信號。無論是哪一種投資方法論，人工智能技術都可以提高投研的效率，并提高對市場認知的精度。

據(jù)王嘯介紹，量化的整個工序分成四五塊，比如在挖掘到一系列因子的特征以后，需要把它擬合成為一個唯一的預測值，目前念空科技主要在這個步驟里面運用了人工智能技術。

鳴石私募的投資策略更偏向于行為金融學，應用的依據(jù)主要是基于金融學邏輯基礎的因子挖掘（可解釋性）從研究方式和方法上更偏學術邏輯，AI人工智能主要是充分利用機器學習強大的非線性處理能力，將因子整合成信號。

百億私募黑翼資產(chǎn)創(chuàng)始合伙人、聯(lián)席CEO鄒倚天則表示，公司的投研體系是智能化、一體化、中心式的，數(shù)據(jù)團隊、因子團隊、建模團隊、算法團隊、交易團隊，各自有明確的分工，可以高效協(xié)作。目前這一套投研體系已經(jīng)較為成熟。在整個策略研發(fā)過程中，包括數(shù)據(jù)分析、因子挖掘、收益預測、組合優(yōu)化等環(huán)節(jié)中，都植入了人工智能技術。

不過，人工智能也存在著顯而意見的缺點，張強將其總結為以下三點：

1. 數(shù)據(jù)質量：人工智能在炒股中對數(shù)據(jù)質量要求較高，如果數(shù)據(jù)質量不準確，就會導致預測結果的不可靠。

2. 不確定性：股市是一個充滿著不確定性的環(huán)境，包括政策變化、國際關系、自然災害等。這些因素對人工智能的預測能力構成挑戰(zhàn)。

3. 過擬合問題：人工智能模型在過去的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，并不意味著在未來也能夠持續(xù)良好的表現(xiàn)。如果模型過于擬合歷史數(shù)據(jù)，可能導致對實際情況的誤判。

界面新聞對比了自2020年以來量化產(chǎn)品與人工智能產(chǎn)品的收益表現(xiàn)情況，43個月以來，量化產(chǎn)品的平均收益率為44.45%，而人工智能產(chǎn)品的平均收益率僅為-2.14%，大幅跑輸了同期量化產(chǎn)品的收益表現(xiàn)，這也在一定程度上說明，現(xiàn)階段人工智能對私募產(chǎn)品收益的貢獻并不多。

圖：人工智能產(chǎn)品和量化產(chǎn)品指數(shù)的收益情況

來源：私募排排網(wǎng)、朝陽永續(xù)，界面新聞整理

對比2020年以來上證指數(shù)和人工智能產(chǎn)品數(shù)量的走勢情況，可以發(fā)現(xiàn)不管大盤表現(xiàn)如何，公布凈值的人工智能基金數(shù)量都并不多。一般來說，很多私募選擇不更新凈值情況都是因為業(yè)績表現(xiàn)不樂觀。

談及應用今年以來大爆的ChatGPT來進行量化研究，念空科技董事長王嘯告訴界面新聞記者，目前最大的問題是，OpenAI方面會限制流量使用，如果每個月超過了流量限額以后就沒法用了，而目前的限額遠不能滿足量化私募的使用需求。

對于私募投資未來是否會被AI替代，界面新聞在采訪過程中發(fā)現(xiàn)，有不少人像李建成一樣認為這只是時間的問題。

而另一部分則抱有否定的觀點，張強和白曉杰斬釘截鐵地認為不可能，他們始終堅信“人永遠不可能被自己造出來的機器打敗。”

胡平給出的答案也是否定的，其認為部分工作會被替代，尤其是模式固定的重復性勞動，如比各種數(shù)據(jù)、信息的獲取與清理，算法交易執(zhí)行等；但對于需要更多創(chuàng)造性與抽象思維的工作，人工智能還無法取代人類。從本質來說，當前人工智能的優(yōu)勢還是在于歸納，而人類的優(yōu)勢則在于演繹。

至于未來人工智能在投資領域會走向何方？

胡平認為，專業(yè)投資者們會不斷將人工智能在各個領域的成功方法論引入到投資中進行嘗試。市場微觀定價越來越高效，市場將進入弱有效市場。一旦形成了有效市場，當前人工智能的作用反而將會大幅降低。

徐書楠則進一步表示，人工智能模型只是一種特殊的統(tǒng)計學方法，它的未來發(fā)展無法最終擺脫統(tǒng)計學模型的范疇，只是模型研究越來越深、越來越廣、越來越精細。

（文中李建成、白曉杰、張強均為化名）