【觀察】量化巨頭跨界引關注!「AI炒股」進展如何?

發布 2024-12-16 下午03:50
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在OpenAI推出ChatGPT後,AI大模型瞬間點爆了科技行業的熱情,微軟(MSFT.US)、谷歌等科技巨頭紛紛斥巨資佈局大模型領域,微軟、英偉達(NVDA.US)、台積電等科技股則普遍迎來暴漲,並引領美股走出了一波大牛市。

而在國内,騰訊(00700.HK)、阿里巴巴(09988.HK)、百度等科技巨頭也紛紛入場,誓要「砸」出個未來。

值得一提的是,雖然國内外參與AI大模型競爭的主要是科技企業,但也有一些例外,其中國產AI大模型深度求索(DeepSeek)背後站著的就是一家量化巨頭——幻方量化。

量化巨頭跨界AI大模型引關注

眾所周知,此前A股市場許多投資者對量化交易頗有微詞,而幻方量化則是量化界的領頭羊之一,有「北九坤,南幻方」的說法。

據悉,幻方量化一度是國内首家突破千億私募的量化大廠,準確地說也是迄今為止業内唯一規模曾邁過千億門檻的量化私募,業績表現也比較亮眼。

然而,除了是一家量化巨頭外,幻方量化還有另一個身份——AI大模型企業。

早在2019年,幻方量化就成立了AI公司幻方AI。

2020年官方披露的數據顯示,幻方AI自研的深度學習訓練平台「螢火一號」總投資近2億元,搭載了1100塊GPU。一年後,「螢火二號」的投入增加到10億元,搭載了約1萬張英偉達A100顯卡,算力位居國内第一梯隊。

2023年上半年,幻方量化把下場做大模型的獨立新組織,命名為「深度求索(DeepSeek)」,並強調將專注於做真正人類級别的人工智能。公司的目標,不只是復刻ChatGPT,還要去研究和揭秘通用人工智能(AGI)的更多未知之謎。

2024年5月初,DeepSeek宣佈開源第二代MoE大模型DeepSeek-V2。據介紹,該模型在性能上比肩GPT-4 Turbo,價格卻只有GPT-4的僅1%,收獲「價格屠夫」之名。

近日,DeepSeek在官微稱,正式發佈DeepSeek V2.5的最終版微調模型DeepSeek-V2.5-1210。本版模型將是開啓下一個全新基座模型系列前對V2系列的最後一次更新。

DeepSeek還指出,與之前版本相比,本次更新通過Post-Training全面提升了模型各方面能力表現,包括數學、代碼、寫作、角色扮演等;同時,新版模型優化了文件上傳功能,並且全新支持了聯網搜索,展現出更加強大的全方位服務於各類工作生活場景的能力。

「AI炒股」是否可行?

一家量化巨頭跨界AI大模型領域讓不少投資者聯想到了「AI炒股」。

針對這種說法,2023年,幻方量化CEO陸政哲回應稱:「我們探索AGI不是用來炒股的,是做GTP相關的大模型,與金融無關。我們獨立於投資新成立了一個團隊,相當於二次創業,從事的是科技方向,只是大家習慣把我們局限在投資領域。」

幻方量化的創始人梁文鋒也曾在採訪中表示:「我們做大模型,其實跟量化和金融都沒有直接關系。我們獨建了一個名為深度求索的新公司來做這件事。」

不過,伴隨著近年來AI行業的不斷發展壯大,試圖將AI應用於投資領域的私募不在少數。就幻方量化來說,據公開資料顯示,截至2017年年底,幻方幾乎所有的量化策略都已經採用AI模型計算,這也就是說AI模型的確在幻方量化的投資中起到了重要輔助作用。

私募排排網數據顯示,幻方量化旗下的產品絕大多數取得正收益,其中一些產品的收益非常亮眼,如下圖所示。

而走得更遠一些的是私募止於至善投資。2023年6月1日,止於至善投資宣佈,擬安排公司4位研究員,以及一個基於人工智能的機器人(暫定名為賽博坦),獨立管理5只不同的私募基金。其中,名為賽博坦的AI獨立管理的基金是止於至善1號,並由公司總經理監督。

私募排排網的數據顯示,今年以來,止於至善CTA1號的收益率已經達到了276.07%,表現相當強勁。

需要指出的是,雖然止於至善投資啓用了AI機器人獨立管理基金產品,但目前在投資領域,AI更多還是起一些輔助作用,包括選股等。

另外,有市場人士指出,AI機器人選股方式和量化基金略有不同,基金公司提供相應的因子給到微軟等科技公司,由AI機器人選出符合的個股,以「黑箱」形式傳回,這些科技公司並不清楚個股具體情況。

目前在量化領域,搶佔人工智能領域的制高點已成為普遍認同的目標。

譬如,九坤投資推出「梧桐計劃」,面向全球招牌優秀的本碩博應屆畢業生,選拔出最具極客精神的量化新星。據了解,九坤投資目前已在量化投資的全流程中融入了AI技術,是業内為較早在實盤中深度應用相關技術的量化私募。

再如,黑翼資產,自2017年起便佈局人工智能,組建AI算法團隊。目前,AI技術已全面融入從數據收集到交易執行的全流程,有效提高了模型的預測精度和穩定性。

黑翼資產曾表示,量化投資是一種基於數學模型和算法進行決策的投資策略,人工智能的引入,有助於提升量化模型的數據分析能力和預測準確率,從而能夠提升投資效率和回報率。目前,AI技術在量化投資中的應用主要集中於因子挖掘、組合優化等環節。

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