开源证券：AI赋能量化投资，开启资产管理新篇章

在金融市场的投资实践中，量化投资和主动投资是两种截然不同但可以互为补充的策略，随着AI技术的迅速发展，AI赋能量化投资成为提升投资质效、优化策略短板的重要趋势。作为深耕市场的新锐机构，开源证券资产管理部主动创新，积极实践，探索出量化投资与AI技术有机融合的资管新路径。

量化投资or主动投资？

是选择主动投资还是拥抱量化投资一直以来都是令广大投资者纠结的问题，但从本质上来说，量化投资也是主动投资的一种方式，它利用计算机算法和历史数据来确保投资方法的纪律性和一致性。与依赖于基金经理经验和直觉的主动投资不同，量化投资更侧重于利用历史数据来预测未来，而主动投资则侧重于对市场未来趋势的判断。

从数学角度看，量化和主动投资都基于概率理论。量化投资试图通过投资于低胜率的个股并进行分散化投资来构建高胜率的投资组合，而主动投资则希望通过集中投资于高胜率个股来直接实现投资目标。这些方法上的差异导致了两者在风险和收益表现上的不同。

AI如何赋能量化投资

人工智能的应用让量化投资从自动化数据处理迈向智能化，AI能够处理的数据量远超传统模型，能够分析市场中的各种信号，并从海量信息中提取有价值的关联，甚至提前识别潜在趋势。

开源资管量化团队相关负责人表示，AI对量化投资的影响主要体现在以下几个方面：

首先是市场信号捕捉与因子挖掘。AI通过学习历史数据来掌握市场规律，帮助投资者捕捉关键市场信号。传统量化投资通常采用线性方法或基于金融理论的人工构建因子，但现在端到端的方法可以直接提取不同频率的K线信息，甚至将K线作为图像处理，直接生成因子或买卖信号。

其次是风险控制。AI技术能在市场波动时迅速反应，及时调整投资组合策略，助力风险控制。例如，文本分析效率的提高使得我们可以将投资组合标的的信息流输入到大型模型中，使其能够实时监控并预测投资标的可能出现的风险预警。

第三则是策略的优化。AI的学习算法可以根据实时数据优化投资策略，使决策更加敏捷和适应性强。

该负责人以文本分析为例阐释了AI赋能量化投资的作用，他表示，在文本分析方面，之前情感分析的主流做法是耗费大量人力对训练数据集进行人工标注，并建立金融和情感词典，这种方法不仅耗时且准确率低。近两年，随着文本大模型的不断迭代和提示工程技术的应用，自然语言情感分析的效率和效果都有了显著提升。开源证券资产管理部研究显示，通过大语言模型从研报中提取情绪价值，可以得到与分析师一致预期因子相关性较低的分析师预期因子，这能有效提高投资组合的整体业绩。

普通投资者的机遇

在开源资管量化团队负责人看来，AI与量化投资并非高深莫测，普通投资者也可以从中开掘许多新机遇。

他表示，一方面，AI处理数据的能力显著提高了投资效率，加快了决策速度，通过直接向AI提问而非搜索引擎，可以获得更准确的结果。另一方面，AI工具的普及降低了投资门槛，使没有专业背景的投资者也能参与量化投资，享受科技带来的收益。同时，AI还能帮助投资者更有效地控制风险，避免情绪化的误判。

不过，在投资市场，机遇往往都与风险并存。该负责人也提到了机遇背后的风险因子，虽然AI的加入为量化投资开辟了更广阔的未来，提高了决策效率和准确性，使更多人有机会参与其中，但AI并非万能。在实际应用中，AI工具需要不断调整和优化，仍然需要专业投资者的引导和判断。因此，投资者在利用AI时，应结合自身的风险承受能力和投资目标，做出理性判断。

面向未来，开源证券资产管理部将继续秉承以客户为中心的原则，以创新为驱动，以价值为导向，持续精进专业投研能力和财富服务能力，用更多维的服务为客户多元化的财富需求赋能助力！

本文仅供参考，不构成投资建议，投资者据此作出决策需自甘风险