路博邁基金魏曉雪：AI技術(shù)革新對(duì)量化投資意義重大

　　2025年春節(jié)假期一結(jié)束，路博邁基金公司上下火速進(jìn)入到忙碌狀態(tài)。中國(guó)證券報(bào)記者了解到，這家外商獨(dú)資公募近期剛剛推出公司首只公募量化產(chǎn)品——路博邁A500指數(shù)增強(qiáng)?！?025年對(duì)于我們來(lái)說(shuō)會(huì)是非常繁忙的一年，公司計(jì)劃進(jìn)一步豐富公募產(chǎn)品線，為投資者帶來(lái)更加多元化的投資選擇?！甭凡┻~基金副總經(jīng)理、路博邁A500指數(shù)增強(qiáng)擬任基金經(jīng)理魏曉雪在近期接受中國(guó)證券報(bào)記者采訪時(shí)表示，量化投資團(tuán)隊(duì)的打造與完善，將是2025年公司工作的重要一環(huán)。

　　魏曉雪表示，公司的首只量化產(chǎn)品最大特色在于運(yùn)用人工智能（AI）量化投資策略來(lái)做增強(qiáng)收益，在匹配基準(zhǔn)行業(yè)和風(fēng)格的基礎(chǔ)上，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)組合收益進(jìn)行增強(qiáng)。“與此前許多的量化基金相比，我們利用路博邁基金自主開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將選股邏輯、因子模型和風(fēng)險(xiǎn)控制等核心要素一一進(jìn)行了優(yōu)化?！?/p>

　　AI賦能量化投資

　　當(dāng)被問(wèn)及路博邁基金量化策略的特點(diǎn)時(shí)，魏曉雪拋出的關(guān)鍵詞就是AI。她向中國(guó)證券報(bào)記者介紹，與不少公募量化機(jī)構(gòu)使用傳統(tǒng)多因子策略不同的是，路博邁基金致力于運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在海量數(shù)據(jù)中挖掘市場(chǎng)特征?！捌鋵?shí)AI賦能在量化投資中并不少見(jiàn)，早在多年前，不少量化私募機(jī)構(gòu)就通過(guò)AI進(jìn)行高頻交易，但我們作為公募機(jī)構(gòu)，會(huì)更加看重因子長(zhǎng)周期預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性?！贝送?，魏曉雪表示，模型還會(huì)將不同因子的權(quán)重進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以適應(yīng)不同的市場(chǎng)風(fēng)格。

　　在魏曉雪看來(lái)，當(dāng)超額收益中的個(gè)股貢獻(xiàn)程度超過(guò)了風(fēng)格和行業(yè)，模型的勝率就會(huì)顯著提升。她進(jìn)一步表示，根據(jù)路博邁基金量化模擬組合的相關(guān)數(shù)據(jù)，組合超額收益的來(lái)源主要來(lái)自于行業(yè)因子、風(fēng)格因子和個(gè)股，個(gè)股選擇帶來(lái)的超額收益占比超70%。

　　“機(jī)器學(xué)習(xí)模型模擬了我們?nèi)祟?lèi)對(duì)于知識(shí)學(xué)習(xí)的過(guò)程。我們首先在課堂里學(xué)習(xí)前人的知識(shí)，課后通過(guò)作業(yè)來(lái)檢驗(yàn)上課的學(xué)習(xí)成果，最終將學(xué)到的知識(shí)方法運(yùn)用到考試中。在量化投資中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練同樣是類(lèi)似的過(guò)程，其目標(biāo)是為了建立未來(lái)收益與歷史數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，通過(guò)對(duì)于正向輸出的獎(jiǎng)勵(lì)以及對(duì)于負(fù)向輸出的懲罰，不斷自我優(yōu)化，構(gòu)造出從歷史數(shù)據(jù)到選股指標(biāo)的‘思考’過(guò)程，最終在選股指標(biāo)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行投資組合的構(gòu)建。所以在模擬組合中，超額收益中的個(gè)股貢獻(xiàn)程度超過(guò)風(fēng)格和行業(yè)，我認(rèn)為是一個(gè)非常不錯(cuò)的結(jié)果?！蔽簳匝┍硎尽?/p>

　　盡管路博邁基金公募量化團(tuán)隊(duì)剛剛起步，但在魏曉雪看來(lái)，集團(tuán)早在多年前就開(kāi)始了對(duì)人工智能等技術(shù)變革的關(guān)注。2017年，路博邁集團(tuán)在投研團(tuán)隊(duì)設(shè)立大數(shù)據(jù)部門(mén)，在OpenAI興起時(shí)，路博邁集團(tuán)部署了NB-GPT提升工作效率，并融入投研流程?！笆紫?，路博邁基金的機(jī)器學(xué)習(xí)量化投資模型使用超過(guò)十年的海量數(shù)據(jù)，不僅局限在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，交易數(shù)據(jù)，還包括輿情、政策、產(chǎn)業(yè)鏈、行業(yè)等另類(lèi)數(shù)據(jù)；其次，通過(guò)算法優(yōu)化和硬件算力投入，我們的模型更擅長(zhǎng)識(shí)別信號(hào)和噪聲，能夠更加敏銳地捕捉市場(chǎng)非理性因素帶來(lái)的投資機(jī)會(huì)?！?/p>

　　底層數(shù)據(jù)及時(shí)更新非常重要

　　近期DeepSeek橫空出世，點(diǎn)燃了資本市場(chǎng)對(duì)AI技術(shù)的討論熱情。在魏曉雪看來(lái)，將人工智能技術(shù)運(yùn)用到量化策略，是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

　　魏曉雪表示，目前金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，包括傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如價(jià)格、成交量）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如新聞、社交媒體、財(cái)報(bào)文本）。AI技術(shù)（如自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別）能夠高效處理和分析海量、多維度的數(shù)據(jù)，挖掘出傳統(tǒng)方法難以捕捉的信息。此外，金融市場(chǎng)風(fēng)格的快速切換容易使得傳統(tǒng)量化策略失效。而AI模型能夠通過(guò)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)調(diào)整，快速適應(yīng)市場(chǎng)變化。

　　同時(shí)，魏曉雪認(rèn)為，目前金融市場(chǎng)中存在大量非線性關(guān)系和隱藏模式，傳統(tǒng)線性模型難以捕捉。AI技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)。

　　此外，魏曉雪說(shuō)，硬件（如GPU）和算法（如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）的快速發(fā)展，使得AI模型能夠更快、更高效地處理復(fù)雜任務(wù)，為量化投資提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

　　盡管AI技術(shù)在量化投資中展現(xiàn)出巨大潛力，但也面臨一些挑戰(zhàn)?！氨热鏏I模型可能過(guò)度依賴(lài)歷史數(shù)據(jù)，導(dǎo)致相關(guān)策略在未來(lái)市場(chǎng)中表現(xiàn)不佳。所以底層數(shù)據(jù)及時(shí)更新是非常有必要的工作，因此我們的模擬組合非常注重?cái)?shù)據(jù)更迭以及策略的調(diào)整頻率?！蔽簳匝┍硎尽?/p>