最近，“AI”的热度持续攀升，成为产业界和资本市场共同的热词。记得前几年有人开玩笑说“万物皆可碳中和”、“万物皆可元宇宙”，最近已经快要变成“万物皆可人工智能”了。
与此同时，“量化投资如何实现对AI的应用？”也成为不少用户当下比较关心的问题。
今天，就来聊聊我的一些看法。
人工智能的核心三要素数据、算法、算力，在量化投资中都发挥着至关重要的作用。
目前量化投资对AI的应用主要分为两类：一种是传统量化，基于常识性的道理构建选股模型。比如说，长期来看估值相对比较便宜的股票表现会比估值比较贵的股票要好，基于这个简单规则可以开发一套程序或算法，去选择市场上相对估值比较低的股票。简单来说，就是通过常识去归纳投资者认为长期能挣钱的一些规则或办法，通过电脑模型去客观执行。
另一种是更多运用AI的大级别运算能力，通过机器学习方法在海量数据中找出股票上涨逻辑的相关性。
就目前来说，实际做的量化投资中两者都有，实际的运用可能更多是两者的有机结合。
同样是量化模型，为什么有些产品的业绩更好？
关于这个问题，我想和大家分享的是，万家基金量化团队在策略模型的迭代上面投入颇多，我们是业内较早将传统量化投资模型与机器学习或者AI驱动这种非线性模型相结合的团队，并积累了一定的经验，从而在市场风格切换的时候，能够表现出对市场较好的适应性。
换句话说，我们始终保持着量化的“纯粹性”，不是基金经理去做主观的判断，而是通过训练模型，让模型本身对于市场风格变化有一定的自适应性，能够比较好地去切合、去跟随市场。这样，即使是市场风格变化，也能够找到相对于在那种市场风格中更合适的投资组合，从而产生一定的超额收益。
$万家元贞量化选股股票C(OTCFUND|012351)$$万家元贞量化选股股票A(OTCFUND|012350)$$万家中证1000指数增强C(OTCFUND|005314)$
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