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文章来源：券商中国
1846年，十四世本因坊秀和的弟子秀策与当时的顶尖高手井上幻庵因硕进行了著名的六番棋对弈。在第二局中，年仅17岁的秀策下出第127手，幻庵一时惊急，两耳变得通红，因此妙手，最终秀策赢下此局，史称“耳赤之局”。
但到了人工智能时代，经过AI的分析，秀策下完“耳赤之手”后胜率不升反降，耳赤妙手在AI分析后居然是问题手。可见在强大算力和算法面前，各类“神之一手”也往往经不住检验。
围棋如此，投资亦如此。AI投资的终极目标是不仅能够自发学习到人类经验，还能够通过海量数据的“投喂”与学习，摆脱人类认知的局限，发展出更优解。此外，传统模型主要是线性框架，而AI模型在非线性层面更加充分地挖掘阿尔法。
“赚一千块钱和亏一千块钱对心理产生的波动，按照行为金融学里的价值函数来看是不一样的。亏损的价值曲线是较为陡峭的函数，而盈利的价值曲线则较为平稳。这是市场呈现出非线性规律背后非线性底层逻辑的一个较为典型案例。因为市场呈现出复杂的非线性特征，我们花费大量精力去搭建整个人工智能量化投资体系就是为了针对这种市场的复杂性。” 民生加银量化投资部总监何江表示。
量化投资中的AI技术应用
“有经验的成熟投资者，经历过股市的大风大浪，有超强的信息处理能力，他的选股胜率大概率比初入市场的投资者要高”。
在量化投资不断壮大的背景下，人工智能投资风潮渐起，而机器学习算法作为AI重要的一环也逐渐被人们所了解。具体而言，机器学习使用计算机模拟或实现人类的学习行为，通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型进行预测和分类。
据了解，传统量化投资数学模型是在一个较小的“解空间”中寻求解决方案，人的主观能动性可以创造性地在更复杂的框架下寻求解决方案，但受制于其“算力”不足，使得其并不能在广阔的“解空间”进行充分搜索。AI模型既拥有足够的“算力”，又克服了传统量化投资数学模型“解空间”较小的局限。
在机器学习中，算法在接受大量示例的训练后不断学习和进化。一旦机器学习算法被训练，结果就是一个机器学习模型。例如，设计机器学习算法来识别图像，假设训练数据是狗的图像，而由此产生的机器学习模型将是一个“狗观察员”。当给它输入不同的图像，它可以根据它的学习“经验”来判断图片上是否有“狗”，以及“狗”的位置及品种。
何江将AI的决策过程类比为人的大脑，它具有某种“黑盒”特征，也就是说，虽然我们了解神经元的工作原理，但大脑怎么感知并决策却难以探明。因此在投资决策端的体现即：在模型精进的过程中，尽量多地“喂”一些优质信息，包括个股的基本面信息、交易层面的量价信息或者另类信息，模型就能以更强的预测能力给全市场的股票打分。何江表示，“这和主观投资者也是一样的，研究公司数据、去上市公司调研就是为了掌握更多数据。如果对市场信息足够了解，在交易中便会占据绝对优势。”
用AI抓住非线性的“蛋糕”
何江为清华大学工程力学学士、流体力学硕士，证券从业19年，其中管理公募基金长达7年，现任民生加银量化投资部总监，擅长运用多种金融工具构建多样化的量化投资策略。
研究生期间，何江着手研究金融物理学，彼时尚属于前沿学科，研究方向即是将混沌理论（Chaos theory）应用到金融行业里面。2005年何江即任某公募基金指数投资部基金经理、副总监。在解释为何近年来开始涉足人工智能量化时，何江表示，AI能够探究复杂的非线性规律，在模型上，弥补了人脑逻辑思维模式的局限性，在计算能力上，能够通过高性能的算法实现海量数据的挖掘。
何江进一步表示，AI最核心的特点就是能够针对金融市场中的一些非线性规律进行分析。传统的量化投资模型比较擅长处理线性规律的问题，而对于非线性规律的把握是较为欠缺的。因此需要引入更多非线性的方法，“比如行为金融学中的案例，在投资过程中投资者赚钱跟亏钱的那种心理感受是不一样的，这就是一些非线性规律形成的底层原因之一。”
如果只用传统模型的话，就相当于对于非线性这部分超额收益没有抓住，即对阿尔法的挖取不够充分，“这部分蛋糕你就吃不了。”而如果用更广泛的机器学习方法去做投资，线性和非线性的收益便均能获取。
AI或带来能源投资机会
近期，AI芯片巨头英伟达CEO黄仁勋在一次公开演讲中指出，AI未来发展与能源机制紧密相连。他强调，不应仅仅关注计算力，而是需要更全面地考虑能源消耗问题。无独有偶，OpenAI的创始人山姆·奥特曼也提出了类似的看法。奥特曼表示，“未来AI技术的进步取决于能源，我们需要更多的光伏和储能”。
而早在去年的半年报中，何江就提出过上述想法：ChatGPT等大语言模型技术取得了突破性的进展，人工智能技术的发展将深刻地改变各行各业。算力是人工智能发展的基础，而算力对于能源的要求很高。
在市场没有显著增量资金的背景下，人工智能投资策略的广度优势或将持续产生效益，可重点关注这一类投资策略的产品。
另外从中长期的视角来看，何江看好泛人工智能和大能源板块。人工智能的技术和应用或将持续地以超预期的速度发展，相关链条的投资机会是值得重点关注的。新技术的发展对于能源端的需求，可能很难以线性外推的方式进行评估。再加上过去几年传统能源产业资本开支不足，地缘形势复杂化等因素，能源的供给端相对来说也是偏紧的。因此大能源板块的机会也是值得关注，包括新能源和传统能源。
同时，值得一提的是，何江所在的民生加银量化投资部是2019年末在指数投资团队的基础上从无到有建立的，这一过程十分考验基金公司的整体业务能力，这是包括高效协同、人员配置、制度流程设计、组织架构等各方面能力的综合体现。银河数据显示，截至2024年3月29日，在市场不同类型指数走势分化的大背景下，由何江管理的民生加银中证内地资源指数A近三年的累计净值增长率同类排名位于5%分位，远远跑赢同期业绩比较基准，在同类产品中业绩领先。
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