AI可能是23年以来最火的领域之一，对于很多行业都有颠覆性的影响，之前我上直播时也收到很多观众提问，大家都很关注AI对于投资领域的影响，在量化投资的领域，AI在很多方面都极具优势。
事实上，对于行业的新趋势、新变化，我们一直都是积极拥抱的，早在2020年AI还不像现在这么火热的时候，我们就已经把它纳入实盘了，当时主要应用在量价因子上。近些年，我们也在不断探索对于AI的应用，从最早的AI挖因子，到现在已经打造了一整套基于AI全流程的框架。但是，在实际的应用中，AI框架和传统的多因子框架，我们都有使用，比例大概一半一半。感兴趣的投资者可以移步上一篇文章查看。
如果说AI对量化投资来说很适配的话，为什么不把实盘的模型全面换成AI框架？在我们团队实践的经验来看，AI框架和传统的量化框架有不一样的特征，在不同的领域各有优劣。
传统框架，它的可理解性较强，比如说，如果一家好的公司可以有比较好的收益表现，那么我们找出去衡量“好”的指标，用一个相对简单的模型，把数量众多的自变量组合在一起，可以去解释收益率，但也因为模型很简单，所以就要求找到的那些指标要有很强的解释能力。也因此，大家过去在说多因子模型的时候，对于因子很强调，在传统框架下，要花很大的功夫去挖掘因子，并且因子的解释度，也就是可把控度的要求更高。所以，简单理解的话，传统框架是一个强因子+弱模型的形式去预测收益率。
AI全流程框架则不一样，可以认为是反过来的，弱因子+强模型。大家以前总说量化有点“黑箱”，不知道中间是怎么操作的，AI流程就有点类似，在这个框架中间我们构建了一个庞大的神经网络模型，这个模型有很强的信息解析能力，所以，我们输入的因子就可以简单一点。比如AI框架下预测的模式，我们可以直接给到各种原始的量价、财报数据，让模型自己去解构里面庞大复杂的信息。
这两套模型各有特点，不存在谁一定优于谁，而且在运作中我们还发现，两个框架还有比较强的互补性，所以我们团队还是坚持两套框架同时运作，简单来讲，这两套模型每天都会对于组合持仓输出两套预测的结果，而我们会根据预测结果来动态优化我们的组合，力争长期而言，实现对于我们策略基准的超越，也是我们“好指数，用心+”的初衷。
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