A股成交量破三兆，比去年924的成交量都多，但指數沒有怎麼暴漲，才到3800。但周圍很多人開始滿倉，不投資的人也開始躍躍欲試了，實在是勸不住。散戶的心路歷程基本如下：3800--又想騙我割我，我才沒有那麼傻4000--都4000了，我看你們怎麼被割4200--好像隔壁鄰居都賺了好幾萬了4400--似乎這次行情真的不一樣4600--不行了忍不住了趕緊去撿錢4800--幸虧我當機立斷否則又踏空200點5000--投資也沒什麼難的，我的判斷沒問題。4800--這是技術性回呼想騙我下車，沒門兒4600--到成本線了，資金有時間成本不能認慫4400--虧了一點還能忍住沒事的，做長線4000--還我錢我就知道你們要割我目前三兆的交易量，這裡面基本都是量化的功勞，這些短線機器人之間相互收割，造就了目前的成交量繁榮。而且不止是機構用量化，散戶現在也可以用量化，全名叫AI量化投資，打著AI平權的旗號。通過販賣焦慮的辦法，比如你不用AI量化投資，別人用，你就會割韭菜。用了AI量化投資，最後你會發現被割了兩次韭菜，因為AI並不懂人性。所以我覺得目前的成交量價值不大，而且會越來越危險，特別是即將到來的9.3，變數會比較大。唱紅變綠，A股是一個反骨仔，懂的都懂怎麼回事。現在很多券商和機構都在鼓吹6000點，甚至10000點，真是吹牛不上稅，就是為了忽悠韭菜快速入場。我覺得4000點就很危險，因為現在實體經濟很差，很多人的錢不敢投資實業，所以來資本市場打一槍，換地地方。一旦經濟好轉，就容易被抽血。畢竟實體經濟是資本市場的根！這一輪是科技牛為龍頭，以輝達算力的光模組中際旭創、新易盛，PCB的勝宏科技，國產晶片的寒武紀和海光資訊帶動整個市場的上漲熱潮。其實自從2019年華為被制裁，中國的科技牛市已經啟動了，在產業內的都懂是怎麼回事。雖然大盤那幾年一直很拉胯，但科技產業的類股整體漲的不錯，不過產業周期更加的明顯，這是和美國資本市場不一樣的地方。但經歷過周期的人都知道，即使在科技牛的這幾年，能掙到錢的仍然屈指可數。這其中的原因，懂的都懂。網際網路沒有記憶，韭菜記吃不記打。投資不是簡單的買賣，如果門檻這麼低，街頭的大爺大媽都可以掙很多錢。為什麼從結果上看散戶始終是散戶，韭菜一茬又一茬的冒出來？投資是一個精英遊戲，人越多，情緒化越嚴重，這是烏合之眾的馬太效應。散戶資金越小，越折騰，天天幻想漲停，最後本金都虧沒了，陷入了負向的死循環。不要總是盯著指數，多研究公司的基本面，判斷未來的成長性。畢竟買股票就是買公司，只有這樣才能穿越周期。 (科技錨)

前言：AI時代的量化投資新格局“量化投資正迎來一次由深度學習到大語言模型（LLM）的飛躍，這不僅提升了市場預測的精確性，更預示著交易自動化的新時代即將來臨。”隨著人工智慧技術的飛速進步，量化投資正逐漸成為金融資產管理領域的主流方法。其中，以Alpha策略為代表的量化方法憑藉捕捉市場失效的能力，與AI技術天然契合，成為量化投資領域研究的熱點。該論文系統地梳理了量化投資領域的AI技術演進路徑，從傳統統計模型到深度學習，再到如今的大語言模型（LLM），並深入分析AI在Alpha策略中的具體應用及發展前景。一、Alpha策略的演變：從人工特徵到自動化決策Alpha策略致力於發現市場定價錯誤，以獲得超額收益。其發展歷程可分為三個階段：人工特徵階段：依賴專家人工識別和建模交易訊號。深度學習階段：以神經網路自動捕捉資料中的複雜模式。LLM智能體階段：以大語言模型驅動的自動化智能體實現自主分析和決策。其中，深度學習模型已經證明了在捕捉時空關係、新聞情緒等複雜訊號方面的卓越表現，但也存在過擬合和可解釋性不足的挑戰。近年來，LLM的崛起進一步推動了量化策略的升級，使模型不再侷限於預測任務，而能像人類分析師一樣，綜合理解市場資訊，產生創新Alpha因子，並自主最佳化策略流程。本文架構二、深度學習如何重塑Alpha投資全流程？Alpha投資策略的典型流程包括資料處理、模型預測、組合最佳化和訂單執行四個環節。深度學習的廣泛應用，使得每個環節的精度與效率大幅提升：1. 資料處理深度學習使模型能有效處理多中繼資料，包括：數值資料：股價、財務資料等。關係資料：知識圖譜描述公司間的關聯。另類資料：社交媒體、衛星圖像等新興資料來源。模擬資料：通過GAN、擴散模型生成模擬資料，以增強模型魯棒性。2. 模型預測預測環節依賴於對資料內在的時空關係建模：時間關係：LSTM、Transformer捕捉趨勢和周期。空間關係：圖神經網路（GNN）分析股票間相互影響。時空融合：結合空間和時間維度綜合預測資產價格。3. 組合最佳化深度學習被用於最佳化傳統組合配置方法，如均值方差模型（Markowitz）和多期隨機控制模型。此外，強化學習進一步實現了端到端的組合配置，通過直接學習市場反饋進行資產配置決策。4. 訂單執行強化學習（RL）廣泛用於最佳化訂單執行策略，如Deep Q-Network（DQN）和策略梯度方法，以最小化交易衝擊和成本。Alpha投資全流程三、LLM如何進一步顛覆Alpha研究？LLM的出現，將Alpha研究推向更高層次：1. LLM預測：從情緒提取到時間序列預測LLM顯著提升金融文字情緒分析能力，如FinBERT、ChatGPT等模型，通過對新聞和社交媒體的情緒分析，精準捕捉市場動態。近期研究（如Lopez Lira & Tang, 2023）顯示，ChatGPT的情緒訊號對股價具有顯著預測能力，甚至超過傳統因子模型。LLM還被用於直接的金融時間序列預測，通過Prompt技術實現更高的預測精度與解釋性。2. LLM智能體：從因子生成到自主交易LLM智能體Alpha-GPT 等模型能通過人機互動自動生成新的Alpha因子，顯著提升因子挖掘效率和創造性。更先進的框架（如FinAgent、FinVision）將多模態資料融合，通過LLM分析市場新聞、歷史交易資料，進行自主決策和組合最佳化，表現超越傳統深度學習和強化學習模型。最新出現的多智能體框架（如FinRobot、FINCON）模擬機構投資團隊的協作流程，實現更高水平的交易自動化與風險控制。四、挑戰與未來：LLM驅動的量化投資新趨勢儘管前景廣闊，但LLM在量化投資中的實際應用仍面臨一些現實挑戰：即時性與延遲問題：當前LLM預測延遲較大，難以滿足高頻交易需求。量化推理能力有限：LLM尚不能完全替代專業的金融數學模型，需要結合傳統方法以實現最優效果。風險管理與執行問題：目前的LLM代理仍缺乏對交易成本和風險控制的精細建模。未來研究方向包括：融合模型架構：將LLM與專門的金融數值模型混合使用，實現精準預測和即時決策。神經符號（Neuro-symbolic）方法：在組合最佳化階段，將LLM輸出與金融數學約束有效整合。先進訂單執行技術：開發結合市場微觀結構與即時推理的高級訂單執行智能體。五、結語：從技術飛躍到投資新範式“量化投資領域正經歷一場深度學習與大語言模型的融合革命。這不僅帶來預測能力的突破，更為金融自動化決策提供了前所未有的可能性。”本文全面梳理了深度學習與LLM在Alpha策略中的發展軌跡與實際應用，並指出了未來研究的前沿方向。伴隨AI技術的持續突破，量化投資必將進入一個更加高效、精準與智能的新時代。未來已來，量化投資的下一個里程碑，值得每位投資者與研究人員關注與期待。本文由LLMQuant整理自論文原文，版權歸原作者所有，原文連結：https://arxiv.org/html/2503.21422v1 (LLMQuant)

"我不認為五年後還會存在那種整天坐在那兒敲Excel表格的職位。"這是斯坦福大學商學院會計學教授、《會計與經濟學期刊》執行主編Ed deHaan的斷言。他的話將把寒氣帶到每個金融狗的心頭。因為，他們開發的AI基金經理在長達30年的回測中，擊敗了93%的人類基金經理，平均每季度創造出1710萬美元的超額收益。與此同時，管理著1360億美元資產的量化巨頭AQR聯合創始人克利夫·阿斯內斯（Cliff Asness），在接受《金融時報》採訪時坦言："我們已更多地向機器屈服了。"這位曾經對AI持懷疑態度的"老派代表"，終於在現實面前低下了高傲的頭顱，開始全面擁抱AI技術。當最頂尖的人類投資精英都開始向AI俯首稱臣，我們不禁要問：投資這個被認為最需要人類智慧、經驗和直覺的遊戲，接下來該怎麼完？散戶趁早躺平為上，還是拿起ai大幹一場？斯坦福的"終結者"：一個改變遊戲規則的實驗想像一下，如果在1990年的華爾街投放一個來自未來的"終結者"式AI基金經理，會發生什麼？斯坦福大學和波士頓學院的研究人員真的做了這個實驗。deHaan教授解釋道："這就像回到1990年，把1984年阿諾德·施瓦辛格在電影中飾演的半機械人刺客'終結者'帶進華爾街。"這個比喻生動地描繪了他們研究的本質，將現代AI技術應用於歷史資料，看看會產生怎樣的效果。他們開發的"隨機森林"模型並不神秘，使用的資料也都是公開的：財務報告、分析師預測、股票報價。沒有內幕消息，沒有私密管道，完全依靠公開資料。然而，結果卻讓所有人大跌眼鏡。在1990年到2020年的30年間，這個AI管理的基金在93%的時間裡表現超過了人類基金經理。平均每個季度，AI創造的超額收益高達1710萬美元。如果考慮到人類基金經理平均每季度收取的360萬美元管理費，要想匹配AI的回報，人類可能需要將費用提升五倍。"我們一年前就得出了這些結果，當時我們都說：'這不可能是真的。'"deHaan教授回憶道，"但當團隊回溯並核查每一個步驟和假設後，結果依然成立。"最令人深思的是，AI並不是通過挖掘人類遺漏的冷門資訊獲利的。deHaan強調："AI使用的是與人類基金經理一樣的會計報告、經濟資料、分析師建議和賣方研究。"那麼，AI究竟是如何做到的？"關鍵在於，AI並不是通過挖掘人類遺漏的冷門資訊獲利的。"deHaan指出，"研究團隊所開發的'隨機森林'模型通過不斷對資料進行分割和重組，依靠不同的變數組合進行反覆預測，從而發現了價值。"用deHaan的話說，AI能夠挖掘出那些"藏在明面上的資訊"——這些資訊一直都在那裡，只是人類的處理能力有限，無法充分利用。"相比僱傭十個優秀員工來處理這些任務，AI在數小時內就能完成全部流程。"這種效率上的碾壓，徹底顛覆了傳統的投資理念。"按照傳統觀點，成功的主動管理者之所以能戰勝市場，是因為他們具有創造性思維和出色的人脈——他們對公司和行業瞭如指掌，能發現財務報表之外的投資機會。"deHaan表示，"但這項新研究顛覆了這種看法。"當然，deHaan也坦誠地指出了研究的侷限性："這個AI並未與其他也能使用同類技術的基金同時競爭。一旦大家都開始使用它，遊戲規則就會改變。"他強調，這項研究是一個思維實驗："它將AI的能力作為參照，來評估人類基金經理'錯失'的收益——那些因為缺乏足夠人力或技術投資而未能實現的利潤。"量化巨頭的投降：從懷疑到臣服如果說斯坦福的實驗還只是學術研究，那麼AQR的轉變則是業界的風向標。作為管理著1360億美元資產的量化投資巨頭，AQR一直是"老派量化"的代表，堅持使用人類設計的、可解釋性強的規則驅動型模型。阿斯內斯回憶道："經過多年的實驗，我們已更多地向機器屈服了。"這種轉變並非輕易做出的決定。AQR一直對完全剔除人為決策持保留態度，傾向於採用由人類設計、可解釋性強的規則驅動型模型來捕捉市場模式。然而，經歷了2018至2020年的"量化寒冬"後，AQR的態度發生了180度轉變。在那段艱難時期，多種投資因子表現不佳，AQR的資產規模從2260億美元驟降至980億美元的低點。"驅動我最大的動力，是向敵人復仇。"阿斯內斯毫不掩飾自己的情緒，"我想向世界證明我們是對的，而且還能做得更好。我對此可是懷著一股不服輸的勁。"AQR的轉變並非一蹴而就。早在2018年，他們就開始投資通用型機器學習技術，但直到近年才逐步將這類策略從股票領域擴展到其他資產類別，並開始利用機器學習來動態調整投資組合中各因子的權重。"該基金現在還使用機器學習演算法識別市場中的投資機會，即便有時尚不能完全解釋這些模式的成因。"阿斯內斯坦言，"不過，AQR表示，大多數情況下仍能找到這些交易背後的經濟邏輯。"阿斯內斯用一個生動的比喻描述這種轉變："擁抱機器學習讓公司從'黑箱'變成了'混沌而複雜的箱子'。"他進一步解釋道："目前情況好解釋很多，因為我們正處於一個非常好的時期，而之前則很糟糕。將來如果遇到低迷期，解釋起來肯定會更難，但我們認為這是值得的。"這種坦誠反映了阿斯內斯對AI技術的複雜態度——既認識到其強大的能力，也清楚其帶來的挑戰。"儘管這一轉變提升了基金業績，但在表現不佳時全面依賴機器學習也有劣勢——因為很難向情緒緊張的投資人解釋到底那裡出了問題。"轉型成功後，阿斯內斯對傳統投資方式的批評更加尖銳。他特別批評了私募股權行業："通常是有意誤導了大型機構投資者（如養老金），承諾其高收益和低波動，更糟的是，現在連散戶投資者也開始加入這些投資組合了。"他指出，私募股權組合的非流動性和估值不規律，使得其管理者可以虛假地聲稱這些投資比公開市場更加穩定。"這個行業水很深。不需要及時報告收益率……成了一種'優勢'，但其實你為此付出代價，它推高了價格、壓低了回報。""在這個世界裡，所謂讓散戶也能投資私募資產，其實意味著他們獲得的交易條件，比本就苛刻的機構投資者還要差。"阿斯內斯直言不諱。AI量化的現狀：技術是第一賺錢驅動力根據最新資料，2024年全球AI相關的風險投資達到創紀錄的1000億美元，比2023年增長80%。其中，近33%的全球風險投資都流向了AI公司。進入2025年，這股熱潮仍在繼續，僅1月份AI相關公司就獲得了57億美元的投資。在公募基金領域，AI主題ETF也成為投資者追捧的對象。資料顯示，AI相關ETF在2024年的平均回報率超過40%，遠超大盤指數。轉型的成果是顯著的。據知情人士透露，AQR的主要避險基金策略在過去五年中表現優異，多策略基金Apex和股票策略Delphi截至5月底的年化淨回報率分別達到19%和14.6%。這些數字有力地證明了AI技術的價值。在中國，AI量化投資正經歷著快速發展。據統計，採用AI技術的量化策略管理規模已超過2000億元人民幣。各大基金公司紛紛加大AI投入，2025年春季招聘中，AI與量化相關崗位激增。易方達基金新增了股票交易員（AI應用方向）、深度學習研究員等技術崗位；廣發基金專門設定AI專項人才崗位；建信基金的金融科技崗強調運用前沿科技進行系統架構搭建。這種人才爭奪戰反映出行業對AI技術的高度重視。粵港澳大灣區數字經濟研究院執行院長郭健博士提出了"Quant 4.0"的概念，認為量化投資正站在AI新風口上。他指出，新一代量化投資需要解決三個關鍵問題：自動化AI建模以降低成本、可解釋AI以增強透明度、融合價值投資理念的智能AI。AI帶來的投資革命效率革命：從數天到數小時傳統的投資研究需要分析師花費數天甚至數周時間收集資料、建立模型、測試假設。而AI可以在幾小時內完成同樣的工作，且精準率更高。deHaan對此有深刻的認識："事實上，當研究人員將選股任務完全交給AI後，它平均會將42%的資金配置到指數基金上。"這個發現意味著，AI認為很多主動管理其實是在做無用功，不如直接投資指數基金。以處理非結構化資料為例，傳統方法主要依賴價格、成交量等結構化資料，而AI能夠高效處理新聞、社交媒體、財報文字等海量非結構化資料，挖掘出傳統方法難以捕捉的資訊。路博邁集團透露，其總部每天處理的資料量已達太字節等級。成本下降：推理成本暴跌280倍技術進步帶來的另一個重要影響是成本的急劇下降。根據斯坦福HAI發佈的2025年AI指數報告，從2022年11月到2024年10月，達到GPT-3.5性能水平的系統推理成本下降了280倍。同時，硬體成本每年下降30%，能源效率每年提高40%。這種成本下降使得更多中小型投資機構也能夠使用先進的AI技術，進一步加劇了行業競爭。deHaan警告說："考慮到人類基金平均每季度向投資者收取的管理費為360萬美元，研究表明，要想匹配AI的回報，人類基金可能需要將費用提升五倍。"人才結構重塑：初級分析師的末日AI的廣泛應用正在重塑投資行業的人才結構。deHaan的預言最為直接："我不認為五年後還會存在那種整天坐在那兒敲Excel表格的職位。"但他也指出，這並不意味著完全不需要人類："量化投資以後還需要人類嗎？當然需要，需要大量的程式設計師和研究員。"只是需要的人才類型發生了根本性變化。DS創始人梁文鋒指出："量化公司有很多交易員和研究員，但是沒有基金經理的，基金經理就是一堆伺服器。人來做投資決策的時候，它是一種藝術，要憑感覺。程序來決策的時候，它是一種科學，它有最優解。"AI投資面臨的挑戰與未來展望"黑箱"困境與信任危機儘管AI在投資領域取得了巨大成功，但"黑箱"問題仍然是最大的挑戰。阿斯內斯對此有切身體會："目前情況好解釋很多，因為我們正處於一個非常好的時期。將來如果遇到低迷期，解釋起來肯定會更難。"當AI做出投資決策時，即使是設計者也難以完全理解其決策邏輯。這在市場下跌時尤其成問題，因為很難向焦慮的投資者解釋為什麼會虧損。多家機構正在研發可解釋AI技術，試圖讓AI的決策過程更加透明。但這仍是一個技術難題，短期內難以完全解決。市場有效性的悖論deHaan教授提出了一個深刻的悖論："一旦大家都開始使用它，遊戲規則就會改變。"當所有人都使用AI時，超額收益將變得更加稀缺。量化私募行業的進步大致符合摩爾定律，每18個月投資能力翻一倍。但有趣的是，量化投資的平均收益率卻沒有相應提高，因為市場的有效性也在不斷提升。deHaan進一步解釋："總體而言，AI是通過'去風險'來改進大多數投資組合的：它會把不看好的持倉換成被動型指數基金。"這意味著，AI可能會推動整個市場向被動投資傾斜。人類的最後堡壘儘管AI展現出強大的能力，但deHaan和阿斯內斯都認為，完全取代人類似乎並不現實。deHaan承認："仍有部分基金經理確實具備真正的投資能力——因為還有人戰勝了他們開發的AI。"他始終認為，市場上總會有那些最擅長利用AI的經理人。"或者說，是那些頭腦靈活、懂得如何像人類那樣思考、甚至能'超越AI的人類'。""這樣的人總會存在，"deHaan補充道，"只是不會有那麼多了。"deHaan對AI的未來持樂觀態度："就像歷史上的技術進步一樣，AI最終會成為淨增加就業的力量。投資領域也可能如此，但某些類型的崗位正在迅速走向消亡。"主動管理的未來對於主動管理是否還有未來這個問題，deHaan有著辯證的看法："主動管理在市場上可能始終有一席之地，但這個領域會持續萎縮。因為大筆資金正在流入被動型投資工具，例如成本低、流動性強的ETF。"他也指出了一個有趣的現象："過去幾年對主動選股者來說並不好過，大多數主動管理型基金的表現都未能追上牛市的步伐。"但他同時提醒，在市場下行時情況可能會改變。阿斯內斯則從另一個角度看待這個問題。他認為，AI技術的普及可能會讓真正有能力的基金經理更加突出："那些能夠理解AI、運用AI，同時又能超越AI的人，將成為市場上的稀缺資源。"擁抱變革，還是被時代拋棄？當斯坦福的AI基金經理擊敗93%的人類選手，當管理1360億美元的避險基金巨頭選擇"向機器屈服"，我們必須正視這個現實：AI正在深刻改變投資行業的遊戲規則。這不是科幻小說，而是正在發生的現實。那些固守傳統、拒絕改變的人，可能會像恐龍一樣被時代淘汰。而那些積極擁抱AI、將其作為工具而非威脅的人，將在這場變革中找到新的機會。在這個AI崛起的時代，每個投資從業者都面臨著選擇：是成為被AI取代的Excel操作員，還是成為駕馭AI的新型投資專家？是固守在日漸萎縮的傳統領域，還是勇敢地走向人機協作的未來？答案或許決定著你在這個行業的未來。時代的車輪滾滾向前，AI革命已經到來。在投資這個最後的人類堡壘，機器正在證明它們不僅能夠匹敵人類，甚至能夠超越人類。正如阿斯內斯所說："當你將決策交給機器時，顯然意味著要更多地聽從資料的聲音。"而資料的聲音，正在告訴我們一個不容忽視的事實：AI時代，已經到來。 (不懂經)