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)

2025年年初，幻方量化創始人梁文鋒旗下的深度求索（DeepSeek）正式發佈DeepSeek-R1模型，在人工智慧領域異軍突起。這款性能優越且性價比極高的大模型，被矽谷同行譽為“來自東方的神秘力量”。 一時間，梁文鋒成為全球科技圈的當紅炸子雞，甚至有媒體預測他將成為新的“亞洲科技首富”。探究DeepSeek的成功密碼，我們發現它最初來自於梁文鋒所創立的避險基金“幻方量化”用人工智慧技術探索全自動量化交易的實踐。 似乎是無心插柳，但其實是順理成章。“量化投資”的理念不僅帶來了豐厚的投資收益，而且還在人工智慧領域催生了震撼世界的大模型。 這一切到底是如何發生的，梁文鋒的量化投資理念和大模型開發實踐究竟是從那裡獲得靈感，這就不得不提到梁文鋒的偶像。他就是全球最成功的避險基金經理，也是量化投資的泰斗詹姆斯·西蒙斯（James Simons）。