一文了解什么是AI量化投资？（一）

2025年伊始，全球掀起了新一轮AI科技浪潮，各行业的底层逻辑正在被重构。作为AI在金融科技领域的应用产物，AI量化投资也再次被拉到聚光灯下。

我们来了解一下什么是AI量化投资，AI赋能下的量化投资到底是什么原理?

1.AI量化投资

AI量化投资是以海量数据为基础，以数学模型为核心，通常以程序化交易为工具、以追求稳定收益为目标的一种系统性投资方法。

AI量化投资的本质是用复杂的数学模型替代人为的主观判断。如果把传统投资比作老中医把脉，凭经验和直觉判断市场的“健康状况”，那么AI量化投资就像CT全身扫描搭配AI诊断，用数据和算法精准剖析市场的每一个细节。

2.AI量化投资特点

• 纪律性强：用数学模型代替人为主观判断进行投资决策，有效克服人性弱点。

• 技术优势：借助金融大数据、计算机系统、机器学习和深度学习等AI技术，可以对海量数据进行快速分析和处理，利用超算系统可以实现微秒级别的交易速度。

• 分散风险：量化持股分散均衡，投资多品种、多市场、多策略:有效降低风险。

  
  

3.获利的核心原理

AI量化投资的核心是统计学上的大数定律每次做投资，盈亏仍然具有随机性，不能保证每次都赚钱。但若同样的投资机会能够重复出现，只要交易的次数足够多、策略足够分散，平均回报就几乎100%接近该投资机会的理论平均值，从而达到持续稳定的盈利。

举个例子

抛硬币游戏，正常扔到正反面的概率各为50%，扔到正面赢1000元，扔到反面亏1000元，那么抛一次的结果要么赢1000或亏1000。假设我们找到一种抛硬币的规律，使得扔到正面的概率为51%，反面的概率为49%，那么现在有两种策略:

在这个案例中，两种策略期望收益相同，但B策略的夏普比率远高于A策略的夏普比率。

可见，分散投资的收益风险比，要远远高于单笔投资的收益风险比。再次印证了投资的核心是大数定律，即通过多次交易，将小概率优势转化为胜率。

总的来说，AI量化投资是捕捉大概率获胜机会，通过长期、持续地交易而稳定累积盈利。AI量化投资的目的是尽可能提高收益降低风险，最大化收益风险比。

1.AI与量化投资的发展脉络

• 概念诞生：

1956年，达特茅斯会议，“人工智能之父”McCarthy首次提出人工智能概念，此后经历了3次浪潮。

• 推理时期;

1960s，人工智能第1次浪潮，赋予机器逻辑推理的能力，但还远不能实现真正的智能。

• 知识时期:

1970s,人工智能第2次浪潮，“知识工程”概念和BP神经网络诞生。

• 机器学习时期:

  
  

• 1980s:以决策树为代表的符号主义学习、以神经网络为代表的连接主义学习较为流行，海外顶级量化对冲基金公司相继成立。

• 1990s:定价模型+统计方法为主，量化投资领域开始引入人工智能的概念

• 2000s:人工智能第3次浪潮，加拿大多伦多教授Geoffrey Hinton提出深度学习，海外量化对冲基金将机器学习、深度学习技术应用于投资中。

• 21Cent:深度神经网络被提出，统计学习、机器学习、深度学习、强化学习等技术被广泛应用。

  
  

2.国内量化行业发展与智能化演进

• 2010年-2015年 量化投资1.0 红利时代

量化投资以量价数据和人工控掘为主.行业早期，量化私募机构争相成立，大部分量化团队都小而精，交易信号和策略模型也相对简单，可理解和可解释性强，简单的大小盘对冲，可能做出较高的年化收益率。

• 2015年-2019年 量化投资2.0 大数据时代

量化投资以量价数据+人工挖掘+Al算法挖掘为主。随着市场熔断、股指期货限手、贸易战等事件发生，股票市场接连受到打击，同时简单的量化模型也无法一劳永逸，一部分早年管理人退出市场。部分管理人开始引入机器学习和深度学习技术来研发更多元化的因子，包括高频量价等。

• 2019年至今 量化投资3.0 人机时代

量化投资以量价数据+大数据+Al算法挖掘为主。这期间，人工智能走进量化，人机结合水平高。大部分量化管理人借助海量数据、AI算法挖掘规律，获取稳定超额。随着对机器学习、深度学习技术的应用日益加深，量化管理人逐渐将AI技术渗透在了量化投资的每一个环节。

（注：资料来源于黑翼资产。风险提示：市场有风险，投资需谨慎。）

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