一文了解AI在量化投资的应用（二）
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主题分类：量化策略。发布时间：2025-07-27。本站持续跟踪中基协与证监会最新动态，相关更新以发布日期较新的文章为准。
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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。
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中性策略的收益来源取决于两点，一是管理人的超额选股能力，二是对冲成本。在国内市场，中性策略的对冲工具主要依赖股指期货和融券，用以对冲掉市场波动。
随着国内量化行业的发展变迁与股指期货、融券业务的浮沉起伏，中性策略的命运也随之改变。从步履蹒跚、大放异彩、陷入困境，再到创新发展，中性策略在曲折中前进。
通过梳理中性策略的发展脉络，我们也看到了量化管理人在市场变化中，是如何探索、布局、迭代并将AI技术深度应用至量化策略中。
在中国量化市场，中性策略的发展大致分为四个阶段。
（1）2010-2013年 萌芽起步期
随着国内融资融券与股指期货业务正式放开，对冲与杠杆交易出现，由此拉开了中性策略在中国市场的发展序幕。
2010年3月:带有杠杆效应的融资融券业务正式启动，结束了A股单边市时代。
2010年4月:国内首个股指期货合约-沪深300股指期货上市，对冲工具出现。
2011年2月:国泰君安发行第一支对冲基金，对冲基金在国内正式拉开序幕。
2012-2013年:中性策略产品因市场风险低、收益较为稳定，开始受到关注。
（2）2014-2015年 高速发展期
海外量化对冲基金人才纷纷归国创业，加上国内各种利好政策加持，中性策略产品大放异彩，进入了一段高光时刻。
2014年1月:私募基金全面阳光化，国内量化对冲基金产品开始大幅扩容。
2015年4月:上证50和中证500股指期货上市，中性策略迎来发展大年。
2015年6月:部分中性策略收益超过30%，产品规模达到首个历史高位。
（3）2015年-2018年 遭遇困境期
2015年股灾，千股跌停，股指期货受限，中性策略骤然遇冷，规模大幅缩水，中性策略为主的管理人大洗牌。
2015年6月:股市暴跌，中性策略却逆势上涨，股指期货成了舆论场的众矢之的。
2015年9月:股指期货交易受限，加上基差深度贴水，中性策略规模和收益遭遇双杀。2016年1月:股市熔断机制正式施行，市场继续暴跌，市场中性产品陷入瓶颈期，规模大幅缩水。
2017年:股指期货受限开始松绑，但中性策略依然冰冷，规模持续缩水并在2018年中触底。
2018年:困境倒逼量化管理人升级策略，量化选股模型从传统的线性模型开始转向机器学习模型。
（3）2019年-2023年 迭代创新期
中性策略产品重回舞台后，管理人进一步升级策略，应用高频量价数据并探索将AI应用于量化领域，提升超额。
2019年:股指期货和融券业务进一步放开，市场流动性回归，中性策略再度活跃。
2020年:为应对股指期货贴水，更多量化管理人布局AI，量化模型向深度学习模型进阶。
2021年:随着中性策略升级，中性规模再次扩张。截止 2021年年底，量化行业突破万亿。
2022年7月:中证1000股指期货和期权正式上市交易为中性策略提供了小盘股对冲工具。
2023年12月:市场整体震荡偏弱，中性策略产品因能够对冲掉市场贝塔风险而业绩逆势飘红，产品关注度提升。
（4）2024年以来:很多量化私募管理人进一步升级数据算法、算力，并加强了对AI大模型技术的研究与应用。
过去，AI推动了量化策略的创新与发展。未来，AI将成为量化领域的核心驱动力。
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近年来，随着数据、算法、算力这三大引擎的飞速发展，机器学习、深度学习等前沿AI技术不断突破。在金融领域，AI大模型与量化投资结合，正在构建一种投资新范式。
中国量化模型的智能化演进
人工智能的发展，特别是深度学习和强化学习促进了量化策略的不断进化。
2012年-2017年
量化策略以线性模型为主，线性模型建模相对容易，不过它最大的局限性在于只能处理线性关系，无法处理非线性关系。
2017年-2020年
很多量化管理人开始使用传统的机器学习模型，比如xgboost等，能够用较为复杂的算法来分析海量数据，并具有很强的自我学习能力，能通过不断修正自身错误，提高预测能力。
2020年-2024年
主要量化策略中开始出现深度学习模型，包括Transformer等都有所运用。深度学习依靠大量的数据和模型来预测各类资产价格的走势，相应的这类模型对硬件算力要求也有提升。
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国内量化行业发展至今，各家的投研框架已经基本成熟定型。在整个策略研发过程中，包括数据收集、因子挖掘、收益预测、组合优化等环节中，我们都植入了人工智能技术。
01数据收集
我们使用NLP自然语言处理技术，特别是今年火爆的AI大模型能够处理海量的结构化与非结构化数据，能够对研报等复杂的文本数据进行识别、分析和预处理，提高数据质量。
02 因子挖掘
我们利用统计方法和机器学习技术，从大量的历史数据中提取出更为细致、全面的因子，从而发现那些传统人工不易被发现的潜在规律和关联，进而构建出质量较高的预测模型。
03 收益预测
我们通过AI预测模型将大量的特征或者因子组合起来，增强模型的预测准确性和稳健性，进而有效提高策略的收益率。
04 组合优化
我们会运用到一些强化学习的模型，可以精细优化投资组合，提升收益风险比。
05 算法交易
我们靠AI算法来预测市场很短时间之内的价格走势以及流动性变化，最小化交易成本，平衡收益与风险。
总体而言，AI已贯穿量化投资的全流程。
未来，AI技术在金融投资领域的应用还将不断拓宽，包括从数据分析、市场预测、风险管理到市场营销、客户服务、运营管理等，每一个环节都将经历智能化变革。
（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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