《中国证券报》：AI重塑量化投研全流程

近年来，量化投资行业技术迭代加速，AI成为驱动行业变革的重要力量，作为国内量化投资行业的代表机构之一，灵均投资在AI技术的应用上走在前列。4月29日，灵均投资首席投资官马志宇在接受记者采访时表示，近些年对投资行业改变最大的技术，是以人工智能为核心，叠加数据、算法、算力等平台共同形成的一整套技术体系。

借助AI大模型，可高效处理非结构化数据和多模态数据，拓展因子体系，并显著提升投研效率。

信息处理与策略迭代飞跃

量化投资行业应用数据进行投资分析的历史已久，但近些年AI技术的引进，使量化投资在技术上获得了多维度的提升，这一点在灵均投资2024年启动的短、中、长周期信号均衡配置中体现得尤为明显。

马志宇表示，AI对量化投资的赋能主要体现在两大维度。

首先是信息处理能力跨越式提升。过去传统量化投资以量价数据为核心处理对象，而现在借助AI大模型，可以对非结构化和多模态数据进行处理，尤其是文本类数据的处理能力得到显著提升，可快速分析新闻、财报、研报等内容，从中抓取有效信息、开发阿尔法因子，对传统因子体系形成有效补充。

其次是策略迭代效率的全面提速。使用AI大模型，在代码生成、逻辑实现、测试等环节，效率都有了明显提高，本质上提升了量化投资的能力。

针对行业普遍面临的策略同质化与因子衰减问题，马志宇认为，这本质上是投研迭代效率的问题，而AI恰好能提供很好的解决方案。灵均投资已落地投研智能体，对投研全流程进行效率迭代和优化；同时公司所有信号开发均采用机器学习、深度学习等模型，经过多年积累与深化，已在策略优化、模型配置等环节发挥重要作用。

不仅如此，在风控层面，AI的应用也实现了效率升级。马志宇表示，灵均投资构建了策略风控、交易系统风控、实盘运维风控三道核心防线。目前风控开发环节已全面应用AI编程工具，显著提升风控模型的开发与迭代效率，实现实时监控、预警等环节的技术升级。

数据融合创新重塑行业格局

展望未来，马志宇认为，AI将推动量化行业发生深刻变革，随着数据获取成本下降和大模型数据加工能力提升，未来量化投资对多模态数据的应用有望逐步突破。

在另类数据处理、基本面与价量数据融合的实践中，AI成为核心抓手。借助大模型，灵均投资突破传统非结构化数据处理局限，文本类、关系型数据处理能力大幅提升，从新闻、研报、财报等文本中挖掘信息、开发阿尔法的能力显著增强，为传统因子体系注入新活力。未来，如果电话、音频、视频等多模态数据能够得到高效处理，这将让量化投资的认知上升到新的维度，延伸到真实的商业世界，进一步丰富投研视角。

“AI像一个研究员一样不断研究迭代。对于量化投资而言，当迭代效率提高，在市场上的竞争力就会有很大提升。”马志宇表示。

不过，他也强调，AI是提升投资效率的工具，它的出现不会改变投资的本质。投资的核心是理解风险、识别错误定价、管理不确定性、研判投资价值等，并且通过长期的纪律性和系统化的操作，把概率优势转化为可持续的投研优势，这些关键环节仍都需要人来把控。