AI是2023年全球范圍內(nèi)最具顛覆性的方向,，引發(fā)A股市場資金追捧,，更成為公募行業(yè)投研積極擴展的重要方向,。
據(jù)中國基金報記者了解，目前多家公募機構(gòu)積極運用AI技術(shù),，在資金交易、量化投研等多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域探索落地場景，AI為投研能力賦能可謂進行時,。
不僅如此，基金公司還大力招攬機器學(xué)習(xí)研究員和工程師,，多舉措聚集優(yōu)秀的AI人才,，甚至有公司開出了百萬年薪來吸引人才。大量AI技術(shù)的應(yīng)用和落地,，未來或給市場和行業(yè)演繹出新精彩,。
日前某量化私募“日薪4000元招實習(xí)生”的舉動成為近期市場熱門話題，從背后折射出量化,、AI等技術(shù)越來越受到金融機構(gòu)的重視,。從今年看，基金公司正在大力招攬機器學(xué)習(xí)研究員和工程師,。
記者注意到,，在招聘網(wǎng)站上,，多家基金公司重金求機器學(xué)習(xí)類人才，不少機構(gòu)開價在百萬年薪級別,。一條招聘貼顯示,，某基金公司正在招聘機器學(xué)習(xí)開發(fā)工程師，給出90萬到112萬/年的薪資,。
也有公司在實名招聘.。如創(chuàng)金合信基金就在尋找機器學(xué)習(xí)開發(fā)工程師,。在工作職責方面,，在該崗位任職需要負責機器學(xué)習(xí)、NLP,、OCR,、RPA等人工智能技術(shù)及算法的研究和應(yīng)用開發(fā),，結(jié)合基金業(yè)務(wù)實際應(yīng)用場景形成具有競爭力的智能化應(yīng)用解決方案，并實施落地;跟蹤人工智能最新研究成果和技術(shù)趨勢,，適時引入相關(guān)技術(shù)驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新,。同時，鵬華基金也在招兵買馬,，實名招聘機器學(xué)習(xí)工程師,。
另一家大型基金公司也在招聘機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí),，開出25-50K·23薪的有競爭力的薪資。還有基金公司給出60-90K·15薪的更高籌碼。
除了在招聘網(wǎng)站上招募人才,，不少公司還有多元化的人才策略。
博時基金相關(guān)人士介紹,，在招聘和儲備機器學(xué)習(xí)相關(guān)人才方面,，首先與頂級大學(xué)和研究機構(gòu)建立合作關(guān)系，通過實習(xí),、項目合作和校園招聘等方式吸引優(yōu)秀的研究生和博士生，比如我們正在和北大CCF聯(lián)合舉辦量化比賽,，尋求合適的人才,。
“其次，博時基金在行業(yè)內(nèi)也建立了良好的口碑,，不斷吸引已經(jīng)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有所建樹的專業(yè)人士,。最后，公司還為員工提供持續(xù)的培訓(xùn)和學(xué)習(xí)機會,，成立了AI興趣小組,、并定期展開研討會，從內(nèi)部挖掘具備學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新精神的員工,?！鄙鲜鋈耸勘硎尽?/section>
在積極招兵買馬的背后,，是看好AI技術(shù)能賦能公募基金投研業(yè)務(wù),。
上述博時基金人士介紹，在投研上,，公司主要運用深度學(xué)習(xí)和樹模型分析市場行情數(shù)據(jù)和基本面因子指標,，捕捉資產(chǎn)價格和交易行為中的復(fù)雜規(guī)律，輔助投研人員進行選股邏輯生成和選股信號挖掘,。深度學(xué)習(xí)主要用做因子挖掘,，機器學(xué)習(xí)算法主要用來滾動地捕捉資產(chǎn)預(yù)期收益與因子指標間的數(shù)量關(guān)系及變化規(guī)律。
在上述人士看來,，機器學(xué)習(xí)在研究領(lǐng)域具有很多獨特優(yōu)勢,，首先，相較于人類研究員,，機器學(xué)習(xí)算法可以處理大量,、高維度的數(shù)據(jù)，這在處理復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)時尤其重要。
其次,，無監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)有時能夠揭示數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系和隱藏規(guī)律,，提供很多具有啟發(fā)的新視角和新觀點，能夠給研究員和基金經(jīng)理更多啟發(fā),，最后機器學(xué)習(xí)也能夠替代一部分重復(fù)性的工作,，比如信息提取、風(fēng)險監(jiān)控,、高頻交易等等,。
事實上，通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)的運用,，部分基金公司已經(jīng)獲得實際效益,。長城基金總經(jīng)理助理、量化與指數(shù)投資部總經(jīng)理雷俊表示,，過去更多用傳統(tǒng)基本面多因子框架,，去年底公司應(yīng)用了自行開發(fā)的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)框架的因子挖掘系統(tǒng)。
“從過去私募和其他同行的應(yīng)用情況來看,，對于小盤這一類產(chǎn)品,，因子挖掘、深度學(xué)習(xí)框架展現(xiàn)出較強的競爭力,，這也在我們2021年開始跟蹤的內(nèi)部模擬盤中得到了驗證,。所以去年底開始把這套Alpha模型運用在偏小盤市值的產(chǎn)品中，在廣度領(lǐng)域,，這套方法論的ICInformation Coefficient,，信息系數(shù))因子收益預(yù)測能力更強，預(yù)測的穩(wěn)定性也更高,。我們將該方法應(yīng)用在了長城中證500指數(shù)增強與長城量化小盤上,，這兩個產(chǎn)品今年實盤跑得比較不錯?！崩卓∵M一步表示,。
談及機器學(xué)習(xí)在研究領(lǐng)域的優(yōu)勢，雷俊分析稱,，“一是相較于傳統(tǒng)多因子模型的線性指標分析,，深度學(xué)習(xí)模型可以處理一些非線性數(shù)據(jù)，比如文本,，一段文字或者一個研報,。二是截面跟時間序列的區(qū)別，時間序列在深度學(xué)習(xí)框架下有很多模型去做,。三是最終形成的結(jié)果里會有比較多非結(jié)構(gòu)性的東西,，而且它是一個系統(tǒng)，理論上可以做不同的‘供給’，可以擴充龐大的因子庫,?！?/section>
此外，還有人士認為,，整體而言,，基金公司利用AI相關(guān)技術(shù)對研究的賦能，包括海量信息的提純,、加工,；產(chǎn)業(yè)鏈上下游各個環(huán)節(jié)的研究數(shù)據(jù)梳理與模型化；基于中文文本訓(xùn)練而進行的產(chǎn)業(yè),、標的等的情緒分析等,。通過AI技術(shù)可以極大釋放研究的潛力，提升研究的效率,。未來隨著AI技術(shù)的進一步落地,，可能對整體投研帶來不少變化。
越來越多的人工智能技術(shù)應(yīng)用到投研環(huán)節(jié),，已成為不可抵擋的趨勢。
“傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)開發(fā)訓(xùn)練門檻高,，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求高,，投研應(yīng)用場景有限。隨著以大模型為代表的新的人工智能技術(shù)的發(fā)展,，相信人工智能技術(shù)將會在量化投資,、數(shù)據(jù)分析、合規(guī)數(shù)字化等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用,?！鄙鲜霾r基金人士就表示，未來將會持續(xù)關(guān)注并跟進最新的人工智能技術(shù),，將其應(yīng)用在投研和日常工作中,。
據(jù)一家大型基金公司人士也表示，機器學(xué)習(xí)在金融投資中的應(yīng)用,，主要包括預(yù)測股票市場,、風(fēng)險控制、智能投資組合等方面,?？梢杂糜谔岣咄顿Y決策質(zhì)量和有效管理金融投資，促進投資成功,，以及使投資者能夠以更低的風(fēng)險獲取更高的回報,。
“金融數(shù)據(jù)的一個很重要的特點就是低信噪比。一方面因為噪聲過于繁多，會淹沒真正的有效信息,；另一方面,，交易行為的存在使得金融市場的低信噪比這一特征長期持續(xù)?！鄙鲜鋈耸勘硎?，單一的學(xué)習(xí)器常常無法準確的捕捉市場的某些重要特征和有效信號，從而產(chǎn)生較大的偏差,。而機器學(xué)習(xí)的主要目的在于發(fā)現(xiàn)規(guī)律或重現(xiàn)規(guī)律,。算法的不斷改進或?qū)⑻嵘龣C器學(xué)習(xí)在低信噪比數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。在全面注冊制時代,，機器學(xué)習(xí)擁有更廣闊的應(yīng)用前景,，有利于提升投資效率，輔助投資決策,。
談及具體對市場的影響,，雷俊也有深入分析，他認為,，從IC來看,，目前深度學(xué)習(xí)適用的市場還是非常廣泛的，牛市,、熊市,、震蕩市都能適用，但是會有一些區(qū)別,。
“整體上看,，IC的有效性在下降，市場的有效性在提升,。從時間長期維度來看,，越來越多人利用這項技術(shù)或者這個data參與市場?！崩卓”硎?，深度學(xué)習(xí)的有效性體現(xiàn)在多頭和空頭這兩個層面，空頭估計略微比多頭好一點點,，在市場比較弱勢或者震蕩的時候,，這一類產(chǎn)品在市場上的排名會更好。而在全市場強進攻的行情下,，它可能跑不過賽道股,，但有望能跑贏指數(shù)。
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