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　　8月11日，AI大模型资本产业论坛暨第九届新浪财经上市公司年会在北京举行。吴晓求、田轩、周鸿祎、冯俊兰、武超则、余兴喜、胡锡进、赵伟、盛丰衍、于海宁等专家学者、企业掌舵者、金牌分析师、明星基金经理齐聚。深入探究人工智能赋能与发展、活跃资本市场、后市投资机会等热门议题。

　　西部利得基金主动量化投资总监盛丰衍表示，量化基金这两年业绩的优秀是什么原因呢？三个关键词：小盘、反转、AI。

　　从2024年2月春节回来之后，小盘开始强势一直到现在，而量化基金配置股票比较多，平均市值更低，相比于传统的权益投资，小盘强势的情况下量化基金比较优秀。

　　第二个关键词是反转，有时候市场偏动量，有时候偏反转。在2024年和今年，存量博弈甚至局部领域缩小博弈的时候，市场呈现出反转，而反转对于主观判断而言是有一定难度的，如果有一年的投资机会，我可以花三个月时间把行业趋势政策研究透，每个核心公司都调研一遍，三个月时间结束完了，我决定在这个时点上车，接下来有九个月的时间我可以享受。如果是反转的市场，行情就三个月，等你研究完了可能就没有了，在这样反转驱动的市场下，量化基金就比较占优。

　　第三个关键词是AI，人工智能，人工智能应用至少在三个方面。

　　第一个，文本分析。从卖方分析师撰写的研报文本到新闻联播都是，去年研报文本这一块所有的卖方分析师加在一起，每天光文本摘要部分27万字，可以想象一下如果用传统的方式，用人工读太耗时间和头发，用传统的量化处理也不行，因为量化必须处理标准化后的数据，那些盈利预测可以处理，但是文本不行。有了AI的文本分析工具之后情况就不一样了，可以非常高效的把所有的摘要中的语义情感分析帮你分析透，经过我的观察，整个AI系统把卖方分析师的黑话都已经学会了，比如星巴克的中杯是小杯，分析师的中性是看空，类似的黑话都懂。

　　除了研报文本以外，新闻联播也是，我在当基金经理之前从来不看新闻联播，到第三个年头的时候我发觉这东西真有用，真的会影响到A股未来一段时间的表现。坊间有个传言说能读懂新闻联播的，至少是个处长级别，如果用这个标准去看我们的AI模型，目前只是一个喜欢炒股的小科员，我相信经过我们不断的努力，在今年年底之前能让它升科长。

　　整个模型是基于Transfomer架构的，今年很火的ChatGPT底层其实也就是类似的Transfomer框架的，它在文本识别、机器学习翻译方面有很好的效率，比传统的CNN算法更为有效，这是第一大应用。

　　第二个，多因子选股。传统多因子选股干的是找牛股基因，低估值、高成长，关注度不高，大股东还增持等等，但是这些标准都是线性的，高估值就比低估值要差，如果估值再低一些，就是线性的关系。在股票的研究中，特别是现在已经2024年了，这种线性规律越来越少，很多都是非线性规律，如果我把找好股票比喻成找好老公的话，就是需要帅气但是不能太帅气，需要老实但是不能太老实，需要有事业心但是不能太有事业心，这就是很典型的非线性规律。

　　还有多因子之间的交叉非线性规律，这句话是什么意思呢？比如说大家可以喝酒，也可以开车，但是你不能既喝酒又开车，这就是多个因子之间的交叉规律。放到A股选择上，就是你可以这支股票最近创出新高，也可以放量大涨，但是不能在高位放量大涨，未来的预期可能就不那么理想，这就是人工智能带给我们的挖掘非线性规律的一种能力。现在规律越来越复杂，因子越来越多，用神经网络模型等等可以把非线性模型挖出来用于投资。

　　第三个，高频量价数据挖掘。去年2024年五千个上市公司，每秒的数据加起来是12T，这12T中有我的贡献也有在座各位的贡献。有人问我说要预测股票未来的涨跌，我到底该看什么东西，我会问你到底要预测多长未来的周期。如果你要预测未来一年，看看产业政策，看看整个国内外的环境，去上市公司跑一跑，跟董事长聊一聊，甚至跟他的前妻聊一聊拿了多少股份等等。如果你只打算预测未来一个月，看看最近一期的财务报表，卖卖各位卖方分析师观点如何。如果要预测未来一天，刚刚那些信息其实都不重要了，甚至于它到底是什么行业的公司都已经不重要了，重要的是过去几天在秒级数据上大家的博弈情况究竟为何，你能够探测出一些信息，比如说有的人可能真的想买很多，但是他只买了一部分，这些信息也能够被探测出来，这就是高频量价数据挖掘的魅力。