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【央视新闻客户端】;

专题:第四届·中国量化投资白皮书研讨会暨园游会

  7月12日,第四届·中国量化投资白皮书研讨会暨园游会举办 ,倍漾量化创始人冯霁出席会议 ,并发表“大模型时代的量化投资 ”主题演讲。

  他表示,今天面向同行就说点“干货 ” 。倍漾量化主打高换手,成立第一天就用“AI 原生”思路做资管——像搭 AI 科技公司那样搭投研系统 。当年大家质疑“机器学习能炒股吗?”现在已无人再问。

  先补一点理论 ,机器学习的核心只有一句话:在训练集上学到的函数,如何在没见过的数据上依旧有效?这就是泛化。80 年代图灵奖得主 Valiant 给出的 PAC 学习框架把它形式化:只要算法能以大概率保证误差有界,我们就敢把模型搬到实盘 。

  那金融市场能不能学?市场非有效 ,除当前价格外还有信息可被利用;时序分布会漂移,但高频数据漂移最慢——分钟级 、tick 级几乎满足独立同分布;样本量极大:沪深交易所一天 3 亿笔,千日就是 3 ,000 亿点。冯霁指出:在高频领域,机器学习不仅可学,而且只会“欠拟合 ” ,不会“过拟合”。

  再说“黑盒不可交易”的误解 。可解释有两条路:用白盒逼近黑盒,再把可解释部分全部扣掉,剩下的才是真 Alpha——Barra 框架早就在做 ,我们把它搬到高频维度;不解释模型 ,只监控统计量。就像你敢坐高铁是因为事故概率极低,而不是司机随时向你解释操作。只要监控指标稳定,就能上实盘 。

  大模型来了 ,游戏规则重写。NLP 以前是分词→词性→特征→模型→评估的流水线,现在三步完成:预训练→监督微调→强化学习。量化投研也会走同一条路——不是修修补补,而是整条生产线重构 。

  倍漾已经把团队拆成两块:机器学习组——负责“准 ”;高性能计算组——负责“快”。没有“因子岗” ,所有人围绕一个统一底座迭代。

  为什么短周期最先被 AI 攻下? 无效性多,信号足;分布稳,可学习;非线性模式丰富 ,人工难刻画 。周期越短,AI 垄断性越强;周期越长,难度指数级上升 。

  AI 投研系统还有一大优势:升级可规划。传统投研靠灵感 ,我们像软件工程一样排期:GPT-2 出来就能预见 GPT-4 长什么样。倍漾内部研发排期已排到三个月后,国庆前哪些能力会提升多少,现在就能写下 OKR 。

  备注:本文由AI辅助 ,根据直播速记整理而来 ,未经本人确认,基金有风险,投资需谨慎!

 

本文来自作者[怀枫]投稿,不代表普济号立场,如若转载,请注明出处:http://www.pjsod.com/pujihoa/5704.html

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    3314

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评论列表(3条)

  • 怀枫的头像
    怀枫 2025年10月22日

    我是普济号的签约作者“怀枫”

  • 怀枫
    怀枫 2025年10月22日

    本文概览:无需打开直接搜索微信:本司针对手游进行,选择我们的四大理由: 1、软件助手是一款功能更加强大的软件!无需打开直接搜索微信: 2、自动连接,用户只要开启软件,...

  • 怀枫
    用户102204 2025年10月22日

    文章不错《实测分享“微乐江苏麻将小程序必赢神器免费安装”分享必要外挂教程》内容很有帮助