幻方量化DeepSeek-V3人工智能模型树立新标杆，但主观交易仍优于人工智能驱动型股票交易
2025年1月1日 – 2024年12月30日，著名量化资产管理公司领导者幻方量化创立的人工智能初创公司DeepSeek发布了其突破性的大型语言模型DeepSeek-V3。这款尖端模型在各种基准测试中超越了主流开源替代方案，其性能与顶级闭源模型相当，在编码和数学方面具有卓越的能力。然而，尽管该模型代表着人工智能技术的一大飞跃，但包括高飞公司自身在内的人工智能驱动型股票交易策略的业绩表明，在实现持续的市场超越方面仍面临挑战。
DeepSeek-V3：人工智能技术的游戏规则改变者
DeepSeek-V3展示了幻方量化公司的技术实力，在数学和编码等复杂领域超越了许多开源模型，并与领先的专有系统不相上下。这一发展巩固了幻方量化公司在人工智能领域的主要地位，它利用其在量化金融方面的丰富专业知识，不断突破人工智能的界限。
幻方量化的人工智能股票交易：投资者喜忧参半
幻方量化公司进军人工智能驱动型交易策略，吸引了投资者对“人工智能股票交易”潜力的极大关注。然而，结果显示了一个更为细致的现实。根据私募基金排名网络的数据，在幻方量化公司公开披露业绩数据的65只基金中，只有29只基金的年回报率超过10%，其余36只基金则出现亏损。此外，量化多头头寸的表现逊于自由裁量股票策略，这让人们对人工智能能否带来优越的投资回报提出了质疑。
主动型管理与人工智能驱动型管理：全球视角
人工智能驱动型策略难以超越主动型管理的困境并非幻方量化或中国的独有现象。在美国，由Qraft Technologies管理的人工智能驱动型基金，包括大型股动量ETF (AMOM)和多元多因子ETF (QRFT)，也同样跑输了基准。这些全球趋势凸显了人工智能在应对不可预测和动态的市场环境方面面临的挑战。
人工智能在资产管理中的作用：增强器，而非替代品
尽管面临这些挑战，人工智能仍然是资产管理中不可或缺的工具，它可以增强数据分析、预测建模和风险管理等任务。专家强调，人工智能最好作为人类基金经理的补充，而不是替代品。人工智能的计算能力与人类判断和战略决策相结合，被广泛认为是实现更好投资结果的最佳方法。
业绩分析：主动型管理为何胜出
主动型管理的优势
主动型基金经理通过以下方式取得成功：
- 人类直觉: 能够融入不可量化的因素，例如地缘政治事件、监管变化和市场情绪。
- 动态适应性: 快速调整策略以应对不可预见的市场变化。
- 战略配置: 擅长识别和权衡新兴行业或被低估的主题。
人工智能策略面临的挑战
- 过度拟合和偏差: 人工智能模型可能会过度拟合历史数据，从而创建出在模拟中表现出色但在实际市场中却失败的策略。
- 市场动态的复杂性: 人类行为、黑天鹅事件和不断变化的市场结构本质上难以用数学建模。
- 人工智能模型之间的竞争: 类似策略的激增稀释了阿尔法收益的潜力。
- 市场流动性限制: 人工智能通常在流动性极高的市场中运作，而阿尔法机会在那里很少。
展望未来：人工智能在金融领域的未来
人工智能的长期优势
- 大规模数据处理: 人工智能可以分析海量数据集，识别可能被人类分析忽略的相关性。
- 运营效率: 自动化例行任务可以降低成本并提高速度。
人工智能的新兴作用
- 作为决策支持工具，人工智能可以帮助进行情景分析、投资组合优化和风险评估，使人类经理能够做出更明智的选择。
行业变化和战略调整
人工智能的广泛应用正在改变资产管理行业：
- 市场超高效率: 人工智能在流动性市场中的日益普及正在提高效率，使得可利用的低效率空间越来越小。
- 混合模型: 未来在于将人类创造力与人工智能洞察力相结合，创造出能够利用两者优势的策略。
对利益相关者的建议
对资产管理公司:
- 投资开发将人工智能的分析能力与人类决策相结合的混合方法。
- 探索效率较低的市场，人工智能可以在这些市场中产生独特的见解。
对投资者:
- 多元化投资组合，包括主动型策略和人工智能驱动型策略。
- 优先选择能够清楚地沟通其人工智能集成和监督流程的基金。
对人工智能开发者:
- 关注适应性和实时学习，以提高人工智能在动态市场中的性能。
- 与金融专业人士合作，提高人工智能模型的相关性和可解释性。
结论
幻方量化公司的DeepSeek-V3强调了人工智能改变包括金融在内的各个行业的巨大潜力。然而，人工智能驱动型量化策略面临的挑战揭示了人类专业知识在应对复杂和不可预测的市场中仍然至关重要。随着技术的进步和混合策略的出现，人工智能和人类基金经理之间的合作可能会塑造资产管理的未来，将计算能力与战略洞察力相结合，从而构建一个更精细、更高效的金融生态系统。