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AI管理基金引热议 百亿私募看法偏谨慎

近期国内某主观私募公开发声,将用AI取代基金经理投资工作,引起业内较多关注。该私募称,拟安排公司4位研究员,以及一个基于人工智能的机器人,独立管理5只不同的私募基金。

对于这则私募圈热点新闻,多家受访的百亿私募人士却普遍给出“偏谨慎”的分析和看法。

仍存在多个短板

在传统股票主观投资管理中,AI彻底取代基金经理,有哪些前提条件?目前面临哪些难点?未来可能出现怎样的取代进程?

针对上述问题,上海某百亿级主观多头私募负责人向中国证券报记者表示,按照正常的投资决策流程,一只股票被基金经理决定买入前,普遍经历深度研究、股价观察、上市公司现场调研等多个重要环节。而在这些环节之后,也需要满足相应条件才能进入投资决策流程和交易阶段,并在建仓后仍需跟踪股票进行仓位管理。“整体而言,大量的投研工作人工参与度都很高,很难由AI替代。”该私募人士称。

此外,该私募人士同时指出,目前国内私募行业中AI参与度最高的投资方式无疑是量化策略,但即便如此,仍然需要专业人员对风控指标、持股权重等多个关键点,进行主观或主观与量化结合的设置,才能符合产品设计要求。

与此同时,多家百亿私募的相关人士表示,在目前的私募行业规范下,“纯AI管理基金”实际上存在明显的合规漏洞。在现有法规框架下,基金经理作为基金投资的第一责任人,也是私募基金法律关系中不可或缺和严格规定的一环。

量化赛道已有应用

对于AI相关技术、模型在金融投资中的融合,多位头部量化私募人士也普遍指出,多年以来,量化投资对于AI已经展开了较多深度应用。

宽德投资相关人士称,从某种角度上看,“AI彻底取代基金经理”事实上是一个伪命题。一方面,在量化投资行业,一家合格的量化管理人应以投资结果为目标,而非过度关注是否“纯AI化”。另一方面,量化投资本就属于“人脑+电脑”的科学投资范式,随着人工智能的不断发展,人脑与AI的结合方式还会持续进化、丰富,朝着不断优化投资效率的方向迭代。无论是以各类Copilot(微软开发的Windows AI助手)为代表的辅助型生产力工具,还是使用“接近文本层面的AGI水准”大语言模型处理文本类型的另类数据,以及利用深度学习技术为代表的机器学习进行市场定价等,近年来AI在量化投资领域的场景化应用是全方面的。如生成交易信号、优化配置资产、风险度量、风险预测、动态风险控制等。从该机构自身的发展来看,公司也将持续拥抱新技术的应用,不断融入量化框架的每个环节。

鸣石基金相关负责人介绍,在该机构“五环多核”量化流水线投研模式中,AI环节是重要一环,主要应用于信号构建以及因子挖掘。此外,AI技术还在公司的另类数据处理、交易决策等投研环节中均有涉及。随着算力资源的不断升级,未来AI在公司各环节的覆盖度预计将持续增大。

定位“赋能”更显科学

世纪前沿相关负责人表示,AI的蓬勃发展,极大地提高了量化投资的效率,它的生产力升级对于量化投资的发展大有裨益,相关“赋能”能够让研究的过程更加如鱼得水。从根本上看,AI带来的技术更新,正是量化投资整体系统工程优化中重要的部分。整体来看,量化投资是一个综合性系统工程。虽然AI能够有效提高投资效率,但不能和量化模型、量化策略直接划等号。

作为一家以FOF策略为主的头部管理人,万丰友方副总经理张伟进一步表示,仅从技术角度而言,AI目前主要承担投资“赋能”与“助推”的角色,作为独立基金经理自主投资决策的条件并不成熟。投资本身并没有放之四海而皆准的方法,如何找到“正确”的知识让AI去自主学习是其中的难点。此外,张伟以该机构的实践举例称,在FOF投资中的资产配置领域,公司多年前自研推出的资产配置管理系统,就运用了AI技术自动识别产品并生成产品特征,按照策略分析模型筛选出优秀管理人,并对不同产品进行“多维画像”。

张伟认为,整体而言,FOF管理人既需要具备底层优秀投顾和策略的挖掘、甄别能力,也要有跟踪判断管理人投资和组合优化的能力,并且还需要在此之上形成自身的大类资产配置、风险定价、风控管理、投后管理能力。而在这些投资流程中,AI能够起到强大的支持赋能作用。随着大模型的兴起和应用,AI在复杂数据和模型的处理、资产配置的优化和投资决策效率提高上,将有更多发挥空间。

原文转自:中国证券报·中证网

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