人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是在量化投資領(lǐng)域的應(yīng)用，正引領(lǐng)著一場金融行業(yè)的變革。自英國科學(xué)家阿蘭·圖靈在1950年提出著名的“圖靈測試”以來，這一領(lǐng)域的研究與實踐便不斷取得新的突破。明汯投資，作為國內(nèi)量化投資的領(lǐng)航者，始終走在技術(shù)前沿，積極將機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)融入量化投研流程。
機器學(xué)習(xí)的核心在于模擬人類的學(xué)習(xí)行為，構(gòu)建機器的自我學(xué)習(xí)能力，從而使其能夠進行復(fù)雜的識別和判斷任務(wù)。而深度學(xué)習(xí)，作為機器學(xué)習(xí)的一個新興分支，更是專注于從樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)內(nèi)在規(guī)律和表達層次，實現(xiàn)了“特征學(xué)習(xí)”或“表示學(xué)習(xí)”的飛躍。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過自身生成優(yōu)質(zhì)特征，進一步推動了機器學(xué)習(xí)在全自動數(shù)據(jù)分析方面的進步。
明汯投資自2017年起，便前瞻性地布局了機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的融合應(yīng)用。他們不僅將這些前沿技術(shù)融入傳統(tǒng)的線性模型中，還帶領(lǐng)團隊開發(fā)了一套全新的投研體系和自動化交易策略，成功地將人工智能技術(shù)應(yīng)用于金融市場，成為了國內(nèi)量化私募領(lǐng)域的佼佼者。這一創(chuàng)新舉措，不僅提升了投資效率，更為投資者帶來了更為穩(wěn)健的回報。
隨著A股市場有效性的提升和機構(gòu)化趨勢的加強，量化私募面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，明汯投資持續(xù)加大在機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)方面的投入。他們深知，這些技術(shù)擅長處理海量數(shù)據(jù)和高維特征，能夠更準(zhǔn)確地捕捉市場信號，為投資者創(chuàng)造超額收益。
在深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用上，明汯投資更是走在了前列。他們利用深度學(xué)習(xí)模型的靈活性和自動學(xué)習(xí)特征的能力，構(gòu)建了適合不同情景的建模體系。隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，模型的線性和非線性表達能力也得到了顯著提升。這不僅提高了投資策略的精準(zhǔn)度，還為投資者帶來了更為豐富的投資選擇。
明汯投資在人工智能技術(shù)的應(yīng)用上，并未止步于簡單的特征提取和分析。他們進一步探索了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展?jié)摿Γ瑖L試直接分析原始數(shù)據(jù)，而無需進行特征提取。這一做法不僅避免了人為選擇導(dǎo)致的信息丟失，還保留了數(shù)據(jù)的完整性，為投資者提供了更為全面、準(zhǔn)確的市場信息。
自2014年成立以來，明汯投資始終致力于將前沿科學(xué)技術(shù)與量化投資相結(jié)合。他們開發(fā)了全頻率、全維度、全覆蓋的策略模型，實現(xiàn)了人工智能模型與傳統(tǒng)量化模型的有機結(jié)合。這一創(chuàng)新舉措，不僅提升了投資效率，更為投資者帶來了更為穩(wěn)健的回報。如今，明汯投資已成為國內(nèi)首批管理規(guī)模突破500億的量化機構(gòu)之一，其影響力可見一斑。
為了進一步提升投資效率和市場競爭力，明汯投資自2019年起，大規(guī)模建設(shè)了高性能計算集群。這一舉措不僅提升了數(shù)據(jù)處理和分析的速度，還為投資策略的研發(fā)和優(yōu)化提供了強有力的支持。截至2023年底，明汯投資自有的高性能計算集群已躋身世界超算排名TOP200榜單，這一成就不僅彰顯了其在技術(shù)方面的實力，更為其在量化投資領(lǐng)域的領(lǐng)先地位奠定了堅實基礎(chǔ)。
