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目录
1. 今年以来,量化和 AI 策略表现出色,主动基本面投资 “失
灵”了? 5
2. AI 是如何选股的? 7
2.1 AI 为什么能够学会选股?7
2.2 AI 可以当基金经理吗?9
2.3 搭建 AI 策略的门槛高吗? 12
2.4 AI 策略赚的什么钱? 14
3. 机器VS 人类,谁能胜出? 17
3.1 AI 做投资表现如何? 17
3.2 机器的行为特征分析:AI 做起投资来是像人还是像机器? 19
3.2.1 市值特征:最佳的观察窗口 19
3.2.2 AI 更像人是优势还是劣势?22
3.3 AI vs 人类,各自优势何在? 23
3.3.1 AI 策略能跑赢今年最强的传统量价因子吗?23
3.3.2 人类相较 AI 策略存在优势 24
4. 没有永远的成长,只有永远的周期 26
4.1 未来 AI 可能的演变路径 26
4.2 算力会如何影响 AI 策略 27
4.3 给主动权益的建议:静待基本面归来 29
5. 附录:对 3.2.1 其他因子份额表现分析 31
6. 风险提示及声明 33
第2页 共34页
图表目录
图 1:2019-2021 年主动权益表现出色 5
图 2 :2023 年指增为代表的量价超越主动基本面 5
图 3:2023 年累计收益率(%) 6
图4 :AI 策略指增产品 2023 年表现 6
图 5:CAPM 示意 8
图 6 :神经网络不断修正神经元权重来实现拟合 8
图 7 :神经网络示意 9
图 8 :框架图:AI 策略的流程 11
图 9 :人工智能发展历史 12
图 10:本文网络结构示意 13
图 11:框架图:AI 策略的流程 14
图 12:纯量价在AI 策略中表现更好 15
图 13:数据划分示意 16
图 14:五档累计收益比较 17
图 15:AI 策略自有组合相对指数超额累计收益率 17
图 16:AI 策略自有组合多空累计收益率 17
图 17:与市场指增产品比较 19
图 18:AI 组合的市值特征月度比较 20
图 19:市值表现日度比较-反转区间 1 21
图 20 :市值表现日度比较-反转区间 2 21
图 21 :市值表现日度比较-持续区间 22
图 22 :五档累计收益比较-过去一个月波动率 23
图 23 :低波组合VS 自有组合 24
图 24 :Transformer 模型应用场景快速增长 26
图 25 :机器学习算力需求加速增长 26
图 26 :芯片能力十年内提升1000 倍 27
图 27 :ChatGPT 模型参数规模逐代提高 28
图 28 :底部光头大阳线技术形态在不同年份的表现差异较大 29
第3页 共34页
nMwPtRqPnMqQtQtNrQsOpO6MaObRtRnNsQoNlOpPvMfQoOmR9PpOtPxNnOsNwMnMpM
图 29 :2019-2021 年主动权益表现出色
表 1:2019-2023 各年累计收益率(%) 5
表 2 :不同投资策略的比较 10
表 3:不同投资策略基金经理的角色差异 10
表 4 :所用因子名列 16
表 5:5 组年度收益 18
表 6 :5 组年度超额收益 18
表 7 :AI 策略和人类基金经理:各有所长 25
附图 1:PE 表现月度比较 31
附图 2 :PB 表现月度比较 31
附图 3:波动率表现月度比较 31
附图4 :流动性表现月度比较 31
附图 5:动量表现月度比较 32
附图 6 :动量表现日度比较-反转区间 33
第4页 共34页
1. 今年以来,量化和 AI 策略表现出色,主动基
本面投资“失灵”了?
2019 年至 2021 年间,得益于消费、新能源等基本面行情的驱动,主动权益基
金迎来了一波发展大潮。以同花顺偏股混合型基金指数[701013.TI]为例,2019 年至
2
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