量化基金经理在每个交易日起床可能比其他人早。

2月17日上午7:30，南方基金量化基金经理解锐开始工作。此时，解锐更像是一家科技公司的IT工程师。他需要首先检查一些系统，包括数据、因素、策略和其他模块的更新。如有异常，应及时修复，以免影响当天的交易。

早上8:30，解锐和南方基金公司量化团队的同事们将开始内部晨会交流。9点15分，还需要做好盘前准备，检查策略模型生成当天的交易列表。

9:30-15:00开盘时间，如果当天有交易需求，解锐将从开盘开始逐步交易。同时，由于定量研究需要大量的编写代码、运行代码和分析结果，研究工作也将在盘中进行。此外，他还将观察市场的变化，这可能会对研究方向产生一些灵感。

收盘并不是所有工作的结束。收盘后三小时内可参加券商内部路演。晚饭后，市场将在同一天复盘。事实上，作为一名量化基金经理，“下班”后的工作可能会更加繁重。

“特别是，一些计算量大的研究将在晚上进行，在睡觉前调试代码并开始运行，这样你就可以在第二天分析结果。”解锐告诉证券公司的中国记者。

鹏华基金量化衍生品投资部总经理苏俊杰还向证券公司中国记者强调，每个交易日开盘前的工作必须检查夜间程序中的数据和因素更新，确认量化模型输出的相关信号，确定当天组合的交易和仓库调整；开盘后，他将发出交易指令，继续跟踪市场和投资组合的实时表现，确保组合相对于市场表现符合预期，并在必要时及时调整组合的权重和配置。如果市场发生重大变化或模型异常，也需要在第一时间采取行动，尽量避免投资组合的损失，尽量降低投资组合的风险。

“本质上，量化基金经理的大部分工作都是做研究和写模型。” 长城基金量化与指数投资部总经理雷军表示，核心工作主要涵盖清理数据、数学建模、编写代码、调试代码、包装程序等五个内容，几乎每个交易日都是如此。

随着明星基金经理在公开发行行业的“成本”越来越高，以及过度依赖明星基金经理可能带来的客户和资本规模损失风险，越来越多的基金公司专注于“低成本”和人工智能技术支持的定量基金产品。

随着a股市场注册制度的开放和越来越多的股票，传统的选股基金经理迎来了更加困难的选股工作。然而，对于量化基金经理来说，这无疑是一个新的大陆，突然发现了无限的机会在广阔的股市海洋中。一个值得注意的现象是，不仅大型公开发行基金愿意投资于定量产品人工智能和机器学习，而且缺乏明星基金经理资源的中小型基金公司也希望通过相对较低的定量产品技术投资，对市场上的明星基金效应进行不对称竞争。证券公司中国记者注意到，创金和信基金、长城基金、大摩华信基金都在加强人工智能和定量基金的布局，考虑到目前明星基金经理的私募浪潮，以及对量化基金和人工智能技术的强烈乐观，大型公募基金也在不遗余力地加强产品布局。

“鹏华基金的量化基金很早就添加了人工智能元素，通过机器学习挖掘大量数据，通过人工智能整合和筛选信息。苏俊杰在接受中国证券公司记者采访时指出，人工智能为公开发行基金开辟了一个新世界。定量基金选股利用机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术分析大量数据，实现投资组合优化和风险控制，提高投资回报。通过自动化，这些技术可以有效地从大量数据中挖掘出有效的信息，减少人为干预的影响，提高决策的准确性和效率。因此，在当前信息化快速发展的时代，量化基金的优势越来越明显。

博世基金林景艺也承认，AIGC技术可以有效提高定量投资的效率，主要体现在战略数据处理和代码实现上。博世基金将机器学习技术纳入定量模型，可以发现机器学习技术确实可以提取很多样本中表现突出的因素和策略，但样本外的工作效果仍然存在很大的不确定性。

“股票数量越来越多，但人脑思维的深度和覆盖范围有限。定量基金的人工智能技术可以弥补人脑思维的局限性。”长城基金雷军在接受中国证券公司记者采访时表示，经过大量样本培训形成的选股逻辑在深度上是人脑无法简单理解的。

由于“机器学习”的优势，量化基金产品比主动选股基金产品更难适应市场的各种变化。

摩托车定量配置混合基金经理王联欣向证券公司中国记者强调，一般来说，定量基金比活跃管理基金的头寸要分散得多，因此净值弹性相对缺乏。然而，在整体上涨的牛市中，定量基金由于风格稳定、纪律性强而表现突出，在相对较弱的市场环境中，定量基金也会因其完全分散的特点而波动较低。

“量化基金产品几乎可以在股市的多种风格中获得更好的回报。彭华基金苏俊杰认为，由于量化基金的投资运作一般是将预设策略和规则转化为具体的计算机程序，进行资产配置和风险控制，快速做出交易决策和交易，使得量化策略的收益表现与股市关系不明显，使得量化基金有机会在震荡市场或牛市中获得美好的收益。

量化基金之所以能在股市的千变万化中不断抓住好股票，是因为人工智能利用了各种“因素”。

“各种因素的有效性都在发生变化，比如最近技术因素产生的投资效果非常好。王联欣告诉券商中国记者，从数据来源来看，大摩量化配置混合基金在金融、数量、价格、情感和资本因素方面有着深厚的培育，但一般采用动态评价因素性能和自适应权重分配方案，即从因素的实际性能出发，选择长期、中期、短期内性能良好的因素进行科学配置，例如，在过去的一年里，当市场进入相对波动的状态时，大摩华新基金公司及时观察到技术因素的表现逆势而上，逐渐增加了技术因素在组合中的配置权重。

在鹏华基金的量化团队中，基金经理苏俊杰通常会考虑多种因素，包括基本面因素、成交量和价格因素、情感因素等。在考虑因素时，他通常更关注在不同的市场环境中表现良好的因素。

例如，苏俊杰所说的成交量和价格因素主要考虑股票价格、成交量等相关指标及其内部关系，可以很好地衡量市场的交易行为和交易强度，是一个相对高频的指标；例如，成交量和价格相关性是一个非常具代表性的成交量和价格因素。股票市场经常谈论成交量和价格上涨、成交量和价格下跌，这有助于预测股票的后续趋势。因此，鹏华基金量化团队通过计算相关性将这些逻辑因素应用到模型中。虽然成交量和价格因素与代表各种财务指标的基本面因素之间的相关性往往很低，但两者的结合可以事半功倍。

显然，市场上因素有效性的不断变化也意味着量化基金需要不断的迭代策略，特别是发现和添加新的“高价值因素”，才能真正实现高度的人工智能，战胜市场，这就要求量化基金经理不断挖掘各种数据。

“如果没有持续迭代，选股的有效性就会下降。创金合信基金首席量化投资官董梁表示，要克服市场，需要不断研发，部署新因素和新建模方法，寻找新数据源，努力开发新因素。目前，在创金合信基金的生产模式中，有三个机器学习模块：随机森林、遗传规划和深度神经元网络，这些模块在实战中提供了额外的选股能力。

当阿尔法围棋经常击败围棋冠军和围棋明星时，基于AIGC的“机器学习”在投资中的应用是否可能被公开发行业的明星基金经理完全取代？

券商中国记者在采访中了解到，人工智能下定量基金与主动选股思维的结合已成为定量基金产品的新趋势，这可能意味着顶级基金的选股策略在人工智能技术背景下仍有很高的价值认可度。

“投资中的人工智能与人脑并不对立。人脑的优势在于深入研究。定量投资的核心是广度。如果有效结合，可以产生良好的效果。彭华基金苏俊杰告诉证券公司中国记者，例如，在积极投资中，投资经理的研究和分析能力可以帮助发现一些独特的投资机会，并结合定量分析工具优化投资组合和风险管理，可以实现更精细的组合控制；在定量投资中，机器学习和大数据分析可以帮助发现隐藏在数据中的规律和趋势，此时，结合积极投资的一些定性因素，辅助决策可以弥补一些数据规则中遗漏的信息；两种投资方式的相互整合可以使投资决策更加全面有效。

博世基金林景艺也认为，定量是一个过程和工具，而不是最终目标。定量策略设计本身就是从积极投资的分析逻辑中提炼出来的，并且一直在走相互融合的道路。与此同时，越来越多的积极选股基金经理也开始使用定量工具来帮助他们做出决策，例如，一些值得研究和跟踪的目标是从许多上市公司的定量指标中筛选出来的。

“我们的定量团队和积极选股的基金经理在核心股票池的维护、每月金股的推荐和评估、模型评分和排名等方面不断分享和合作。创金合信基金董亮表示，定量投资的优势在于排雷能力强，在模型的严谨性、更新的及时性、覆盖面的全面性和风险控制等方面具有一定的优势。积极投资在深入挖掘个股和应对宏观环境变化方面具有不可替代的优势。如果能将定量投资与主动投资相结合，各取所长，就有可能实现更好的投资回报。