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9月3日，2022世界人工智能大会“数无疆·智无界”主题分论坛在上海世博中心召开，明汯投资合伙人、投资总监解环宇从AI与量化投资的发展进程谈起，再结合AI核心三要素，拆解人工智能在量化投资的应用和落地，最后以如何打造高效迭代量化投资AI框架展开阐述。

在解环宇看来，人工智能核心三要素在量化投资中都至关重要，三要素有效协同有助于量化投资策略持续高效迭代，如某一要素出现明显短板，则有可能错失高速发展机遇。

第一个核心要素是数据。金融数据因低信噪比、时序单调性，比其他行业的数据更复杂。我们在制造模型的时候，尤其强调避免过拟合，同时处理金融数据时要非常注重逻辑。

第二个核心要素是算法。算法（也可以称之为模型）无疑是整个量化投资的核心，一般有因子挖掘模型、预测模型、组合优化及交易算法模型三种。其中，因子挖掘模型里有逻辑因子挖掘和算法因子挖掘两类，而预测模型则涵盖注重可解释性的线性模型和可端到端的深度学习模型及统计学习、机器学习模型，组合优化及交易算法模型包括传统的均值方差模型和比较前沿的强化学习模型。

第三个核心要素是算力。“模型的算法依赖算力，我们每一年在高性能计算集群的投入非常巨大，未来我们会进一步扩建计算集群，现在每个月都要做一次规划，为未来半年、甚至一年算力扩张提前做好准备，这样才能为各种算法模型的训练提供充足的资源保障。”解环宇表示。

解环宇指出，人工智能体现在量化框架的每一个环节和角落，一个较为成熟的量化投资AI平台应该具备两大特质：前瞻性和高效迭代，前者体现在较为完善的顶层设计上，后者体现在多项目协同推进中。

最后，解环宇呼吁更多的人才关注量化投资领域。在他看来，量化投资与人工智能归根结底还是“人”，这一个个工程的背后凝结的是人的才智和汗水。

关键词： 量化投资 人工智能 投资合伙人