◎记者朱妍
一石激起千层浪。DeepSeek的横空出世，在公募行业掀起了大模型本地化部署浪潮，AI技术对量化投资的影响进一步加深。光大保德信量化投资部负责人、光大红利量化拟任基金经理朱剑涛告诉上海证券报记者，近几年量化团队基于公司算力平台，积极引入机器学习模型，人工与AI的结合丰富了投资决策依据。
“对于量化投资，大模型带来的影响主要体现在效率提升上。未来，不排除随着技术的进步，大模型在量化投资中挖掘出更多新的阿尔法，提升投资收益。一旦实现这种突破，或改变公募量化投资的格局。”朱剑涛说。
借助AI提升量化投资实力
朱剑涛拥有16年量化研究经验，先后在华宝信托、海通证券、东方证券、海南进化论私募工作，曾担任东方证券量化首席分析师、数量金融创新实验室负责人、东证衍生品研究院副院长、进化论私募量化研究负责人；2024年5月起担任光大量化核心、光大一带一路的基金经理，现任光大保德信基金量化业务负责人、基金经理。
量化投资的核心环节是因子选股。朱剑涛认为，在高频数据与另类数据等大数据的支持下，人工构建的量化因子数量有百余个，能覆盖各个常用因子门类。“不必盲目追求因子的数量，因为质量比数量更重要。关键在于因子之间的有效性和互补性，让其在投资决策中释放最大效能。”朱剑涛说。
与此同时，朱剑涛借助公司的算力平台，引入机器学习模型以挖掘因子。具体操作上，他先对原始数据进行降噪、归类等基础性加工，然后再将处理后的数据投入自研的机器学习模型。通过这种方式，每年能挖掘出约600个相关性低的选股指标。这些新指标与人工构建的因子库形成良好的互补，丰富投资决策的依据。
今年以来，基金公司掀起了DeepSeek本地化部署热潮，AI对量化投资的影响与日俱增。朱剑涛告诉记者，就目前而言，大模型对于量化投资的影响主要体现在效率提升上。
不过，从提升基金收益的角度来看，朱剑涛认为，目前AI大模型还存在一定的局限。与大模型擅长的文本、图像领域相比，证券投资市场的噪音含量很高，参数多、体量大的复杂模型可能逐层累积放大输入端的数据噪音，影响模型的准确性和稳定性。随着技术进步，大模型可能在量化投资中挖掘出更多新的阿尔法，提升投资收益。一旦实现这种突破，或改变公募量化投资的格局。
红利量化投资值得期待
今年以来，A股市场出现了以科技成长引领的上涨行情，且热点相对集中在AI应用等较窄的领域，量化投资的优势在这样的市场环境中暂未凸显。但不少基金公司提前布局量化产品，捕捉市场变化可能带来的潜在机遇。
以光大保德信红利量化选股混合为例，该基金于3月3日发售，拟任基金经理为朱剑涛。“年初至今的行情确实给量化投资带来挑战，但从历史来看，高贝塔高波动的行情终会向均衡状态回归，量化投资仍然具备一定的长期优势。”他说。
在朱剑涛看来，量化投资能够运用组合优化工具，精准权衡跟踪误差和超额收益，满足投资者对收益和风险控制的双重需求。同时，随着市场发展，量化投资在数据处理和模型应用方面的优势将愈发凸显。量化投资可以处理高频数据和大量另类数据，这些数据中蕴含着丰富的投资信息，通过量化模型的分析和挖掘，能够不断发现新的投资机会，实现长期稳定的超额收益。
红利产品配置需求依然存在
谈及新产品，朱剑涛表示，会根据市场股息率水平的变化，将高股息个股动态纳入股票池，目前池子里的股票数量在700只左右，选择空间较大；然后再运用量化模型选取评分高的股票构建组合。
今年以来，科技板块持续火热，资金大量涌入，对红利产品形成了短期冲击。朱剑涛认为，从长期来看，在市场低利率环境下，险资等机构对红利产品的配置需求依然存在。后续市场关注点会回归基本面，红利类产品的配置需求有望进一步提高。
（文章来源：上海证券报）
(原标题：光大保德信基金朱剑涛：AI浪潮来袭 红利量化或迎来新机遇)
(责任编辑：126)
◎记者朱妍
一石激起千层浪。DeepSeek的横空出世，在公募行业掀起了大模型本地化部署浪潮，AI技术对量化投资的影响进一步加深。光大保德信量化投资部负责人、光大红利量化拟任基金经理朱剑涛告诉上海证券报记者，近几年量化团队基于公司算力平台，积极引入机器学习模型，人工与AI的结合丰富了投资决策依据。
“对于量化投资，大模型带来的影响主要体现在效率提升上。未来，不排除随着技术的进步，大模型在量化投资中挖掘出更多新的阿尔法，提升投资收益。一旦实现这种突破，或改变公募量化投资的格局。”朱剑涛说。
借助AI提升量化投资实力
朱剑涛拥有16年量化研究经验，先后在华宝信托、海通证券、东方证券、海南进化论私募工作，曾担任东方证券量化首席分析师、数量金融创新实验室负责人、东证衍生品研究院副院长、进化论私募量化研究负责人；2024年5月起担任光大量化核心、光大一带一路的基金经理，现任光大保德信基金量化业务负责人、基金经理。
量化投资的核心环节是因子选股。朱剑涛认为，在高频数据与另类数据等大数据的支持下，人工构建的量化因子数量有百余个，能覆盖各个常用因子门类。“不必盲目追求因子的数量，因为质量比数量更重要。关键在于因子之间的有效性和互补性，让其在投资决策中释放最大效能。”朱剑涛说。
与此同时，朱剑涛借助公司的算力平台，引入机器学习模型以挖掘因子。具体操作上，他先对原始数据进行降噪、归类等基础性加工，然后再将处理后的数据投入自研的机器学习模型。通过这种方式，每年能挖掘出约600个相关性低的选股指标。这些新指标与人工构建的因子库形成良好的互补，丰富投资决策的依据。
今年以来，基金公司掀起了DeepSeek本地化部署热潮，AI对量化投资的影响与日俱增。朱剑涛告诉记者，就目前而言，大模型对于量化投资的影响主要体现在效率提升上。
不过，从提升基金收益的角度来看，朱剑涛认为，目前AI大模型还存在一定的局限。与大模型擅长的文本、图像领域相比，证券投资市场的噪音含量很高，参数多、体量大的复杂模型可能逐层累积放大输入端的数据噪音，影响模型的准确性和稳定性。随着技术进步，大模型可能在量化投资中挖掘出更多新的阿尔法，提升投资收益。一旦实现这种突破，或改变公募量化投资的格局。
红利量化投资值得期待
今年以来，A股市场出现了以科技成长引领的上涨行情，且热点相对集中在AI应用等较窄的领域，量化投资的优势在这样的市场环境中暂未凸显。但不少基金公司提前布局量化产品，捕捉市场变化可能带来的潜在机遇。
以光大保德信红利量化选股混合为例，该基金于3月3日发售，拟任基金经理为朱剑涛。“年初至今的行情确实给量化投资带来挑战，但从历史来看，高贝塔高波动的行情终会向均衡状态回归，量化投资仍然具备一定的长期优势。”他说。
在朱剑涛看来，量化投资能够运用组合优化工具，精准权衡跟踪误差和超额收益，满足投资者对收益和风险控制的双重需求。同时，随着市场发展，量化投资在数据处理和模型应用方面的优势将愈发凸显。量化投资可以处理高频数据和大量另类数据，这些数据中蕴含着丰富的投资信息，通过量化模型的分析和挖掘，能够不断发现新的投资机会，实现长期稳定的超额收益。
红利产品配置需求依然存在
谈及新产品，朱剑涛表示，会根据市场股息率水平的变化，将高股息个股动态纳入股票池，目前池子里的股票数量在700只左右，选择空间较大；然后再运用量化模型选取评分高的股票构建组合。
今年以来，科技板块持续火热，资金大量涌入，对红利产品形成了短期冲击。朱剑涛认为，从长期来看，在市场低利率环境下，险资等机构对红利产品的配置需求依然存在。后续市场关注点会回归基本面，红利类产品的配置需求有望进一步提高。
（文章来源：上海证券报）
(原标题：光大保德信基金朱剑涛：AI浪潮来袭 红利量化或迎来新机遇)
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