发布日期：2024-02-16 09:41 点击次数：164
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“投资逢盛世，FOF正其时！”为了探讨国内私募FOF&MOM基金发展濒临的新机遇、新趋势，由私募排排网主办，招商基金、东证期货蚁集主办，招商证券、耿直证券、汇鸿汇升投资协办的“第八届中国FOF&MOM基金管制东说念主年会”，于2023年7月6日-7日在上海浦东嘉里大旅舍举行。
上海启林投资管制有限公司 王鸿勇
在7月7日下昼的会议上，启林投资首创结伙东说念主、投研总监王鸿勇出席并进行了主题为《ChatGPT与量化投资》的明星私募投资汇报会。
以下为演讲全文：
谢谢主办东说念主，谢谢排排网的邀请，今天我进来的时候看到大会的主题是“工夫驱动时髦，金融赋能异日”，也跟我今天的演讲主题相等契合。
ChatGPT会越来越智能，许多行业会被颠覆
最初，咱们知说念量化投资是一个工夫和金融诱导的投资技能，它的投资顺序亦然跟着工夫的逾越而不停演绎的。本年通盘这个词成本阛阓最热的确定是AI、ChatGPT的见地，毫无疑问咱们也曾站在一个新的工夫驱动的波涛的开首。这个新的工夫确定会影响社会的方方面面，各式行业。国内许多互联网的公司、高校皆初始进入这个领域，拥抱大模子。
前段时期，国内有一家量化私募巨头也发表了公告，要追赶大模子。爽快说，咱们是莫得智商作念大模子策划的，这是不相似的应用领域。然则咱们对于前沿的工夫也在不停的学习，ChatGPT刚出来，咱们公司就饱读吹各职工多初始应用这个工夫，以提高职责截至。我目下基本上每天皆会用ChatGPT匡助我写代码、查而已，其实口角常浮浅的。
我也花了许多时期来学习、了解ChatGPT的工夫，包括Open AI公司发展的历史，以及念念考这个工夫对异日社会、对量化投资会带来若何的启示。今天，但愿借此契机跟公共作念一个对于ChatGPT和量化投资，其实是AI在不同领域的应用，作念一些对比，望望他们有什么探讨的点，有什么不同的点。投砾引珠，但愿给公共一些启发。
先看一下ChatGPT的发展史。他最基础、最蹙迫的基础网罗模子梗概是2017年建议来的。其实这个工夫是他的竞争敌手谷歌建议来的，仅仅Open AI用了这种工夫网罗。跟着后头通盘这个词GPT工夫的演进，很显豁有一个波涛，模子越来越大，参数越来越复杂，transformer层数越来越深。Open AI的首创东说念主敬佩大即是好，倨傲出古迹，只有我的模子实足大，就能够把许多信息压缩到我的神经网罗里，酿成我的常识。
一个基本的趋势是他用到更多的算力，模子越来越大，越来越复杂。自己这个模子在进化，如若类比成一个东说念主的话，他变得越来越机灵，基本上GPT3的智能水平相等于一个大学生，GPT4也曾是一个斯坦福的博士了，况且是内部最机灵的一位。这个经由还莫得收尾，后头可能还有GPT5、6、7，它会变得越来越智能、越来越机灵。
他能够不停的进化，有几个关键的点，最初他是一个工程化的生命，其实它本色上莫得工夫旨趣的冲破和创新，然则他能够掌持海量的数据，专揽强劲的算力去竣事这样复杂的模子，其实是需要相等好的基础设施的营救，和竣事这个工程化的智商。这个工程化的初步的完全的竣事，其实是在GPT4也曾达到了。当这个工程化竣事了以后，后头也初始以插件的式样去股东各式生态化的应用。
当咱们跟GPT对话的时候，偶然候嗅觉咱们确凿不是在跟一个机器对话，好像后头即是一个东说念主。这也引起了一个AI安全的征询，从碳基生命与硅基生命所进的一步，昔时一个科学家建议来，如若是青蛙发明了东说念主类，到底是青蛙掌持东说念主类照旧东说念主类掌持青蛙？也即是说东说念主发明了东说念主工智能之后，当发现这个东说念主工智能也曾成为了这个全国上最机灵的东说念主，咱们东说念主的通盘阐发、常识，通盘的模子十足被东说念主工智能学会了以后，异日到底东说念主能不行确凿掌持东说念主工智能、掌持东说念主类？他也莫得很好的谜底。然则，引起了许多的念念考。
岂论如何样，工夫的波涛也曾初始了。基本上从东说念主类的发展历史来看，即是不停的新的工夫出现，很难以东说念主的壮健为升沉。是以，咱们不错看到这还仅仅一个初始，异日会有许多的行业颠覆。
东说念主类社会本色是三位一体的复杂系统
伴跟着AI的发展，不错看到英伟达的股价亦然一飞冲天，涨了整整500倍，最近他又推出了他的超等筹备机、超等芯片。巨头们也皆在纷繁的布局，蛋糕实在是太饶沃了，公共也要开发这个芯片来留意英伟达的把握。
前段时期百度的总裁发表了“我的大模子不雅”的演讲，他内部建议他对于ChatGPT这个工夫，为什么是代表了一种新的工夫，或者是一种新的范式，一个本色的念念考。我也正经的学习了一下，也引起了我的许多念念考。我会发现ChatGPT工夫的演绎，股东了新的范式，跟量化投资有许多的不约而同之妙。我先讲讲为什么GPT是一个颠覆式的工夫。
任何一个结构性的颠覆性的工夫，频频带来了某种本色的成本的裁减。东说念主类社会，岂论是东说念主照旧一个组织、一个公司，致使是一个数字化系统的自己，按照他的追想，本色皆是一个复杂系统，是三位一体的复杂系统，包含了三个要领，一个是信息要领，也即是信息系统，从环境中征集有用的信息；一个是模子系统，即是通过信息去建立你的模子，建立你的阐发，或者是建立你的任务体系；第三个是要作念有野心，要举止，要基于模子作念举止。
第一代互联网改变，本色上是对信息的纬度作念了边缘成本的极大的裁减。昔时公共获得信息，比如说我要知说念舆图如何走，或者是要获得一个社会上的新闻，成本是很高的，可能要问别东说念主，或者是打电话。在目下的信息时期，不错通过搜索引擎，咱们把通盘这个词信息成本极大的裁减了，不错判辨为信息的成本险些降为零。这是第一代系统作念到的事情，把信息作念到了成本为0，信息无处不在，咱们目下就处于信息爆炸的时期。
第二代系统是目下ChatGPT工夫带来的新的系统，咱们叫作念模子时期。第二种范式初始演绎了，通盘这个词社会的模子会无处不在。模子的本色是什么？本色即是常识，信息的有用压缩变成的常识。东说念主脑袋里的通盘阐发皆是常识。通过大模子的工夫，工程化的竣事，会把模子的成本也降到相等低。自然目下照旧比拟贵的，然则咱们知说念有盛名的摩尔定律，跟着工夫的发展，成本会冉冉的降下来，算力会冉冉的提高上去。进入模子时期以后，获得常识的成本就变得极大的裁减。昔时的常识可能存在许多的地方，目下的常识存储在神经网罗里，通过预磨练的模子，把信息有用压缩以后，常识的存储介质发生了变化。
第三代系统，就会竣事举止的裁减。典型的是东说念主工智能、机器东说念主，有了模子之后如何举止？咱们会变得相等的讲理。比如说这个屋子，异日可能会有许多的智能开发，咱们要到一个什么地方去，点一个按纽就不错疏忽的到达，这可能是异日会发生的事情。
如若第三个系统也竣事了以后，最终的形态可能是竣事东说念主和机器的有机协同、有机诱导，这可能是异日所谓的诱导的新的式样的演绎。
ChatGPT与量化投资有许多不约而同之妙
为什么我说有不约而同之妙？量化投成本色上也不错判辨为三个经由，亦然信息系统、模子系统、有野心系统。咱们从金融阛阓中征集海量的金融数据，从内部索要有用的信息。这亦然咱们作念量化战略的第一个要领，即是公共昔时粗拙别传的“因子”。公共最早作念量化，一初始皆是在策划因子，致使最早的因子如何来？来源于东说念主的主不雅投资的想法，比如说会看一些什么样的工夫野心，或者对于一个数据有什么样的旧例的经济学的判辨，会把这些判辨变成一些因子。这些因子，即是从数据中提真金不怕火的基础信息。
是以，最早量化投资刚初始的时候，咱们也在第一个阶段，专注于信息截至的裁减，把信息获得的成本裁减。咱们需要想主见把Y因子的截至提高，所谓的截至提高即是把开发因子的成本降下来。我认为这是第一代作念量化比拟专注的事情。
其时公共在模子层面反而是作念得比拟讲理的，然则会用比拟多的讲理的线性模子，岂论是国内照旧国外，最早的量化皆是这样过来的。
AI赋能到量化投资的第一步，即是初始在模子问题上，大大的提高模子截至。模子节约单的线性模子往非线性模子上初始演绎，况且通过各式千般的AI基建，把模子成本边缘裁减。目下粗拙说咱们有许多战略、许多模子，要提高的是开发模子的截至。每次作念一个模子，可能要作念许多的试验，如何把这个试验截至提高、成本裁减？亦然目下量化投资还口角常专注的问题。是以量化投成本色上也不错判辨为目下是第二代系统，模子的问题是公共目下比拟中枢神志的问题。
如若再往后看，第三个问题即是有了许多的模子，有了许多的信号，如何作念有野心？如何生成往来请示、往来有野心？是公共跟着模子越来越多、越来越丰富，也初始冉冉喜欢的问题。我认为这亦然异日量化投资公共会比拟神志的工夫问题，和公共策划的关键场所。
是以，AI在金融领域最蹙迫的应用即是量化投资。AI东说念主工智能有什么样的三身分呢？数据、算力、算法。岂论是量化投资照旧ChatGPT，皆是建立在海量的数据和过头强大的算力基础上，材干开展对于AI应用的，这亦然为什么公共不错看到各个头部的量化私募皆初始有我方的机群，有我方的超等筹备机。
对比一下数据的纬度，我摘取了国外一家以数据丰富盛名的对冲基金，他掌持的数据源是1万个，累计的数据总量是144TB。如若你对比ChatGPT的数据量，金融数据的体量少许皆不比ChatGPT的磨练数据体量小，他们梗概是在TB量级，咱们作念量化投资的数据量口角常相等强大的，ChatGPT作念一次磨练可能需要几万张卡，要磨练好几个月的时期，材干处理这样一个数据量。
咱们的数据量，从数据总量来说口角常强大的。如若说到数据，不光应该神志数目，还应该神志质料。ChatGPT之是以磨练只用了这样多数据量，不是说他不行用更多的数据，而是它的磨练需要相等高质料的数据。这亦然异日咱们作念投资相等关键的一要领，咱们不是光追求数据的数目有些许，总量有多大。而是越来越神志数据的质料，因为高质料的数据材干有助于咱们开发出相等有用的模子。
算力亦然基础，岂论是作念ChatGPT照旧量化战略皆需要越来越强劲的算力，来给咱们提供数据处理的常识和模子磨练的常识。这两个基石需要以它为基础，来作念许多的算法的策划，是以算法是第三个身分。算法的后头是东说念主，口角常顶级的东说念主来开发各式千般的算法。
刚才讲了ChatGPT是工程化的事情，本色是它对你的基础设施有相等高的条目。是以如若想作念AI的策划，你一个相等关键的点即是基础设施的infra的搭建，包括筹备机、CPU、GPU如何管制，包括IO的带宽，如何能够处理海量的数据，以及网罗架构如何样架构。是以这是一个相等强大的、亦然一个相等有挑战的工程，是需要相等相等多的、不同场所的工夫各人，材干把这个基础设施冉冉的搭建得越来越完善。
是以，哪怕是目下，ChatGPT的基础设施也照旧处于不停完善的经由中，需要越来越多算力的经由中，也建议了越来越多的工夫挑战，它的基础设施，GPT4才是刚初始竣事工程化。是以为什么它需要那么大的资金的插足，即是因为它需要海量的算力和相等强大的基础设施，来营救他作念这个策划。我敬佩异日量化投资，为什么目下要招聘那么多的IT工程师？公共皆在死力的把基础设施作念得愈加完善，材干叮嘱后头的挑战。
刚才讲了算法的中枢是东说念主。围绕着东说念主，如何组织？需要若何的东说念主？如何样管制东说念主？岂论是ChatGPT照旧量化投资，这皆是最蹙迫的问题。ChatGPT团队的东说念主才口角常精英的，他的东说念主自然比谷歌的团队东说念主员少，然则他是一个相等精英化的团队，况且是多元的团队，通过团队作战酿成协力的作念法来股东这件事情，是以他们把这件事情作念成了。
这个行业的东说念主是最关键的，并不是说有了数据、有了算力，就能够自然的作念好AI这个事情，或者是自然就有许多的算法。通盘的算法皆离不开东说念主在后头的策划、驱动、不停迭代。量化投资亦然从昔时比拟蓝海的时期，一两个东说念主、两三个东说念主就不错作念出相等有用的战略，进化到目下不光需要相等好的基础设施、算力营救，还需要相等优秀的东说念主，以愈加团队的式样去协同作战，材干在异日开发相等有用的量化投资的战略。这少许也口角常雷同的。
AI能取代量化吗？
说了这样多两者探讨的地方，许多东说念主也会问我一个问题，如若Open AI作念量化投资，会不会把你们颠覆掉？或者是咱们用ChatGPT来作念投资，可不可行？它是不是确凿有可能在异日某个时期点，完全的取代量化投资？
最初不完全排斥这种可能性，然则咱们要看到，目下来说ChatGPT这种工夫应用的自然说话处理领域，跟咱们作念量化投资这个领域照旧有许多的不相似。
我认为最本色的两个不相似在这里：一是金融阛阓通盘这个词信息口角常相等低信噪比的阛阓，也即是说这个阛阓的杂音相等多，着实有用的信号相等少。反馈在作念战略的角度，即是过拟合的风险相等高，基本上每一个作念量化投资、用AI作念量化投资的东说念主皆资格过，一初始作念一个战略用到一个神经网罗，一跑，历史回撤相等的好意思如画，一实盘，一纸回撤。这种资格，可能公共刚初始作念量化战略的时候皆会遭逢。我也会告诉我的策划员，如若你写的战略，历史太好，确定是错的，或者是过拟合。
这个阛阓自己是低信噪比的阛阓，就不像ChatGPT如若预测一段翰墨，下一个单词可能是什么，它的准确度不错作念得相等高，他预测的准确度是远远高于金融阛阓的投资的。是以他对模子磨练的过拟合的影响、判辨，跟量化投资有很大的不相似。
另外口角稳态问题。金融阛阓是一个变化的阛阓，是一个不停动态演绎的阛阓，ChatGPT目下作念一次磨练可能需要几百万好意思金或者是千万好意思金的量，材干磨练好一个模子。而咱们量化投资的角度，战略皆会失效。阛阓在不停的变，咱们仅仅不停的开发新的有用战略，然则如若咱们开发一个有用战略需要几百万好意思金，这个战略可能后头还会失效，这是不太能禁受的。这亦然一个很大的不相似的点。
也即是说咱们的问题是耐久的，咱们更神志的是如何样能够继续的开发新的有用战略，因为咱们面对的是一个不停变化的阛阓，而不像ChatGPT，自己要治理的问题是一个相对踏实的。这个猫是一个猫，即是一个猫，或者这个常识是这个常识，自然可能异日会发生变化，然则这个变化口角常相等沉稳的，在很长一段时期他要治理的问题或者要千里淀的常识是不会发生变化的。这亦然一个本色的不同。
基于这两点，我个东说念主合计ChatGPT想要取代量化是有很大的难度的。如若异日确凿发生了这样一件事情，那阛阓的有用性假说就确凿存在了，那就成立了，这个阛阓会变成一个完全有用的阛阓，也就不会有所谓的alpha收益的存在了。
量化投资发展的4个阶段
量化投资亦然在不停演绎的，顺着刚才的先容不错看到量化在国内的演绎经由不错分为若干个时期，咱们追想下来，目下梗概是处于量化的4.0时期。
每个时期有什么特色？1.0时期是量化最讲理的时候，其时公共专注于精修单因子，找到一个有用战略就不错在阛阓上赢利了，因为其时的阛阓相等的无效。比如说买小票也不错跑赢沪深300的指数。
着实初始有比拟范式的，大皆的量化公司兴起是2015年，咱们叫作念2.0时期，这个时期的典型是多因子，公共皆说我有些许个因子，我如何开发因子，我因子的评价逻辑是什么样的，咱们叫作念量化的2.0时期。这即是我刚才讲到的，这个时候公共是比拟神志信息截至的提高，或者是因子开发截至的提高。
3.0时期，即是初始用非线性的顺序，用神经网罗来股东咱们把预测性作念得更好，股东咱们在模子上不停的演绎。在这个经由中，咱们也发现AI的工夫如实能够相等有助于咱们挖掘阛阓上不停的有用的alpha。
在目下的4.0时期，准确说是从客岁初始冉冉到目下，也曾看到AI的工夫在量化投资领域全场所的、各式纬度的应用，包括深度学习的前沿算法，包括不错借助一些散布式的集群来竣事更好的算法的场景的落地。也包括咱们有一些机器学习的顺序，来处理一些另类的数据，比如说处理一些新闻的、舆情的数据，提真金不怕火出一些有用的信息。是以，AI的工夫在量化目下发展的经由中，它体目下列方面面，也曾不是单纯的在模子这一个纬度。
如何保持量化投资的中枢竞争力？
预测异日，什么样的量化公司能够在异日继续有竞争力？能继续保持在行业中的见效？咱们合计有两点相等关键：
一是截至，它永远是最蹙迫的。任何一次大的社会变革、工夫变革，频频是把某方面的截特出大的提高，让成本极大的裁减。量化投资手脚一种工夫驱动的顺序论，对截至的追求即是不朽的中枢。
如何样能够提高策划战略、开发战略的截至？这是需要在方方面面死力的，确凿也曾不是一个纬度的问题。包括咱们刚才讲到的基础设施的建立、团队的管制，各式数据如何样处理、利用，这些方方面面、一丝一滴截至的提高，皆会导致一家公司在通盘这个词量化投资方面有更强的竞争力。
二是风险。金融阛阓是变化的阛阓，莫得什么战略是不朽有用的，咱们对阛阓要一直怀有敬畏之心。风险是模子不停演绎的，ChatGPT发展最中枢要治理的问题即是安全问题，安全即是他的风险。咱们作念投资的，对风险如何管制、如何判辨，亦然异日量化私募、量化公司见效的关键。咱们也在继续的加大策划力量，不停对风险有更好的管制和把控。
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