今年以来，在人工智能技术大规模爆发的背景下，量化和AI策略表现出色，具有先进算法的投资策略备受市场关注。
2022年底，随着小股票行情兴起，传统的主动权益基金表现出退市，基本面投资有失灵的趋势。与此同时，今年以来，A股也整体呈现小幅震荡的下跌格局，各宽基指数均有不同幅度的下跌，偏股基金指数则表现更弱。
与主动权益相比，量化与指数增强产品一扫前几年的退市，在年震荡行情下表现出更好的市场适应性。其中，一批完全依赖人工智能进行选股的量化策略在投资业绩上引市场瞩目，这是否暗示我们正处于一个即将由机器在投资领域全面取代人类的时代？
申万宏源认为，当前而言，建议主动权益投资人员“坚守基本面投资，静待基本面行情归来”。从历史上来看，基本面行情下量价指标的有效性会迅速降低，甚至连技术指标的有效性都会有所下降。两者存在着此消彼长的关系，当前有效的量价可能会在未来周期性效果减弱，而那时候正是基本面投资最适合的时候。
AI投资有什么优势？
申万宏源邓虎团队在9月4日的报告中提到，AI选股策略在技术原理上呈现出如下特性：
（1）黑箱性。AI策略中基金经理的工作更多体现在算法框架、调参、防止过拟合、换手与敞口限制、跟踪管理等工作，具体选出股票的逻辑不由基金经理体现。
（2）高门槛。实际上现阶段AI策略的使用门槛已并不高，但低门槛带来的AI策略广泛使用反过来会提升AI策略的门槛。目前 使用成熟算法进行AI策略开发不太需要投资策略完全了解其算法的数学模型，仅仅会使用也能开发策略，在当前市场环境下AI策略的有效性必然会激发更多团队尝试开发AI策略，最终相对简单的框架可能会失效，在细节的进一步打磨以及对更先进算法的掌握可能会成为投资团队的必备武器，最终在整体上提升了使用AI策略的门槛。
（3） 赚量价。AI选股策略主要赚的是量价的钱。这就一方面解释了AI策略近年来表现的强势，策略的优异表现有自身的优势，也与量价有效的市场环境密不可分。
但这并不意味着，AI选股策略要优于人类。根据邓虎团队的模型测算和今年以来的收益表现，AI策略在历史区间内基本表现出以下几个重要特征：
1.AI 做起投资来更像是人，有时候坚决大幅度调整持仓风格，甚至去尝试提前预测拐点，有时候能够在趋势行情里维持风格，没有明显的规律特征。
2. AI 组合的灵活性同样也是双刃剑：如果单纯从市值风格来看，AI 策略的收益来源既有市值风格的趋势，也有尝试提前预测拐点并预测正确的风格反转，如果 AI 策略发生回撤，对于理解回撤可能会有难度。
3. AI 策略在量价上的处理有独特优势，其符号方向可变、大幅度调整、灵活跟随市场使用趋势和反转都是传统线性量价因子难以做到的： AI 策略相比传统多因子的量价使用有着独特的优势。以市值风格为例， 传统市值因子的使用往往只是单个方向暴露小市值，经常会遭遇市场波动，使得很多量化团队会追求市值风格的中性化，但 AI 策略在市值风格上符号方向可变，小市值好的时候持仓市值偏小，大市值强的时候持仓市值偏大，还经常进行幅度较大的调整， 尝试去预测拐点，这种预测拐点的行为也是传统偏因子动量的多因子框架难以实现的。
AI策略VS基金经理：各有所长
从目前而言，邓虎团队认为，AI 策略和主动权益基本面投资各自的优势领域基本上是和量化与主动基本面投资的优势领域相似的，AI 策略更擅长量价以及与量价关系紧密的小股票，主动基本面投资更擅长关注基本面，以及与基本面关系紧密的大股票。
如果把 AI 策略视作一个大号的复合量价因子，在对 AI 策略的使用上还可以一定程度降低其黑箱属性带来的影响，在通常的多因子框架里，因子的选取和权重往往是根据因子前期的表现，即本质上是在做因子的动量。当 AI 策略成为一个因子后，不论本身的表现可解释性如何，组合只根据因子的表现来选择配或者不配， 以及配多少的 AI 策略，或许能成为传统多因子框架使用 AI 策略的合适方式。
没有永远的成长，只有永远的周期
以ChatGPT为代表的生成式AI算法代表了人工智能领域未来的发展方向：大算力+强算法。
因此，AI策略门槛的降低也依赖于算力的提升。当前市场环境下，算力对 AI 策略最为直接的影响是：算力的提升可以加速 AI 选股模型的更新频率，从而拥有更新的信息优势，将算力优势转化为收益优势。
面对AI选股策略的发展，邓虎团队在报告中分析道：
虽然未来 AI 策略可能在文本识别、基本面方向上有长足的进步，但目前而言，AI 策略更突出的优势还是在 2023 年这种中小市值风格、量价为主的市场环境，在 AI 策略没有进一步的进化之前，这种市场风格都是周期性而非持续的，也使得 AI 更适合的环境也是周期性的。
一种可能考虑的策略模式是：在基本面持仓的基础之上，量化或 AI 策略通过短期量价判断，给出一些短期的交易性观点，即基本面投资在维持对上市公司基本面观点不变的情况下，可以通过一些交易来进行增厚。这种模式的优点是可以不改变主动权益的基本框架，缺点是增加了大量的交易成本，而且这些交易依然缺乏必胜的概率，只能通过大量重复来提供超额，对于主动基本面投资来说可能是难以坚持的。
本文观点主要来自申万宏源邓虎团队，报告标题：《机器能否在股票投资上全面取代人类？》
邓虎持证编号：A0230520070003
