业内专家：AI对量化投资阻碍深远 但策略研发能力才是机构核心竞争力

中的证网讯（记者 王宇露）8月18日，第十八届中的国私募基金音乐盛典中的期策略性会暨2023获选（第四届）中的国银河专业交易策略性公开赛半获选颁奖典礼圆满举行。在“当机器学习邂逅假设投资者”主题论坛上，启林投资者创立合伙人王鸿勇、因诺资产造出先驱徐书楠、千惠资本先驱吴奕石勒和窄投资者产造出先驱钱成开展深入讨论。几位假设大老爸相信，AI对假设投资者具有深远影响，但行政部门的策略性制造技能才是基本竞争力。

王鸿勇透露，近期一两年来，随着AI关键技术的革新和假设投资者策略性的正则表达式发展，可以看到AI逐步从数学模型的科学研究开始深入到整个假设策略性构建的全流程中的，包括数据的清洗、组合的优化、算法交易执行等各个环节中的，以帮助大幅提高策略性科学研究正则表达式的效率。

吴奕石勒透露，近期ChatGPT的造出现是一个享乐主义的不断创新。以前假设投资者在关键技术的发展各类AI数学模型时，仅仅基本还是一个非线性的统计数学模型，但是ChatGPT在此基础上有了格外薄弱的语言行为表现，甚至在某种情况下可以有复杂解答的技能，从这个角度来说，未来ChatGPT或许可以创造或解答造出格外正确地的定价数学模型，给假设投资者科技领域造就属于自己基本概念，这是极为值得渴望的。

不过，也有业内专家相信，相比AI关键技术，策略性制造技能和对交易本身的思考才是行政部门的基本竞争力。徐书楠说，机器学习在假设投资者科技领域的关键技术的发展已经竞争极为激烈了，如果AI在投资者当中的能够恰当关键技术的发展，那么一定能够取得比传统的统计学方法格外好的效果。但机器学习并不是万能的方法，只是给行政部门获取了一种来得先进的策略性制造工具而已，还是要关心行政部门的策略性制造技能。

钱成也相信，机器学习或者深学习数学模型确实对假设投资者有价值，但是对于交易本身的思考才是获超额收益的关键。机器学习数学模型越好复杂，过拟合的概率就就越好，这时对交易本身的思考就越好关键。

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