第285章 AI量化
陳默一直在清華待到月底，蘇杭那邊，邊學章和梁文豐傳來了模型跑通的消息。
第一時間，陳默便乘坐專機趕往蘇杭機場。
走出公務機艙門時，天空剛剛下過一場小雨。
深度求索的車已經等在停機坪外。
邊學章坐在後排，身穿格子襯衫。
與幾個月前相比，他整個人更顯精神了。
「陳總。」他推開車門，「模型跑通了。」
「先去公司。」
陳默坐進車內。
邊學章立即打開隨身攜帶的電腦。
「一代模型三天前完成最後一輪實盤測試。」
……
深度求索位於蘇杭濱江研發園區。
兩億元初始資金讓深度求索跳過了最艱難的起步階段。
梁文豐沒有將錢用來裝點辦公室。
除了一間簡單的休息區，幾乎所有投入都落在伺服器、數據、人才和交易系統上。
會議室里。
梁文豐與徐進已經等了半個多小時。
桌上擺著三份報告。
模型回測。
樣本外驗證。
小規模實盤。
陳默坐下以後，梁文豐直接將最上面一份推到他面前。
「邊學章和團隊共同完成的一代模型。」
「我們內部暫時叫DS-Q1。」
「主要由多因子選股、市場中性對沖、波動率控制和交易執行四部分組成。」
「從2007年開始進行歷史回測。」
「沒有使用未來數據，停牌、漲跌停、成交衝擊和交易費用全部按照保守口徑計算。」
陳默翻開報告。
過去八年的歷史回測中，模型年化收益率超過百分之三十。
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最大回撤控制在百分之九以內。
真正重要的，是最近幾個月的樣本外結果。
從模型主要框架確定以後，測試數據不再參與參數訓練。
即便經歷市場連續下跌、流動性收縮與數次劇烈波動，策略依舊保持正收益。
「一億元實盤測試帳戶，從八月開始運行。」
梁文豐說道。
「截至本周，累計收益百分之十二點八。」
「最大回撤百分之二點七。」
「股票組合本身受到過市場下跌影響，股指對沖與倉位控制抵消了大部分系統風險。」
「目前，模型與大盤的相關性已經壓到很低。」
陳默繼續向後翻。
最極端的幾天裡，一代模型同樣出現過虧損。
它沒有準確預測每一次下跌，也無法避開所有錯誤信號。
可當市場環境發生變化時，模型會主動收縮暴露，削減失效因子的權重。
能夠賺錢很重要。
知道什麼時候少下注，同樣重要。
「容量呢？」
「初步估計十二億到十五億元。」
邊學章回答。
「超過十五億元以後，部分中小盤因子的衝擊成本會迅速上升。」
「如果只使用流動性更好的股票，並降低換手率，容量可以擴大到二十億元左右。」
「但收益也會下降。」
十億，是目前最舒服的規模。
既能驗證策略在大資金下的表現，又不會立即碰到容量上限。
「風控測試呢？」
「做過六類極端情景。」
梁文豐接過話。
「股指期貨流動性突然下降、個股大面積停牌、對沖基差失真、行情數據中斷、交易通道延遲，以及模型連續五個交易日失效。」
「任何一項達到預設閾值，系統都會自動降低倉位。」
「如果多個風險同時出現，交易權會轉交人工風控。」
陳默合上報告。
「可以發產品了。」
會議室里安靜了幾秒。
梁文豐雖然早有準備，但還是免不了呼吸重了起來。
深度求索成立以後，他們一直使用自有資金和內部測試帳戶。
發行第一隻正式基金，意味著市場將開始用真實淨值檢驗這套模型。
「目標規模多少？」
「十億元。」
陳默回答。
梁文豐看向他。
「我們原本只準備募集五億元。」
「一代模型的容量足夠。」
「十億元由太初認購。」
「太初三號和四號各出五億元。」
三人震驚的看著陳默。
第一隻基金。
十億元全部由太初認購。
深度求索甚至不需要向外尋找一名客戶。
「十億元一次進入，對策略會有影響。」
不過梁文豐沒有被沖昏頭腦。
「一億元測試帳戶與十億元正式產品並不是一個概念。」
「申購份額一次確認，資金分階段進入策略。」
陳默說道。
「第一階段不超過五億元。」
「運行一個月以後，根據成交衝擊、因子衰減和實盤迴撤，再逐步增加。」
「如果模型表現不符合預期，剩餘資金保留在託管帳戶。不能為了把錢用完，強行擴大容量。」
梁文豐點了點頭。
「這樣可以。」
太初與深度求索存在關聯關係。
陳默既是太初的實際決策人，又持有深度求索百分之八十股份。
十億元認購不可能僅憑他一句話便直接劃款。
出發來蘇杭以前，太初已經啟動關聯交易審查。
陳默迴避表決。
趙強、徐翔、獨立風控人員與託管機構共同檢查了策略報告、實盤記錄、估值方案和費用結構。
太初三號從長期策略配置額度中拿出五億元。
太初四號則從絕對收益策略額度中拿出五億元。
兩隻產品合計投入，只占各自規模的百分之五。
深度求索同時放棄對這十億元收取重複固定管理費，只按照協議提取業績報酬。
所有關聯關係、費用與風險均會向兩隻基金的出資人完整披露。
徐進將另一份文件放到桌上。
「那正式名稱就叫深度求索量化一號私募證券投資基金。」
「目標規模十億元。」
「如果太初確定滿額認購，我們便不再接受其他資金。」
「滿額。」
陳默拿起筆，在認購意見書上籤下名字。
「先看完第一年的淨值。」
「後續的份額，恐怕市場會搶著要。」
……
資金問題確定，邊學章卻沒有立即離開會議室。
他重新打開電腦。
「陳總，還有一件事。」
屏幕上出現一組新的模型結構。
與一代量化模型不同，這一次沒有清晰排列好的因子表。
大量行情、財務、資金流與新聞數據，被送入一個更加複雜的學習系統。
「一代模型的大部分特徵，仍然由研究員提前定義。」
邊學章說道。
「我們告訴程序什麼是估值、動量、波動率、成交結構，再讓它尋找最有效的組合。」
「問題是，人能夠想到的因子始終有限。」
「有些變量單獨看沒有意義，放在特定市場環境裡，卻可能出現完全不同的結果。」
梁文豐接過話。
「我們想讓模型自己從數據里尋找關係。」
「它不再只回答某個因子是否有效，還要識別市場目前處於哪種狀態。」
陳默看向屏幕。
這正是未來量化投資必然會走上的道路。
機器學習、深度學習、自然語言處理。
行情只是市場的一部分。
新聞、公告、產業鏈變化、公司管理層表達出的細微態度，同樣能夠轉化成信息。
等算力與模型能力繼續提升，量化系統處理的將不再只是數字。
「你們想做AI量化。」
「對。」
梁文豐目光亮了起來。
「現在還只是設想。」
「算力、訓練方法與數據標註都有問題。」
「如果直接讓複雜模型預測股價，很可能只會得到一個更加難以發現的過擬合結果。」
「所以第一步不預測漲跌。」
邊學章說道。
「先讓它做市場狀態識別、因子篩選和交易執行優化。」
「模型給出建議，最終風險暴露仍由現有系統控制。」
陳默點了點頭。
兩人沒有因為人工智慧這個名字，便準備將全部資金交給一個無法解釋的黑箱。
他們希望先用AI處理人最不擅長的部分。
從海量數據中尋找複雜關係。
再將資金邊界與最終決策留在可控範圍以內。
「方向沒有問題。」
陳默說道。
「可以單獨成立AI量化研究組。」
「伺服器、GPU和數據預算重新上報，不占一代模型的日常研發經費。」
梁文豐看著他：「陳總對人工智慧很了解？」
「我在美國參與成立了一家人工智慧研究機構。」
「OpenAI。」
會議室里幾個人同時安靜下來。
OpenAI成立以後，已經在全球人工智慧研究圈引發不小關注。
開放研究、長期智能、算力共享。
馬斯克與多名矽谷技術人物的加入，讓它從出現第一天起便站在聚光燈下。
深度求索也一直關注這家機構。
梁文豐卻沒有想到，陳默正是背後的發起者之一。
「OpenAI是你成立的？」
「發起人不止我一個。」
陳默說道。
「我提供主要資金、算力與一部分研究方向。」
梁文豐興趣越來越大：「他們現在主要研究什麼？」
「通用訓練框架、強化學習、語言智能，以及如何讓模型在更少人工規則下完成複雜任務。」
陳默沒有展開內部項目具體說。
「其中一些通用方法，與量化模型需要解決的問題相通。」
「深度求索可以加入OpenAI的合作研究網絡，共享公開研究成果、部分訓練框架和算力工具。」
「你們也可以派人參加內部研討。」
邊學章問道：「交易數據需要上傳嗎？」
「不需要。」
陳默回答得十分明確。
「太初與深度求索的帳戶數據、策略參數和實時交易記錄，不離開國內。」
「OpenAI共享的是通用人工智慧方法。」
「深度求索可以將不涉及交易機密的基礎研究成果反饋給組織。」
「雙方代碼、數據和智慧財產權邊界提前寫進協議。」
梁文豐沒有立即說話。
他重新看向深度求索四個字。
當初陳默寫下這個名字時，他便覺得它更像一間實驗室。
幾個月以後，這家公司剛剛完成第一代量化模型，又獲得了一張進入全球人工智慧研究網絡的門票。
「我參加。」
梁文豐抬起頭。
「AI量化研究組，由我親自負責。」
邊學章推了推眼鏡。
「我負責把一代模型能夠拆開的部分整理出來。」
徐進也在紙上新增了一行預算。
幾個人很快將任務拆成數據、算力、模型、風控和人員五個部分。
陳默坐在一旁，聽著三人的分工。
前世的深度求索，最初依靠量化交易積累資金、人才與算力。
多年以後，才真正走向人工智慧大模型。
這一世在陳默的幫助下，資金、技術、通道都不是問題。
本需要走上許多年的道路，從今天開始提前加速。
第一時間，陳默便乘坐專機趕往蘇杭機場。
走出公務機艙門時，天空剛剛下過一場小雨。
深度求索的車已經等在停機坪外。
邊學章坐在後排，身穿格子襯衫。
與幾個月前相比，他整個人更顯精神了。
「陳總。」他推開車門，「模型跑通了。」
「先去公司。」
陳默坐進車內。
邊學章立即打開隨身攜帶的電腦。
「一代模型三天前完成最後一輪實盤測試。」
……
深度求索位於蘇杭濱江研發園區。
兩億元初始資金讓深度求索跳過了最艱難的起步階段。
梁文豐沒有將錢用來裝點辦公室。
除了一間簡單的休息區，幾乎所有投入都落在伺服器、數據、人才和交易系統上。
會議室里。
梁文豐與徐進已經等了半個多小時。
桌上擺著三份報告。
模型回測。
樣本外驗證。
小規模實盤。
陳默坐下以後，梁文豐直接將最上面一份推到他面前。
「邊學章和團隊共同完成的一代模型。」
「我們內部暫時叫DS-Q1。」
「主要由多因子選股、市場中性對沖、波動率控制和交易執行四部分組成。」
「從2007年開始進行歷史回測。」
「沒有使用未來數據，停牌、漲跌停、成交衝擊和交易費用全部按照保守口徑計算。」
陳默翻開報告。
過去八年的歷史回測中，模型年化收益率超過百分之三十。
【記住本站域名𝕋𝕎看書📕𝕤𝕙𝕦.𝕥𝕨】
最大回撤控制在百分之九以內。
真正重要的，是最近幾個月的樣本外結果。
從模型主要框架確定以後，測試數據不再參與參數訓練。
即便經歷市場連續下跌、流動性收縮與數次劇烈波動，策略依舊保持正收益。
「一億元實盤測試帳戶，從八月開始運行。」
梁文豐說道。
「截至本周，累計收益百分之十二點八。」
「最大回撤百分之二點七。」
「股票組合本身受到過市場下跌影響，股指對沖與倉位控制抵消了大部分系統風險。」
「目前，模型與大盤的相關性已經壓到很低。」
陳默繼續向後翻。
最極端的幾天裡，一代模型同樣出現過虧損。
它沒有準確預測每一次下跌，也無法避開所有錯誤信號。
可當市場環境發生變化時，模型會主動收縮暴露，削減失效因子的權重。
能夠賺錢很重要。
知道什麼時候少下注，同樣重要。
「容量呢？」
「初步估計十二億到十五億元。」
邊學章回答。
「超過十五億元以後，部分中小盤因子的衝擊成本會迅速上升。」
「如果只使用流動性更好的股票，並降低換手率，容量可以擴大到二十億元左右。」
「但收益也會下降。」
十億，是目前最舒服的規模。
既能驗證策略在大資金下的表現，又不會立即碰到容量上限。
「風控測試呢？」
「做過六類極端情景。」
梁文豐接過話。
「股指期貨流動性突然下降、個股大面積停牌、對沖基差失真、行情數據中斷、交易通道延遲，以及模型連續五個交易日失效。」
「任何一項達到預設閾值，系統都會自動降低倉位。」
「如果多個風險同時出現，交易權會轉交人工風控。」
陳默合上報告。
「可以發產品了。」
會議室里安靜了幾秒。
梁文豐雖然早有準備，但還是免不了呼吸重了起來。
深度求索成立以後，他們一直使用自有資金和內部測試帳戶。
發行第一隻正式基金，意味著市場將開始用真實淨值檢驗這套模型。
「目標規模多少？」
「十億元。」
陳默回答。
梁文豐看向他。
「我們原本只準備募集五億元。」
「一代模型的容量足夠。」
「十億元由太初認購。」
「太初三號和四號各出五億元。」
三人震驚的看著陳默。
第一隻基金。
十億元全部由太初認購。
深度求索甚至不需要向外尋找一名客戶。
「十億元一次進入，對策略會有影響。」
不過梁文豐沒有被沖昏頭腦。
「一億元測試帳戶與十億元正式產品並不是一個概念。」
「申購份額一次確認，資金分階段進入策略。」
陳默說道。
「第一階段不超過五億元。」
「運行一個月以後，根據成交衝擊、因子衰減和實盤迴撤，再逐步增加。」
「如果模型表現不符合預期，剩餘資金保留在託管帳戶。不能為了把錢用完，強行擴大容量。」
梁文豐點了點頭。
「這樣可以。」
太初與深度求索存在關聯關係。
陳默既是太初的實際決策人，又持有深度求索百分之八十股份。
十億元認購不可能僅憑他一句話便直接劃款。
出發來蘇杭以前，太初已經啟動關聯交易審查。
陳默迴避表決。
趙強、徐翔、獨立風控人員與託管機構共同檢查了策略報告、實盤記錄、估值方案和費用結構。
太初三號從長期策略配置額度中拿出五億元。
太初四號則從絕對收益策略額度中拿出五億元。
兩隻產品合計投入，只占各自規模的百分之五。
深度求索同時放棄對這十億元收取重複固定管理費，只按照協議提取業績報酬。
所有關聯關係、費用與風險均會向兩隻基金的出資人完整披露。
徐進將另一份文件放到桌上。
「那正式名稱就叫深度求索量化一號私募證券投資基金。」
「目標規模十億元。」
「如果太初確定滿額認購，我們便不再接受其他資金。」
「滿額。」
陳默拿起筆，在認購意見書上籤下名字。
「先看完第一年的淨值。」
「後續的份額，恐怕市場會搶著要。」
……
資金問題確定，邊學章卻沒有立即離開會議室。
他重新打開電腦。
「陳總，還有一件事。」
屏幕上出現一組新的模型結構。
與一代量化模型不同，這一次沒有清晰排列好的因子表。
大量行情、財務、資金流與新聞數據，被送入一個更加複雜的學習系統。
「一代模型的大部分特徵，仍然由研究員提前定義。」
邊學章說道。
「我們告訴程序什麼是估值、動量、波動率、成交結構，再讓它尋找最有效的組合。」
「問題是，人能夠想到的因子始終有限。」
「有些變量單獨看沒有意義，放在特定市場環境裡，卻可能出現完全不同的結果。」
梁文豐接過話。
「我們想讓模型自己從數據里尋找關係。」
「它不再只回答某個因子是否有效，還要識別市場目前處於哪種狀態。」
陳默看向屏幕。
這正是未來量化投資必然會走上的道路。
機器學習、深度學習、自然語言處理。
行情只是市場的一部分。
新聞、公告、產業鏈變化、公司管理層表達出的細微態度，同樣能夠轉化成信息。
等算力與模型能力繼續提升，量化系統處理的將不再只是數字。
「你們想做AI量化。」
「對。」
梁文豐目光亮了起來。
「現在還只是設想。」
「算力、訓練方法與數據標註都有問題。」
「如果直接讓複雜模型預測股價，很可能只會得到一個更加難以發現的過擬合結果。」
「所以第一步不預測漲跌。」
邊學章說道。
「先讓它做市場狀態識別、因子篩選和交易執行優化。」
「模型給出建議，最終風險暴露仍由現有系統控制。」
陳默點了點頭。
兩人沒有因為人工智慧這個名字，便準備將全部資金交給一個無法解釋的黑箱。
他們希望先用AI處理人最不擅長的部分。
從海量數據中尋找複雜關係。
再將資金邊界與最終決策留在可控範圍以內。
「方向沒有問題。」
陳默說道。
「可以單獨成立AI量化研究組。」
「伺服器、GPU和數據預算重新上報，不占一代模型的日常研發經費。」
梁文豐看著他：「陳總對人工智慧很了解？」
「我在美國參與成立了一家人工智慧研究機構。」
「OpenAI。」
會議室里幾個人同時安靜下來。
OpenAI成立以後，已經在全球人工智慧研究圈引發不小關注。
開放研究、長期智能、算力共享。
馬斯克與多名矽谷技術人物的加入，讓它從出現第一天起便站在聚光燈下。
深度求索也一直關注這家機構。
梁文豐卻沒有想到，陳默正是背後的發起者之一。
「OpenAI是你成立的？」
「發起人不止我一個。」
陳默說道。
「我提供主要資金、算力與一部分研究方向。」
梁文豐興趣越來越大：「他們現在主要研究什麼？」
「通用訓練框架、強化學習、語言智能，以及如何讓模型在更少人工規則下完成複雜任務。」
陳默沒有展開內部項目具體說。
「其中一些通用方法，與量化模型需要解決的問題相通。」
「深度求索可以加入OpenAI的合作研究網絡，共享公開研究成果、部分訓練框架和算力工具。」
「你們也可以派人參加內部研討。」
邊學章問道：「交易數據需要上傳嗎？」
「不需要。」
陳默回答得十分明確。
「太初與深度求索的帳戶數據、策略參數和實時交易記錄，不離開國內。」
「OpenAI共享的是通用人工智慧方法。」
「深度求索可以將不涉及交易機密的基礎研究成果反饋給組織。」
「雙方代碼、數據和智慧財產權邊界提前寫進協議。」
梁文豐沒有立即說話。
他重新看向深度求索四個字。
當初陳默寫下這個名字時，他便覺得它更像一間實驗室。
幾個月以後，這家公司剛剛完成第一代量化模型，又獲得了一張進入全球人工智慧研究網絡的門票。
「我參加。」
梁文豐抬起頭。
「AI量化研究組，由我親自負責。」
邊學章推了推眼鏡。
「我負責把一代模型能夠拆開的部分整理出來。」
徐進也在紙上新增了一行預算。
幾個人很快將任務拆成數據、算力、模型、風控和人員五個部分。
陳默坐在一旁，聽著三人的分工。
前世的深度求索，最初依靠量化交易積累資金、人才與算力。
多年以後，才真正走向人工智慧大模型。
這一世在陳默的幫助下，資金、技術、通道都不是問題。
本需要走上許多年的道路，從今天開始提前加速。