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第285章AI量化(第1/2页)
陈默一直在清华待到月底，苏杭那边，边学章和梁文丰传来了模型跑通的消息。
第一时间，陈默便乘坐专机赶往苏杭机场。
走出公务机舱门时，天空刚刚下过一场小雨。
深度求索的车已经等在停机坪外。
边学章坐在后排，身穿格子衬衫。
与几个月前相比，他整个人更显精神了。
“陈总。”他推开车门，“模型跑通了。”
“先去公司。”
陈默坐进车内。
边学章立即打开随身携带的电脑。
“一代模型三天前完成最后一轮实盘测试。”
……
深度求索位于苏杭滨江研发园区。
两亿元初始资金让深度求索跳过了最艰难的起步阶段。
梁文丰没有将钱用来装点办公室。
除了一间简单的休息区，几乎所有投入都落在服务器、数据、人才和交易系统上。
会议室里。
梁文丰与徐进已经等了半个多小时。
桌上摆着三份报告。
模型回测。
样本外验证。
小规模实盘。
陈默坐下以后，梁文丰直接将最上面一份推到他面前。
“边学章和团队共同完成的一代模型。”
“我们内部暂时叫DS-Q1。”
“主要由多因子选股、市场中性对冲、波动率控制和交易执行四部分组成。”
“从2007年开始进行历史回测。”
“没有使用未来数据，停牌、涨跌停、成交冲击和交易费用全部按照保守口径计算。”
陈默翻开报告。
过去八年的历史回测中，模型年化收益率超过百分之三十。
最大回撤控制在百分之九以内。
真正重要的，是最近几个月的样本外结果。
从模型主要框架确定以后，测试数据不再参与参数训练。
即便经历市场连续下跌、流动性收缩与数次剧烈波动，策略依旧保持正收益。
“一亿元实盘测试账户，从八月开始运行。”
梁文丰说道。
“截至本周，累计收益百分之十二点八。”
“最大回撤百分之二点七。”
“股票组合本身受到过市场下跌影响，股指对冲与仓位控制抵消了大部分系统风险。”
“目前，模型与大盘的相关性已经压到很低。”
陈默继续向后翻。
最极端的几天里，一代模型同样出现过亏损。
它没有准确预测每一次下跌，也无法避开所有错误信号。
可当市场环境发生变化时，模型会主动收缩暴露，削减失效因子的权重。
能够赚钱很重要。
知道什么时候少下注，同样重要。
“容量呢？”
“初步估计十二亿到十五亿元。”
边学章回答。
“超过十五亿元以后，部分中小盘因子的冲击成本会迅速上升。”
“如果只使用流动性更好的股票，并降低换手率，容量可以扩大到二十亿元左右。”
“但收益也会下降。”
十亿，是目前最舒服的规模。
既能验证策略在大资金下的表现，又不会立即碰到容量上限。
“风控测试呢？”
“做过六类极端情景。”
梁文丰接过话。
“股指期货流动性突然下降、个股大面积停牌、对冲基差失真、行情数据中断、交易通道延迟，以及模型连续五个交易日失效。”
“任何一项达到预设阈值，系统都会自动降低仓位。”
“如果多个风险同时出现，交易权会转交人工风控。”
陈默合上报告。
“可以发产品了。”
会议室里安静了几秒。
梁文丰虽然早有准备，但还是免不了呼吸重了起来。
深度求索成立以后，他们一直使用自有资金和内部测试账户。
发行第一只正式基金，意味着市场将开始用真实净值检验这套模型。
“目标规模多少？”
“十亿元。”
陈默回答。
梁文丰看向他。
“我们原本只准备募集五亿元。”
“一代模型的容量足够。”
“十亿元由太初认购。”
“太初三号和四号各出五亿元。”
三人震惊的看着陈默。
第一只基金。
十亿元全部由太初认购。
深度求索甚至不需要向外寻找一名客户。
“十亿元一次进入，对策略会有影响。”
不过梁文丰没有被冲昏头脑。
“一亿元测试账户与十亿元正式产品并不是一个概念。”
“申购份额一次确认，资金分阶段进入策略。”
陈默说道。
“第一阶段不超过五亿元。”
“运行一个月以后，根据成交冲击、因子衰减和实盘回撤，再逐步增加。”
“如果模型表现不符合预期，剩余资金保留在托管账户。不能为了把钱用完，强行扩大容量。”
梁文丰点了点头。
“这样可以。”
太初与深度求索存在关联关系。
陈默既是太初的实际决策人，又持有深度求索百分之八十股份。
十亿元认购不可能仅凭他一句话便直接划款。
出发来苏杭以前，太初已经启动关联交易审查。
陈默回避表决。
赵强、徐翔、独立风控人员与托管机构共同检查了策略报告、实盘记录、估值方案和费用结构。
太初三号从长期策略配置额度中拿出五亿元。
太初四号则从绝对收益策略额度中拿出五亿元。
两只产品合计投入，只占各自规模的百分之五。
深度求索同时放弃对这十亿元收取重复固定管理费，只按照协议提取业绩报酬。
（本章未完，请点击下一页继续阅读）第285章AI量化(第2/2页)
所有关联关系、费用与风险均会向两只基金的出资人完整披露。
徐进将另一份文件放到桌上。
“那正式名称就叫深度求索量化一号私募证券投资基金。”
“目标规模十亿元。”
“如果太初确定满额认购，我们便不再接受其他资金。”
“满额。”
陈默拿起笔，在认购意见书上签下名字。
“先看完第一年的净值。”
“后续的份额，恐怕市场会抢着要。”
……
资金问题确定，边学章却没有立即离开会议室。
他重新打开电脑。
“陈总，还有一件事。”
屏幕上出现一组新的模型结构。
与一代量化模型不同，这一次没有清晰排列好的因子表。
大量行情、财务、资金流与新闻数据，被送入一个更加复杂的学习系统。
“一代模型的大部分特征，仍然由研究员提前定义。”
边学章说道。
“我们告诉程序什么是估值、动量、波动率、成交结构，再让它寻找最有效的组合。”
“问题是，人能够想到的因子始终有限。”
“有些变量单独看没有意义，放在特定市场环境里，却可能出现完全不同的结果。”
梁文丰接过话。
“我们想让模型自己从数据里寻找关系。”
“它不再只回答某个因子是否有效，还要识别市场目前处于哪种状态。”
陈默看向屏幕。
这正是未来量化投资必然会走上的道路。
机器学习、深度学习、自然语言处理。
行情只是市场的一部分。
新闻、公告、产业链变化、公司管理层表达出的细微态度，同样能够转化成信息。
等算力与模型能力继续提升，量化系统处理的将不再只是数字。
“你们想做AI量化。”
“对。”
梁文丰目光亮了起来。
“现在还只是设想。”
“算力、训练方法与数据标注都有问题。”
“如果直接让复杂模型预测股价，很可能只会得到一个更加难以发现的过拟合结果。”
“所以第一步不预测涨跌。”
边学章说道。
“先让它做市场状态识别、因子筛选和交易执行优化。”
“模型给出建议，最终风险暴露仍由现有系统控制。”
陈默点了点头。
两人没有因为人工智能这个名字，便准备将全部资金交给一个无法解释的黑箱。
他们希望先用AI处理人最不擅长的部分。
从海量数据中寻找复杂关系。
再将资金边界与最终决策留在可控范围以内。
“方向没有问题。”
陈默说道。
“可以单独成立AI量化研究组。”
“服务器、GPU和数据预算重新上报，不占一代模型的日常研发经费。”
梁文丰看着他：“陈总对人工智能很了解？”
“我在美国参与成立了一家人工智能研究机构。”
“OpenAI。”
会议室里几个人同时安静下来。
OpenAI成立以后，已经在全球人工智能研究圈引发不小关注。
开放研究、长期智能、算力共享。
马斯克与多名硅谷技术人物的加入，让它从出现第一天起便站在聚光灯下。
深度求索也一直关注这家机构。
梁文丰却没有想到，陈默正是背后的发起者之一。
“OpenAI是你成立的？”
“发起人不止我一个。”
陈默说道。
“我提供主要资金、算力与一部分研究方向。”
梁文丰兴趣越来越大：“他们现在主要研究什么？”
“通用训练框架、强化学习、语言智能，以及如何让模型在更少人工规则下完成复杂任务。”
陈默没有展开内部项目具体说。
“其中一些通用方法，与量化模型需要解决的问题相通。”
“深度求索可以加入OpenAI的合作研究网络，共享公开研究成果、部分训练框架和算力工具。”
“你们也可以派人参加内部研讨。”
边学章问道：“交易数据需要上传吗？”
“不需要。”
陈默回答得十分明确。
“太初与深度求索的账户数据、策略参数和实时交易记录，不离开国内。”
“OpenAI共享的是通用人工智能方法。”
“深度求索可以将不涉及交易机密的基础研究成果反馈给组织。”
“双方代码、数据和知识产权边界提前写进协议。”
梁文丰没有立即说话。
他重新看向深度求索四个字。
当初陈默写下这个名字时，他便觉得它更像一间实验室。
几个月以后，这家公司刚刚完成第一代量化模型，又获得了一张进入全球人工智能研究网络的门票。
“我参加。”
梁文丰抬起头。
“AI量化研究组，由我亲自负责。”
边学章推了推眼镜。
“我负责把一代模型能够拆开的部分整理出来。”
徐进也在纸上新增了一行预算。
几个人很快将任务拆成数据、算力、模型、风控和人员五个部分。
陈默坐在一旁，听着三人的分工。
前世的深度求索，最初依靠量化交易积累资金、人才与算力。
多年以后，才真正走向人工智能大模型。
这一世在陈默的帮助下，资金、技术、通道都不是问题。
本需要走上许多年的道路，从今天开始提前加速。