从1.0到4.0：沈向洋、郭健详解AI量化投资新范式
Stephanie Chung
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8-8原野: 我们总在谈论AI如何改变世界，从自动驾驶到艺术创作。但其实，有一个战场，AI的角逐可能更加激烈、更加隐秘，也更加“烧钱”，那就是量化投资。在这里，一行代码的优劣，可能直接决定着亿万资金的流向。这个领域也经历了一场非常深刻的技术演进，从依赖少数天才的“精英作坊”，一步步走向了我们今天要聊的，一个全新的范式——QUANT 4.0。
原野: 我们先来快速回顾一下量化投资，也就是我们常说的Quant，它到底是怎么一步步走过来的。最早的QUANT 1.0时代，基本上就是个“精英小作坊”。什么意思呢？就是依赖几个绝顶聪明的天才，关在屋子里研发模型，非常个人英雄主义。后来，大家发现这样效率太低，于是进入了QUANT 2.0，也就是所谓的“Alpha工厂”模式。这就有点工业化流水线的意思了，通过标准化的流程，大规模地去挖掘市场里能赚钱的信号。再后来，深度学习火了，我们就进入了QUANT 3.0时代，模型可以直接从原始数据端到端地学习，看起来更智能了。但问题是，它仍然需要大量的人工去调整参数，而且模型内部怎么想的，谁也说不清，像个黑盒子。
原野: 你看，这条演进的路线其实非常清晰，它本质上就是一个不断用技术去解决上一代瓶颈的过程。从依赖个人天才，到规模化生产，再到用AI来尝试自动化。每一次升级，都是为了提升研发效率和投资效果。但同时，每一代也都暴露出了新的问题，比如对人力的依赖、过高的成本、模型的局限性等等。
原野: 然而，即使是看起来最高级的QUANT 3.0，在面对海量的参数调优和那个解释不通的“黑盒子”难题时，也显得有些力不从心。这就很自然地催生了我们对下一代范式——也就是QUANT 4.0的需求。
原野: 那么，QUANT 4.0到底新在哪儿呢？它主要想解决三个核心问题。第一个，就是手工建模太繁琐了。QUANT 4.0的目标是实现自动化建模，说白了，就是用“算法去生产算法”，用算力来代替大量重复的人力劳动。第二个，就是要想办法打开深度学习那个“黑盒子”。这就要靠一些新的技术，比如局部可解释性算法，甚至是因果推断，来搞清楚模型到底为什么会做出这样的决策。第三个，也是最关键的一点，就是要克服纯数据驱动的局限性。过去很多模型，本质上更像是在“记忆”历史规律，而不是真正“理解”市场。所以QUANT 4.0强调知识驱动，要把人类对金融市场的理解，比如各种金融行为逻辑，做成知识图谱，让AI能结合知识去进行推理。
原野: 这三大支柱，其实每一个都精准地打在了上一代范式的痛点上。自动化建模，是为了突破人力瓶颈，让研发效率实现数量级的提升。而可解释性，尤其是我刚才提到的因果推断，在金融领域就更加重要了。这不仅仅是为了满足好奇心，它直接关系到模型的稳定性和风险控制，你得知道你的模型到底是不是靠谱。最后这个知识驱动，更是试图让AI从一个只会“背题”的学生，变成一个能真正“理解”并举一反三的专家，尤其是在一些数据稀疏的低频、宏观投资领域，潜力巨大。
原野: 当然，要实现这些美好的愿景可不是一件容易的事。它不仅仅是技术上的挑战，更是对整个工程系统能力和长期耐心投入的一场考验。
原野: 具体来说，AI在金融量化领域的应用，面临着一个可以被概括为“1+2+3+4”的挑战框架。首先是“1”，就是对算力的巨大需求。金融模型不像别的，它需要非常频繁地重新训练，甚至是在线学习，才能跟上市场的变化，这对算力的消耗是惊人的。然后是“2”，数据处理的复杂性。金融领域的数据五花八门，各种另类数据格式不一，更新频率也不同，处理起来非常麻烦，而且还涉及到极其敏感的数据隐私问题。
原野: 接着是“3”，模型构建本身面临的多重瓶颈。想构建一个从原始数据输入到最终投资决策输出的端到端一致性模型，难度极大。最后是“4”，认知AI的实现。这可能是最难的一步，怎么让AI具备人类那样的知识表示、逻辑推理，甚至是自动抽象概念的能力，这在全球范围内都还是一个需要突破的难题。
原野: 你看，这些挑战环环相扣。算力是基础，但更有价值的，其实是通过优化算法来更高效地利用算力，而不是单纯堆硬件。数据是核心，但关键是怎么把那些杂乱无章的另类数据有效融合、存储和保护起来。模型是最终目标，但金融市场充满了博弈和变化，对模型的稳定性要求极高，想做一个通用的AI模型几乎不可能。说到底，这一切的背后，需要的不仅仅是技术，更是一种超越短期回报的“学问”心态和长期的耐心。
原野: 尽管挑战重重，但AI与量化投资的深度融合，无疑为整个金融科技领域带来了前所未有的机遇。特别是对于那些渴望在交叉学科领域进行探索的年轻科研工作者来说，这绝对是一个充满潜力的战场。在这里，你的研究不仅能推动金融的边界，甚至可以反过来，为AI这个学科本身的发展，提供新的思路和动力。
原野: 好了，聊到这里，我们来快速总结一下今天的核心要点。
原野: 首先，量化投资正在从过去依赖人工的模式，全面迈向一个由AI驱动的QUANT 4.0新范式。它的核心是三大支柱：自动化建模、可解释性，以及知识驱动。
原野: 其次，AI在金融领域的应用，面临着一个“1+2+3+4”的挑战框架，也就是在算力、复杂数据处理、端到端模型构建，以及实现真正的“认知”能力方面，都有着极高的要求。
原野: 再者，要解决这些挑战，关键不仅仅在于堆砌资源，更在于算法的优化、强大的系统工程能力，以及最重要的，是把这件事当成一项需要长期投入和耐心的“学问”来做。
原野: 最后，AI和量化投资的融合，为金融科技带来了巨大的机遇。它为年轻的科研工作者提供了一个绝佳的平台，在这里，理论研究和实践应用可以紧密结合，甚至能够反过来推动AI学科本身的发展。