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第285章 AI量化

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    第285章 AI量化 (第2/2页)

  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。

    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。
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