一年多以前，AI大模型还是个很新的概念；
一年多以后，TA已经成为各大科网公司的“兵家必争入口”。
从通用大模型的技术普及与能力迭代，到多家头部玩家登陆资本市场实现商业化闭环，伴随AI技术加速向垂直领域渗透，“AI赋能投资”或成为量化投资领域的共识：与其说是“要不要用”的选择，不如说是“如何用好、如何构建持续优势”的必答题。
当大模型成为行业标配，技术工具的同质化不可避免，真正的分水岭开始转向应用的高度与深度――如何让AI摆脱“效率提升工具”的初级定位，真正适配复杂多变的金融市场？
在华泰柏瑞基金量化与海外投资部副总监陈景德看来，超越工具属性，构建一套能与市场共演进、并能强化人类判断力的“认知架构”便成为了破局关键。而这也正是华泰柏瑞量化团队一直保持思考与探索的方向。
市场反应模式的结构性变迁
为什么投资需要AI？是因为想偷懒、省点力吗？陈景德坦言，其实不然，主要原因在于市场自身的结构性变迁倒逼量化体系必须同步升级。?
过去二十年间，金融科技的核心突破集中在信息传输效率的提升。从拨号上网到移动互联网，信息传播的时滞不断压缩，但这并未缓解从业者的决策焦虑，反而催生了新的行业痛点。当每个交易日的清晨都变成信息洪流的战场：隔夜海外市场的剧烈波动、数十份券商晨会纪要的密集推送、上市公司临时公告的集中释放，再叠加各类市场传闻的快速扩散，信息过载或已成为全行业的普遍困境。?
大模型的信息压缩能力虽然在一定程度上缓解了这一压力，但决策的真正瓶颈始终存在于人类自身：在开盘前的有限时间内，即便非常资深的从业者，或许也难以对海量信息完成深度消化与逻辑验证。更关键的是，信息传播速度的加快，也直接导致市场响应周期被大幅压缩，催生出一种特殊的“基于联想的定价”模式。?
较为典型的案例莫过于2024年某海外枪击事件后，A股某股票因语义联想被资金推动涨停。这种缺乏基本面支撑的交易行为，本质是信息快速传播下的噪音加速，同时也揭示了当前市场的核心悖论之一：信息的“物理传输”与“符号匹配”已非常内卷，但对信息的“深度理解”与“逻辑证伪”，却因为节奏过快而更加稀缺。
当市场资金陷入“快思考”的语义炒作时，如何通过认知架构，成为冷静的“慢思考者”，在喧嚣中努力精准区分“交易噪音”与“投资价值”？这既是AI时代的机会所在，也构成了华泰柏瑞量化体系技术探索的底层逻辑。
量化范式的迭代与升级
面对市场响应周期的压缩与噪音的增多，量化体系的进化成为了必然，陈景德介绍华泰柏瑞量化团队也分别从三个方向对此进行了迭代与进化。
首先是 “效率工具” 的基础应用。将 AI 用于代码生成、财报情感分析等场景，核心价值不仅在于有望能够把人类的重复性劳动转化为机器效率，并且还能把非结构化文本转化为结构化因子并输入到经典的多因子模型中。这种模式保留了多因子模型线性、可解释的特质，至今仍然是量化投资管理的基础框架。?
其次是对 “端到端” 深度学习的探索。本质上，“端到端”是较为极致的模式识别，擅长捕捉数据中的统计相关性，但却缺乏经济学层面的因果逻辑支撑，因此也具有不容忽视的局限性。在市场环境剧烈切换时，这类黑箱模型容易出现策略失效并且归因困难的问题。因此，在华泰柏瑞量化团队看来，相比单纯追求模型胜率，逻辑的可归因性应该被放在更重要的位置。?
事实上，无论是基本面因子，还是深度学习因子，都是将历史规律通过算法固定下来的结果。但在动态博弈的市场中，让AI理解市场的“质”或许比识别数据的“形”更为关键。这引出了第三个方向：构建基于大模型的“认知架构”，也就是一个围绕市场预期与时间约束组织起来的投资决策中枢。
为了更清晰理解“认知架构”的定位，可以将其与行业热门概念做一定区分：与线性静态的思维链（CoT）不同，它强调动态的连续博弈；与僵化的工作流（Workflow）不同，它有望能应对市场风格切换的不确定性；与缺乏策略指引的智能体（Agent）不同，它扮演着“指挥官”的角色，努力为各类工具提供明确的方向感。
之所以强调“架构”而非单一“模型”，关键在于，大语言模型虽具备海量知识储备，却天生缺乏“时间概念”，如同“真空里的哲学家”，知晓历史上的一切，却不理解“当下”的紧迫感与特殊性。因此，大模型仅仅只是认知架构的一个组成部分，需要围绕它构建一套涵盖记忆、规划、反思与时间感知的完整系统。
这套架构的主要优势集中体现在两大维度：?
其一，建立“多维感知层”，精准区分“物理真实”与“市场真实”。例如，当某公司发布业绩预增公告时，系统不会仅仅停留在“利好”的基础判断，而是进一步调用市场感知模块，力争验证卖方预期是否已打满、利好是否被提前定价、市场对板块的观点是趋同还是分歧等多个维度。通过多方面的验证，正是为了避免将“物理世界的利好”误判为“市场世界的利好”，核心目标在于识别关键节点后有效过滤噪音，从而锁定真正的投资信号。?
其二，从“单点分析”走向“博弈推演”，这也正是华泰柏瑞量化团队正在深入探索的方向。借鉴AlphaZero的思维模式，这一架构不追求绝对的涨跌分析判断，而是力争通过虚拟环境中的无数次“自我博弈”，完整刻画未来的概率分布。例如，模拟“拥挤度超预期10%时的冲击成本”“宏观政策转向后的回撤幅度”等各类不确定性场景，最终输出的不是简单的买卖指令，而是兼顾收益与风险的决策路径，努力让操作在极端情况下仍处于可接受范围。
人机关系的重塑
AI 认知架构的进阶，难免引发对“人机边界”的讨论，人类从业者的价值是否可能会被AI所代替？
在陈景德看来，人类的角色不仅不会消失，反而会迎来更高门槛的价值重塑。基金经理的职能有望从“紧握方向盘的司机”进化为“设定目的地的领航员”，形成“人机共驾”的全新模式。?
在这种模式中，AI 系统或如同智能汽车，负责快速处理复杂路况、执行操作、及时规避风险；而基金经理则掌握着更核心的决策权：一是“决定去向”，明确策略方向是较为进取的“科技成长”风格，还是相较成长而言更显稳健的“红利低波”策略；二是“决定接管时机”，当极端行情来袭、AI系统失效时，凭借经验掌控全局。?
因此，深入来看，人类始终有三样核心价值是 AI 永远无法替代的。
第一，是对“信息壁垒”的跨越。AI的核心养料是公开数据，但真正的投资阿尔法往往藏在屏幕之外。AI无法替代实地调研中对工厂开工情况的验证，也无法捕捉面对面交流中企业家的微表情与真实意图。在公开信息泛滥的今天，这种需要“跑断腿”才能获取的物理世界真实，反而成为稀缺的核心竞争力。?
第二，是对“未知路况”的判断。AI擅长处理历史数据中出现过的场景，但当地缘冲突突发、政策极端转向等特殊“路况”出现时，其决策能力会大幅受限。此时，人类基于常识、宏观框架与过往经验的判断，或许能够成为抵御极端风险的最后防线。?
第三，是对“价值观与责任”的坚守。模型是冰冷的数学工具，但投资是带有价值观的实践，不仅仅是ESG标准的践行、服务实体经济的导向、监管要求的适配，更重要的是信义义务。当净值回撤、市场波动时，投资者需要的是能承担责任、进行情感沟通的“人”，而非一段报错的代码。AI能计算估值的上限，但只有人类能感知信任的底线。
结语
陈景德总结，技术的浪潮奔涌不息，但投资的本质始终关乎远见、责任与信任。
在技术迭代与市场波动的双重考验中，拥抱进化、敬畏市场、坚守责任，既是华泰柏瑞量化团队应对 AI 时代的核心准则，也或许正是其在同质化竞争中能够构建长期优势的关键所在。
风险提示：市场有风险，投资须谨慎。
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2026-02-10 13:36:01回复