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“未來已來”，正如目前的人工智能（AI）浪潮席卷全球。
2023年以來，ChatGPT全球爆火，人工智能領域的“iPhone時刻”正加速到來，AI+的想象空間徹底被打開。
當前，關于“AI運用于投資領域”的話題熱度正持續走高。
其實，這并不只是流行在口頭或想象中的故事，而是已經運用在投資實踐中，并斬獲了可觀超額收益的事實。
華夏基金從2019年起，就開始實盤運作AI策略，目前應用在滬深300、中證500及中證1000等指數上都有實盤運作。
結果發現：和那種“通過押注單一風格在個別年份表現較強，或者單一類型產品表現較好”的量化產品，AI策略在各個年份、不同產品類型上都體現了較強的競爭力，長期業績也具有競爭力。
例如，華夏中證500指數增強（A：007994；C：007995）作為增強型的指數基金，一方面采用指數化被動投資以追求有效跟蹤標的指數，另一方面采用AI量化模型調整投資組合，力求超越標的指數表現。根據近期銀河證*發布的數據，截至2023年5月31日，華夏中證500指數增強A，自成立以來取得了75.53%的回報，大幅跑贏業績比較基準，獲得57.49%的超額收益，在近一年在同類130只產品中排名第一。
其實，對于量化投資者而言，利用計算機程序和數字模型，輔以大量數據、挖掘選股因子來進行交易的投資策略，并不陌生，現如今出現的ChatGPT等大模型無疑為量化投資注入了新鮮血液。
相比人腦的實際計算和交易能力，相比于傳統的量化策略，基于AI大模型策略的基金，可以用投資“新紀元”來標記了。
華夏中證500指數增強（A：007994；C：007995）的基金經理“孫蒙”表示，“AI+投資”策略的相對于傳統策略的核心競爭力在于“更寬廣的眼界”和“更深入的思考”。
“眼界”更寬廣：就目前已在實踐的幾種機器學習算法中，它們都有能力能對更廣泛、更龐大的數據和信息進行直接處理，獲得不亞于人類的信息儲備量和認知能力。
“思考”更深入：在投資領域，基于GPU等硬件支持，可以更迅速訓練“人工神經網絡”，建立深度學習模型，使得它具有刻畫復雜規律的可能性。
孫蒙表示，“AI”策略基金一方面融入人工智能算法，可用納秒級時間完成市場掃描和股*選擇，通過AI機器學習更能在算法上進行自動進化和策略迭代，快速識別投資者相應交易行為、情緒、輿情等信息，跨維度整合可用信息，并尋找可能存在的“贏家模式”。
另一方面，也能利用量化手段從全市場范圍優選個股，不受單一指數成分股限制，具備較強的靈活性，同時引用量化多因子策略能更進一步豐富阿爾法收益的來源。
銀河證*發布的公開數據顯示，截至2023年5月31日，華夏中證500指數增強A（代碼：007994），自成立以來取得了75.53%的回報，大幅跑贏業績比較基準，獲得57.49%的超額收益，在近一年在同類130只產品中排名第一。
公開數據顯示，孫蒙是北京大學理學學士，加州大學洛杉磯分校電子工程專業碩士，具有扎實的理工背景。他2017年進入華夏基金，從數量投資部研究員，到華夏智勝價值成長基金經理。目前，孫蒙擔任華夏基金數量投資部高級副總裁，主要研究方向為AI選股，算法及程序化交易等。據Wind數據顯示，孫蒙在管的基金共有5只，在管基金總規模為91.01億元。孫蒙管理的產品，均采用AI量化選股，以及市場中性策略。
華夏基金作為國內的頭部基金公司，在主動量化領域一直持續進行投入。早在2017年，華夏基金便與微軟進行人工智能量化投資的深度合作，采用“AI+”的指數增強策略體系進行組合管理。
具體來看，其指數增強的實現主要包含兩個步驟：一是alpha模型，主要為股*未來收益做預測；二是風險控制模型，控制組合基差風險、回撤風險、偏離風險等。
在傳統的投資中，投資經理在交易時間結束后，需要整理數據、回顧組合、市場分析并制定下一步組合管理策略。而利用人工智能進行投資就完全不同了，它依托強大的算力實現相關數據實時更新，并完成對組合持倉、預期收益及調整策略的實時生成，并在既定風控框架及權限下，組合可最大程度保障策略是快速實現。
此外，目前A股市場散戶資金占比仍然很高，人工智能還可以快速識別投資者相應交易行為、情緒、輿情等信息，為組合實現超額收益。
從當下市場環境和特征來看，個股分化程度大幅提升，市場風格切換愈發頻繁，在這種背景下，利用AI機器學習進行量化選股的優勢或許更加凸顯，主要體現在以下幾個方面：
一是，市場投資熱點的分化且迅速切換，讓采用“AI+量化”策略選股分散的投資方式優勢得以凸顯；
二是，由于產品本身對跟蹤誤差的限制，指數增強基金的個股和行業配置相對分散，有助于更好地適應多變的市場；
第三，指數增強基金產品一般建立在多因子選股體系之上，強調對阿爾法因子暴露的同時，也會對諸如大小盤、價值成長等風格進行嚴格控制。因此當市場風格切換較為頻繁時，量化多因子框架的優勢會體現的更加明顯。
在風險控制上，“AI+策略”可以通過全市場股*畫像來預先排除風險。例如，可以在模型建立時就設定好負面清單剔除存在公司治理風險、ST、流動性較差的股*等，降低策略的尾部風險。在構建組合時，“AI+策略”能夠通過提高入庫因子標準，比如估值因子、財務質量因子、行業數據因子等，構建符合最優投資目標的投資組合。并且用樣本因子與國內外市場進行交叉驗證，保證策略的可解釋性和alpha收益來源的持續穩定。
