私募巨頭下場(chǎng)做Al，DeepSeek模型能否創(chuàng)造超額收益?
探秘 DeepSeek
中國團(tuán)隊(duì)與量化私募
相信最近一個(gè)月大家都被爆火出圈，在海內(nèi)外引起軒然大波的“Deepseek”刷屏了。
作為AI屆的新晉“黑馬”，DeepSeek 是一款完全由中國團(tuán)隊(duì)開發(fā)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型，其推理大模型DeepSeek-R1，性能對(duì)標(biāo)OpenAI的GPT-4o，但價(jià)格僅為后者的1/10。
這一巨大優(yōu)勢(shì)讓海外科技巨頭都為之驚嘆，稱它為 “東方神秘力量”。
可能大家都很好奇，DeepSeek 背后的開發(fā)團(tuán)隊(duì)是誰呢？
其創(chuàng)造者是一家叫做深度求索的科技公司。令人稱奇的地方在于，它幕后的資方并不是騰訊、阿里這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，而是一家低調(diào)的私募基金——幻方量化，其創(chuàng)始人也正是幻方的創(chuàng)始人梁文峰。
投資理性看待
那么問題也隨之而來，DeepSeek 的誕生能否直接用在量化投資的模型上并帶來更高的收益呢？
答案是否定的。
雖然DeepSeek和量化交易模型很大程度上都基于人工智能的技術(shù)，但它們的應(yīng)用方向以及底層的模型是有很大區(qū)別的，深度求索和幻方在業(yè)務(wù)的運(yùn)營上其實(shí)也是相對(duì)獨(dú)立的。
DeepSeek的定位依然是一個(gè)生成模型，這與量化投資主流的方法論中的預(yù)測(cè)模型有本質(zhì)的不同。舉例來說，在量化投資中最常見直觀的目標(biāo)可能便是去預(yù)測(cè)某只股票第二天的漲跌，而DeepSeek更擅長的是翻譯、寫小說、提煉觀點(diǎn)這一類生成文本的任務(wù)。
另一方面，金融市場(chǎng)中可用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的有效數(shù)據(jù)量并不算多且往往有較多的噪音，這意味著模型很難精準(zhǔn)學(xué)習(xí)到證券市場(chǎng)中的潛在演變規(guī)律。一味地提升模型的復(fù)雜度或許能在歷史數(shù)據(jù)中取得亮眼的表現(xiàn)，但在實(shí)盤交易中大概率會(huì)被充滿不確定性的市場(chǎng)狠狠教做人，也就是大家常說的“過擬合”現(xiàn)象。
簡(jiǎn)單來說就是，DeepSeek這一類大模型的底層架構(gòu)對(duì)于量化投資的模型來說過于龐大且復(fù)雜了。
在量化投資領(lǐng)域，開發(fā)有效的投資策略是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。它不能單純依賴強(qiáng)大的算力和過于“黑箱”的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，更要充分考慮金融市場(chǎng)的內(nèi)在運(yùn)作邏輯，比如市場(chǎng)資金的風(fēng)險(xiǎn)偏好、公司基本面等因素。只有結(jié)合科學(xué)的數(shù)學(xué)模型和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析，才能構(gòu)建出真正適合量化投資的模型，獲取穩(wěn)定的超額收益。
因此，雖然幻方是一家量化基金，但他們?cè)谕ㄓ萌斯ぶ悄茴I(lǐng)域投入了大量資源，致力于推動(dòng)國內(nèi)AI行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，最終成功開發(fā)出了DeepSeek這樣的大模型，并有希望在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱。但量化策略的開發(fā)也絕非依靠單純更強(qiáng)的算力、更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就能做出更高的超額。
所以，DeepSeek的爆火雖然展現(xiàn)了人工智能的巨大潛力，但在投資領(lǐng)域尤其是其對(duì)于量化基金的投資，投資者還是要保持理性和專業(yè)，不能盲目跟風(fēng)。
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