ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 100 億の量的プライベート・エクイティ: 量的投資が「集約農業」の時代に入り、AI が業界に新たな変化をもたらす

100 億の量的プライベート・エクイティ: 量的投資が「集約農業」の時代に入り、AI が業界に新たな変化をもたらす

Jul 19, 2023 pm 08:58 PM

百亿量化私募:量化投资进入“精耕细作”时代 AI带来行业新变革

経済監視ネットワーク記者チェン・シャン 7月6日から8日まで、2023年世界人工知能会議(WAIC)が上海で開催された。 7 月 7 日に開催されたデータ インテリジェンス フォーラムでは、数百億のクオンツ プライベート エクイティ会社 2 社、Black Wing Asset と Kuande Investment の創設者が、それぞれ「クオンツ投資分野における AI の応用」や「将来の人工知能開発の焦点」の見解と全員が、人工知能の継続的な開発とAIと投資の統合の深化により、定量的投資の分野に新たな変化と機会が訪れると信じています。

国内の定量的投資は、10年以上の発展を経て、「集約農業」の時代に入った、とBlack Wing Assetsの創設者Zou Yitian氏がフォーラムで発表した。国内クオンツ投資業界の発展の歴史から判断すると、2012年から2017年まで、ほとんどのクオンツ・マネージャーは依然としてOAS(バリュー・アンド・モメンタム戦略)などのモデルを主に使用していましたが、2017年からは、多くのクオンツ・マネージャーが従来のマシン学習を使用し始めました。モデル; 2020 年以降、多くの管理者がディープ ラーニング モデルに目を向けるでしょう。

報道によると、Black Wing Asset は 2014 年に設立され、中国ではクオンツ業界のベテランです。同社の投資カテゴリーは株式、商品、転換社債をカバーしています。マルチアセットおよびマルチ戦略のプライベートエクイティです。基金。同社の投資プロセスは主にデータとモデルに依存しており、純粋にテクノロジー主導の企業です。

鄒一天氏は、現在同社の定量的投資プロセスには主にデータ収集、ファクターマイニング、収益予測、ポートフォリオ最適化の4つのリンクが含まれており、各リンクでAI技術が使用されていると述べた。量的投資全体では、AI 分野におけるデータ、アルゴリズム、コンピューティング能力の 3 つの要素から大きな力を得ることができます。過去 2 年間でデータ量が大幅に増加したことにより、AI アルゴリズムに高品質の食材が安定的に提供されると同時に、優れたコンピューティング能力の大幅な増加により、企業が大量のデータを分析して活用するための基盤が築かれました。複雑なモデル。

Zou Yitian 氏の見解では、数世代の開発を経て、人工知能は基本的に初期の認識能力を達成しましたが、その推論、解釈可能性、認知能力はまだ改善の必要があります。彼は、人工知能の将来の開発は、大規模言語モデル、強化学習、ナレッジ グラフ、説明可能な AI の 4 つの側面に焦点を当てることになると考えています。彼は、人工知能技術が進歩し続けるにつれて、さまざまな産業の生産性が急速に向上し、定量的投資業界に新たな革命をもたらすと強く信じています。

クアンデ・インベストメントの共同創設者であるフェン・シン氏は、定量的投資の分野におけるAIの応用について、同社が主に統計学習と機械学習を組み合わせて使用​​していると紹介しました。彼は、テキスト処理、ソーシャル ネットワーク分析、グラフ データベース、ナレッジ グラフなど、定量的な分野で今後も深く研究され続ける AI 分野が数多くあると考えています。

Feng Xin 氏はまた、定量的管理の才能が向上すれば、定量的投資会社がテクノロジー分野で重要な勢力になる可能性があると考えています。プライベート・エクイティのハイテク投資は、それ自体の技術的特性の定量化と技術アップデートに対する反復的な需要によって決定されます。一方、クオンツ投資会社はテクノロジーリサーチ会社とはキャッシュフロー構造が異なり、長期的な目標を持ってリサーチやレイアウトに取り組むことができます。さらに、定量的投資会社は、技術探査により優れたサービスを提供できるよう、豊富な人材リソースと強力な人材採用能力を備えています。

Feng Xin氏は、クオンツ投資の見通しに関して、その役割を過大評価すべきではなく、その価値を過大評価すべきでもないと述べた。書き直された文章: 規制当局と効果的にコミュニケーションをとりながら、長期的な開発に焦点を当て、投資家との長期的な信頼関係を確立する必要があります。また、量的投資は規模ではなく、確かに運用規模も非常に重要な数字ですが、資産運用業界においては能力の評価が最も重要です。

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