作者：国海证券资管量化投资部公募产品部负责人、国海量化优选基金经理石雨萌

最近关于ChatGPT的讨论非常热烈，所有的行业都在想怎么用AI来赋能，同时很多人也在担心会不会因为人工智能而失业。那么对于量化行业而言，其实对于人工智能的探索应用已经是比较普遍了。

1、因子挖掘层面应用：第一个层面，也是应用比较成熟的一个方面，我们在因子生成这个步骤中使用人工智能/机器学习的方法挖掘因子。现在面对越来越多的数据，依靠以往人工的方式去挖掘因子显得十分低效，特别是面对高频价量数据、文本、语音等非结构化数据的时候，AI算法往往是更有优势的。

2、量化模型层面应用：在模型层面，我们也大量应用了人工智能/机器学习的算法。因为AI算法具备非线性的特质，相比于传统的线性模型，它能够挖掘出更加深层次的数据规律，具备更强的预测能力。

3、风控、交易等环节应用：人工智能的应用还远不止这些，例如在量化交易的风控和交易执行环节，都有着丰富的应用。

近几年，AI算法的应用推广已经将量化行业推进到量化4.0时代。此次ChatGPT的爆火，也引发了我们对量化投资新的思考。

现在已经有很多尝试应用ChatGPT来辅助量化研究，比如说可以比较快速实现学术文献的要点归纳，以及实现一些简单的量化编程，这些都能给量化工作带来不少的便利。

但目前而言， AI技术的进步速度，虽然有超出大家一些预期，但我们也不能过度乐观。从总体上看，AI目前阶段离我们认知的“全知全能”还有很大差距。尽管ChatGPT在一定程度上体现出了“智慧性”，但目前阶段AI仍然以现有数据的归纳能力为主，暂时还未具备成熟的推理能力；其次，ChatGPT属于自然语言模型，针对量化投资这个特定的领域的能力还有待进一步发掘，现阶段并不能直接替代现有模型进行直接的投资决策。

AI浪潮滚滚而来，我们认为人工智能技术的发展将极大程度的改变产业分工和生活方式。作为量化从业者，如何运用人工智能技术建立数字化的优势，是摆在我们面前的重要课题。未来，我们唯有积极拥抱变化，主动学习，更好地积蓄抢抓时代机遇的力量。

风险提示：市场有风险，投资需谨慎。