◎记者朱妍

　　Deepseek的推出在公募行业掀起了大模型本地化部署的热潮，AI技术对量化投资的影响愈发显著。光大保德信量化投资部负责人、光大红利量化拟任基金经理朱剑涛在接受上海证券报采访时表示，近年来，量化团队依托公司算力平台，积极引入机器学习模型，人工与AI的结合为投资决策提供了更多依据。

　　朱剑涛指出，大模型在量化投资中的主要作用是提升效率。未来，随着技术进步，大模型有望挖掘出更多新的阿尔法，从而提升投资收益。这一突破或将改变公募量化投资的格局。

　　借助AI，量化投资实力增强

　　朱剑涛拥有16年量化研究经验，曾在多家金融机构工作。他认为，量化投资的核心在于因子选股。在高频数据和另类数据的支持下，人工构建的量化因子虽数量有限，但能覆盖各个常用因子门类。他强调，因子的质量比数量更重要，关键在于因子之间的有效性和互补性。

　　朱剑涛还利用公司的算力平台，引入机器学习模型来挖掘因子。通过对原始数据进行处理，再投入自研的机器学习模型，每年能挖掘出约600个相关性低的选股指标。这些指标与人工构建的因子库形成互补，进一步丰富了投资决策的依据。

　　随着DeepSeek本地化部署的兴起，AI对量化投资的影响日益增大。朱剑涛表示，目前大模型主要提升了量化投资的效率。

　　然而，从提高基金收益的角度看，朱剑涛认为AI大模型还存在局限。与文本、图像领域相比，证券投资市场的噪音较高，复杂模型可能放大数据噪音，影响模型的准确性和稳定性。但随着技术进步，大模型有望在量化投资中挖掘出更多新的阿尔法。

　　红利量化投资前景广阔

　　今年，A股市场科技成长股表现抢眼，量化投资的优势尚未凸显。但不少基金公司提前布局量化产品，以捕捉市场变化带来的机遇。

　　光大保德信红利量化选股混合基金于3月3日发售，拟任基金经理为朱剑涛。他认为，尽管当前市场给量化投资带来挑战，但量化投资仍具备长期优势。量化投资能运用组合优化工具，精准权衡跟踪误差和超额收益，满足投资者对收益和风险控制的双重需求。

　　朱剑涛还表示，随着市场发展，量化投资在数据处理和模型应用方面的优势将更加突出。量化投资能处理高频数据和大量另类数据，通过量化模型的分析和挖掘，能不断发现新的投资机会。

　　红利产品配置需求依旧

　　朱剑涛透露，会根据市场股息率水平的变化，将高股息个股纳入股票池，目前股票数量较多，选择空间较大。他运用量化模型选取评分高的股票构建组合。

　　尽管科技板块近期火热，对红利产品形成短期冲击，但朱剑涛认为，长期来看，在市场低利率环境下，险资等机构对红利产品的配置需求依然存在。后续市场关注点将回归基本面，红利类产品的配置需求有望进一步提高。

（文章来源：上海证券报）