AI赋能资产配置（三十一）：对冲基金怎么用AI做投资

策略研究·策略解读 证券分析师：王开021-60933132wangkai8@guosen.com.cn 执证编码：S0980521030001 证券分析师：陈凯畅021-60375429chenkaichang@guosen.com.cn 执证编码：S0980523090002 核心观点： 2024—2025年，全球对冲基金对人工智能的应用正在从局部工具化走向流程化重构。过去以结构化数据与统计学习为主的量化框架，更多解决的是信号拟合与交易执行效率问题；新一轮升级的关键，在于把非结构化信息处理、推理式研究、代码与回测工程化能力纳入同一条可迭代的投研链路，从而提升研究产能、缩短策略迭代周期，并在合规与安全约束下形成可持续的组织能力。 从对冲基金头部机构实践看，行业呈现三条相对清晰的落地路径：其一是以Man Group、Bridgewater为代表的智能体驱动研究体系，试图把策略创意、实现与评估做成可规模化的闭环流程；其二是以Citadel、Point72为代表的基本面投研增强体系，重点提升信息处理与研究覆盖效率，强化人类PM与分析师的判断质量；其三是以Balyasny、Millennium为代表的平台化基础设施体系，通过统一数据、权限、检索、安全与审计框架，向多团队交易组织输出通用能力底座。上述路径共同指向同一竞争要点：数据治理与私有语境理解能力、工程化迭代机制、可解释与可审计体系，正在成为比单一模型性能更重要的护城河。 一、行业背景：从结构化预测走向推理与流程化迭代 传统的量化金融（Quant1.0和2.0）主要依赖于结构化数据（价格、成交量、财务报表）和统计模型（线性回归、机器学习分类器）来寻找市场定价偏差。然而，这一模式面临着严重的“数据挖掘”风险和日益拥挤的策略空间。进入2025年，随着以Transformer架构为核心的AI技术成熟，行业正在经历“Quant3.0”的革命。 2024—2025年的变化来自三类能力模块的工程化成熟。第一，非结构化信息可被系统吸收并转化为可检验假设，包括财报纪要、政策文本、供应链新闻与地缘事件等。第二，智能体工作流把研究流程拆分为角色分工，通过多轮迭代完成假设提出、代码实现、回测评估与解释归因。第三，工程效率直接影响收益机会捕捉速度，代码生成、测试与数据管道自动化使研发周期显著压缩，形成实际竞争优势。 二、行业分化：三条主流落地路线 1）全自动投研路径：以ManGroup和Bridgewater为代表，致力于构建能够独立提出假设、编写代码、验证策略并解释经济原理的AI系统。 2）基本面投研增强：以Citadel和Point72为代表，将AI视为人类基金经理的助手，通过自动化信息处理大幅提升基本面选股者的覆盖广度与深度。 3）平台化基础设施：以Balyasny和Millennium为代表，侧重于构建中心化的AI基础设施（如专有的金融大模型嵌入、联邦代理架构），赋能旗下数百个独立的交易团队。 三、案例拆解 3.1ManGroup（英仕曼集团） 作为全球最大的上市对冲基金之一，ManGroup凭借其旗下的ManAHL实验室，一直是量化投资领域的 先驱。在生成式AI时代，通过“AlphaGPT”项目，试图解决量化投资中策略创意的生成问题。AlphaGPT不仅仅是一个聊天机器人，它是一个由多个专用AI智能体组成的复杂系统，模拟了人类量化研究团队的分工协作模式。ManGroup对AlphaGPT进行了严格的实证检验，将其产出与初级人类量化研究员的工作进行了对比。在GPT-4作为裁判的盲测中，AlphaGPT生成的Alpha因子在代码质量和逻辑完备性上获得了8.16分的平均分，而人类研究员仅为6.81分；AlphaGPT的胜率高达86.60%。此外，ManGroup发现，单次生成的Alpha因子往往效果平平（初始IC仅为0.58%）。然而，当引入“分析师”智能体的反馈机制，允许系统进行多轮自我修正后，策略的有效性显著提升（IC提升至2.23%）。 ManGroup在应用AI时极度强调可解释性。金融市场充满了虚假相关性，纯粹的数据挖掘往往会导致过拟合。AlphaGPT的一个核心设计原则是：每个生成的信号必须附带清晰的经济学原理解释。通过强制AI输出自然语言解释，ManGroup有效地将“黑箱”模型转化为“灰箱”甚至“白箱”。如果AI发现了一个策略，但无法解释其背后的经济逻辑，例如，无法解释为何某类数据能预测股价，风控团队将拒绝部署该策略。这种机制确保了AI挖掘的Alpha不仅在统计上显著，而且在逻辑上自洽，从而降低了模型在未来市场环境变化中失效的风险。 3.2BridgewaterAssociates（桥水基金） 桥水基金以其对“经济机器是如何运行的”深刻理解而闻名。桥水推出的AIAForecaster被设计为一个模拟投资委员会辩论过程的多智能体系统，也遵循着这一原则。该系统的运作流程包括：1）动态搜索与信息摄取：不同于训练数据截止于过去的静态模型，AIAForecaster具备“动态搜索”能力。它会实时抓取最新的央行会议纪要、通胀数据发布和地缘政治新闻，构建实时的上下文环境。2）多视角辩论与监督：为了避免大模型的“幻觉”和盲从，系统会生成持有不同观点的智能体。这些智能体进行相互辩论，通过证据交换来挑战对方的观点。最后，由一个“监督者智能体”综合各方论点，做出最终的概率判断。3）统计校准：桥水的研究发现，LLM往往表现出过度自信或过度模糊。因此，他们在系统末端引入了统计校准层，将AI的语言输出转化为具有统计意义的置信度概率，使其可以直接用于风险预算模型。 在宏观预测中，最大的陷阱是“先知偏差”——即模型在训练时无意中获知了未来的信息。桥水在构建AIAForecaster时，建立了极其严格的时间戳管控机制，确保AI在模拟历史决策时，只能看到该时间点之前的信息。此外，桥水要求AI输出的是逻辑链条而非单一预测。这种对因果律的执着，使得桥水的AI系统在面对从未发生过的市场环境时，比纯粹依赖历史数据统计规律的模型更具稳健性。 3.4Capital（城堡投资） 与ManGroup偏量化研究的路径相比，Citadel在多策略框架下配置了更大规模的基本面投研队伍，其AI建设更偏向提升投研生产率与信息处理能力。公开信息显示，Citadel在内部推进统一的AI助手体系，将大模型能力与长期积累的内部研究材料、会议纪要、结构化数据和权限体系打通，主要服务两个高频场景：一是围绕基金经理的持仓与关注清单生成定向摘要与跟踪要点，把公司基本面、产业链上下游与关键事件放在同一语境下呈现；二是对10-K、10-Q、电话会纪要与券商报告进行解析，除摘要外也会标注财务附注中的约束条款、敏感假设与潜在风险点，提升投前研究与投后跟踪的覆盖效率。 AI不仅仅用于前台交易，更在后台工程中发挥着巨大作用。英伟达CEO黄仁勋在2025年初的一次采访中透露，CitadelSecurities的工程师已经100%采用了AI代码辅助工具Cursor。通过全员使用AI编程工具，Citadel极大地缩短了策略开发的周期。量化开发人员可以将繁琐的样板代码、单元测试编写以及文档注释工作交给AI，从而将精力集中在核心算法逻辑和系统架构设计上。这种工程效率的提升，直接转化为对市场机会响应速度的提升，构成了隐形的竞争壁垒。 3.4TwoSigma TwoSigma更推崇利用先进的机器学习技术，特别是深度学习，来捕捉市场中极其微弱且非线性的信号。 TwoSigma及其关联研究人员在2024至2025年间发表的多篇论文表明他们从传统的线性因子模型转向复 杂的神经网络架构，其研究论文主要针对以下几个方面：1）单核神经元深度学习：针对金融时间序列数据信噪比极低的特点，TwoSigma探索了极其精简但非线性的网络结构，旨在减少过拟合风险的同时捕捉复杂的市场动态。2）深度多任务学习：市场预测往往涉及多个目标（如不同时间周期的收益率、波动率、流动性）。TwoSigma利用多任务学习架构，让模型同时学习这些相关任务。这种方法能够利用任务之间的共享信息，显著提高对单一任务的准确性。3）Transformer在金融中的应用：研究表明，TwoSigma正在积极调整Transformer架构（最初用于NLP）以适应金融时间序列。通过捕捉长距离的时间依赖关系，这些模型能够识别出传统自回归模型无法察觉的跨周期市场模式。 TwoSigma的独特之处还在于其Venn平台。这是一个面向机构投资者的投资组合分析平台，利用这个平台可以将Alpha能力SaaS化。Venn的核心是一个包含18个宏观和风格因子的风险模型。而这些因子是TwoSigma通过统计分析以及AI技术对全球资产进行定价挖掘出来的。 此外，TwoSigma高层强调，AI不仅是预测工具，更是平台能力。通过Venn，他们收集了关于投资者行为和资产配置的大量数据，这反过来又可能为TwoSigma的自营交易提供独特的市场洞察。 3.5Point72 Point72在SteveCohen的带领下，致力于构建最强大的信息获取网络。其自研的“Canvas”平台，核心任务是利用AI技术，将零散的另类数据拼凑成完整的产业链全景图。包括以下几个部分：1）多模态数据融合：Canvas系统摄取海量的非结构化数据，包括信用卡交易记录、卫星图像、航运提单数据、招聘广告等。2）知识图谱构建：利用自然语言处理（NLP）和图神经网络（GNN），Canvas能够识别公司之间的隐性关系。例如，它能通过分析供应商的客户名单，推断出某家未上市公司业绩下滑对上市公司营收的潜在冲击。3）为PM合成信息：Canvas不仅提供原始数据，还利用生成式AI合成信息。例如它能生成行业概览报告，告诉基金经理目前整个半导体供应链的库存积压情况，从而辅助投资决策。 此外，为提升一线使用效果，Point72在人才侧同步推进数据科学方向培养，通过Academy等项目训练既理解投资问题、也能使用Python与数据工具的复合型分析师，提高平台能力在投研团队中的吸收与转化效率。 3.6BalyasnyAssetManagement（BAM） BAM作为典型的多经理人平台基金，其AI策略更偏公司级能力中台。BAM采取了较为中心化的AI战略，建立了一支由前GoogleDeepMind专家领衔的“应用AI”团队，旨在构建公司级的AI大脑。推动内部对话与检索能力落地，并在金融语义理解上投入较多资源。其中较具代表性的做法是自建专用嵌入模型，用于提升内部文档检索的准确度与召回质量，重点解决金融行业语境依赖强、专业术语密集导致的检索偏差。相较通用模型，专用嵌入更强调对研究报告、会议纪要、内部备忘录与交易台沟通材料的语义对齐，使研究员在查询市场情绪、行业景气或公司事件时获得更贴近投研语境的结果。 在组织推进上，应用AI团队通常不仅交付工具，也会深入交易台与研究团队梳理流程痛点，围绕数据接入、权限边界与输出格式进行再设计，承担技术与投研之间的接口角色，从而推动AI能力从可用走向常用。 3.7MillenniumManagement（千禧年） 相比之下，Millennium采用了更为去中心化和灵活的架构。鉴于其旗下拥有众多风格迥异的交易团队，Millennium倾向于提供强大的底层基建，让各团队自主构建应用。Millennium在云基础设施上倾向多云配置，以满足不同团队对训练、推理与数据处理的差异化需求，同时把数据隔离、权限控制与审计放在优先级更高的位置。对于平台型基金而言，策略代码与研究数据属于核心资产，因此其AI建设通常强调沙箱化运行、访问控制与防泄露机制，对外部服务的调用会配套严格的隔离规则与审计流程。 在应用层面，为提升跨团队复用效率，平台方往往会提供标准化工具接口与通信协议，使不同团队开发的代理或工作流能够复用通用能力，例如文档解析、数据抽取与回测接口等。在复用安排上，通常会以权限可控为前提，确保共享能力可用，核心信息不外溢。整体