AlphaGo以其无可争议的绝对优势成功征服了围棋界的巅峰，而AlphaFold则破除了蛋白质结构预测难题的五十余年之魔。这些案例标志着AI（人工智能）在图像识别、自动驾驶等多个领域内所取得的非凡进展。对于投资者来说，金融市场表现并未能如此顺遂。尽管有众多的量化尝试在这个市场中探索路径，但真正能超越大盘的不多。面对这长久以来的疑惑——量化投资究竟靠不靠谱？接下来，我们站在人工智能研究者的角度深入分析探讨这个问题。
让我们聚焦第一个问题：为何AI在金融市场的预测准确率时常不尽如人意？
在图像识别与蛋白质结构预测中，大部分信息是清晰且可利用的，模型能轻易捕捉到有用信息。相较之下，金融市场的数据具有极低的信噪比。意味着海量的金融数据中，真正能反映资产价格变动趋势的有效信息少之又少，其余大多数均为噪音。这一点显然影响了AI的预测准确性。
第二，另一个重要原因在于金融数据是非平稳的。金融市场的动态往往变化多端，并非单一因素决定。想象一下如果试图以一亿张动物图片来建立一个动物识别模型，照片中的众多细节与特性将共同贡献于模型学习。但在金融市场中，即便有着大量历史数据，但当市场环境发生变化时，过去的数据模型可能无法适应新的市场环境。
我们是否就束手无策了呢？答案显然是否定的。金融领域的研究者们仍在不断探索与尝试。接下来要讨论的是：量化投资研究的重点是什么？其有效性如何？
在人工智能的加入之前，经济学家们已构建了众多模型试图预测股票价格。有效市场假说（Efficient Market Hypothesis, EMH）作为现代金融学的基石之一，主张证券价格能迅速且充分地反映所有相关信息。这也意味着投资者难以持续获得超额利润。
实务界与理论界对此有着不同的看法。实务界认为市场常常是无效的，这为投资者提供了寻找投资机会的空间。而量化投资的核心就在于寻找这些被市场忽视的投资机会，即“异象因子”。
那么，这些异象因子是否可靠？近年来，研究者对异象因子的研究有了新的发现。过去的研究常常基于特设稀疏性假设，即认为股票价格的决定因素虽然众多，但每个因素的影响并不显著。而最新的研究则表明这一假设并不准确。这意味着在构建预测模型时，应当将更多的异象因子纳入考虑。
即便解决了异象因子的问题，量化投资在金融市场中的应用仍面临其他挑战。例如，如何处理数据平稳性问题、如何避免过拟合以及如何平衡非线性作用与简单模型的关系等。
接着要讨论的是当前量化投资使用机器学习方法预测资产价格存在的问题及未来发展方向。
尽管人工智能方法在许多领域取得了显著成效，但在预测资产价格时，过于复杂的人工智能模型可能并不必要。研究表明特征因子之间的交叉是预测价格的主要非线性形式，过于复杂模型反而可能降低预测准确性。
纯数据驱动的预测方法在金融市场中往往效果不佳。为了获得更好的样本外预测结果，应当结合经济学原理进行正则化限制。
理解数据的结构性变化也是提升预测准确性的关键。只有掌握了数据深层次的结构变化，才能在模型预测时设定合适的环境。
总结来说，有效的量化投资模型需要综合考虑多方面因素。未来将是人工智能与经济学理论相互推动的过程。我们期待在这一过程中发现新的投资机会并实现更好的投资回报。
另外需要注意的是，基于因子的量化投资仍无法抵御系统性风险。在市场不景气的时期，量化投资也可能会出现亏损。