私募巨頭下場做Al，DeepSeek模型能否創造超額收益?
探秘 DeepSeek
中國團隊與量化私募
相信最近一個月大家都被爆火出圈，在海內外引起軒然大波的“Deepseek”刷屏了。
作為AI屆的新晉“黑馬”，DeepSeek 是一款完全由中國團隊開發的大規模預訓練語言模型，其推理大模型DeepSeek-R1，性能對標OpenAI的GPT-4o，但價格僅為后者的1/10。
這一巨大優勢讓海外科技巨頭都為之驚嘆，稱它為 “東方神秘力量”。
可能大家都很好奇，DeepSeek 背后的開發團隊是誰呢？
其創造者是一家叫做深度求索的科技公司。令人稱奇的地方在于，它幕后的資方并不是騰訊、阿里這樣的互聯網巨頭，而是一家低調的私募基金——幻方量化，其創始人也正是幻方的創始人梁文峰。
投資理性看待
那么問題也隨之而來，DeepSeek 的誕生能否直接用在量化投資的模型上并帶來更高的收益呢？
答案是否定的。
雖然DeepSeek和量化交易模型很大程度上都基于人工智能的技術，但它們的應用方向以及底層的模型是有很大區別的，深度求索和幻方在業務的運營上其實也是相對獨立的。
DeepSeek的定位依然是一個生成模型，這與量化投資主流的方法論中的預測模型有本質的不同。舉例來說，在量化投資中最常見直觀的目標可能便是去預測某只股票第二天的漲跌，而DeepSeek更擅長的是翻譯、寫小說、提煉觀點這一類生成文本的任務。
另一方面，金融市場中可用于訓練機器學習模型的有效數據量并不算多且往往有較多的噪音，這意味著模型很難精準學習到證券市場中的潛在演變規律。一味地提升模型的復雜度或許能在歷史數據中取得亮眼的表現，但在實盤交易中大概率會被充滿不確定性的市場狠狠教做人，也就是大家常說的“過擬合”現象。
簡單來說就是，DeepSeek這一類大模型的底層架構對于量化投資的模型來說過于龐大且復雜了。
在量化投資領域，開發有效的投資策略是一項復雜的系統工程。它不能單純依賴強大的算力和過于“黑箱”的復雜網絡結構，更要充分考慮金融市場的內在運作邏輯，比如市場資金的風險偏好、公司基本面等因素。只有結合科學的數學模型和嚴謹的統計分析，才能構建出真正適合量化投資的模型，獲取穩定的超額收益。
因此，雖然幻方是一家量化基金，但他們在通用人工智能領域投入了大量資源，致力于推動國內AI行業的技術創新，最終成功開發出了DeepSeek這樣的大模型，并有希望在各個領域發光發熱。但量化策略的開發也絕非依靠單純更強的算力、更復雜的網絡結構就能做出更高的超額。
所以，DeepSeek的爆火雖然展現了人工智能的巨大潛力，但在投資領域尤其是其對于量化基金的投資，投資者還是要保持理性和專業，不能盲目跟風。
風險提示：
投資有風險。基金的過往業績并不預示其未來表現。基金管理人管理的其他基金的業績并不構成基金業績表現的保證。相關數據僅供參考，不構成投資建議。投資人請詳閱基金合同等法律文件，了解產品風險收益特征，根據自身資產狀況、風險承受能力審慎決策，獨立承擔投資風險。
重要提醒：
本文版權為好買財富所有，未經許可任何機構和個人不得以任何形式轉載和發表。
