编辑《证券时报》 吴琦

　　DeepSeeek继续走红，人工智能发展如火如荼，已成为各领域不可忽视的力量，也引发了公募机构的布局。

　　许多公开发行机构已经宣布，许多开源模型已经部署在投资和研究领域，包括DeepSeek。在公开发行基金的投资和研究层面，它不仅改变了基金经理的投资决策方式，而且为普通投资者提供了新的投资工具。

　　然而，对投资者来说，最关心的是人工智能是否能使基金表现更好？《证券时报》编辑发现，公共基金经理，特别是定量基金经理，对人工智能投资和研究实践的热情更高，希望通过人工智能的应用为投资者提供更多的超额回报。

　　帮助基金业绩跑赢市场

　　《证券时报》编辑发现，定量投资基金经理更迫切地应用于公共基金，主要管理积极定量基金和指数增强基金。一些基金经理告诉编辑，他们很早就开始研究如何将人工智能应用于投资，并依靠它产生超过市场的超额回报。

　　具体到业绩层面，汇添富国证2000指数增强A、安信量化选择沪深300指数增强基金和海富通沪深300指数增强基金，利用AI的超额收益在同类产品中名列前茅。

　　从近一年的市场来看，在指数增强基金层面，在跟踪最大的沪深300指数增强基金中，安信量化选择沪深300指数增强基金和海富通沪深300指数增强基金是超额收益的前两大产品，超额收益分别为15.55%和8.77%。

　　安信量化精选沪深300指数增强基金基金经理石荣盛表示，他在2023年8月24日管理基金时，开始使用100%的机器学习和深度学习模型。他希望依靠概率优势和大数定律来获得证券市场错误定价的回报，从而提高市场的有效性。

　　海富通沪深300强主要采用人工智能选股模式，核心策略是深度学习多因素评分，主要通过树模型和RNN模型捕获非线性信息；卫星策略包括事件驱动、行业轮换等。

　　汇天富国证2000指数增强a近年来实现了58.83%的正收益，超额收益高达28.5%，是指数增强基金中超额收益最高的产品。据基金经理介绍，该基金采用量化指数增强的方式进行操作。在具体操作中，个股采用多因子模型与人工智能量化选股相结合的方式进行评估。

　　在积极量化基金方面，博世ESG量化选股、投资量化选股、博世成长智航A等多只量化基金净值自近期成立以来创下新高。A股市场活动显著改善，为量化投资提供了良好的土壤，人工智能开始在量化投资中发挥重要作用。

　　扩大量化投资边界

　　在过去的六个月里，随着人工智能技术的不断突破，许多基金经理有了越来越深刻的经验。在投资研究层面，量化基金经理更积极地拥抱人工智能。

　　海富通沪深300指数增强基金基金经理林立和表示，面对快速变化的市场，人工智能定量模型或更高效、全球的投资分析能力将根据市场风格进行自学调整，具有较强的自适应性，在市场出现新趋势或信息时能够快速响应。自2023年5月底以来，海富通沪深300增强在机器学习、自然语言处理等定量股票选择策略中采用了人工智能股票选择模型，并取得了一定的效果。

　　随着DeepSeek的流行，基金经理对探索人工智能在投资领域的应用有了更大的信心。

　　“大语言模型将大大扩大定量投资的边界。”施荣盛认为，DeepSeek等人工智能技术在定量投资领域将反映许多优势。2024年8月初，当DeepSeek使用硬盘缓存技术大大降低API使用成本时，施荣盛开始充电DepSeek的API，主要包括提高编程效率、加快机器学习模型的学习和开发、扩大另类因素的挖掘等。目前，他的主要学习和探索方向是人工智能智能体Agent在定量投资中的应用。

　　事实上，在投资策略中应用人工智能仍存在不确定性。定量投资不是一蹴而就的。从算法选择、中超参数调优到变量预处理，每一个决策都会影响人工智能在定量投资中的应用效果。

　　重塑投资研究过程框架

　　公开发行探索人工智能在金融领域的应用一直处于时代的前沿。随着人工智能技术的爆发和成熟，许多基金公司升级和迭代了投资研究过程。

　　2024年初，经过反复研究，博世基金发现了DeepSeek模型在自动编写代码和逻辑推理方面的潜力，率先部署了DeepSeek-V1模型作为公司智能开发工具的基础模型，并于2024年8月升级为DepSeek-V2模型。2025年初，随着DepSeek-R1模型的发布，博世基金迅速完成了内部部署，并开始探索其在投资研究、投资咨询服务和软件开发方面的应用。

　　永英基金透露，DeepSeeek在基金行业的许多核心业务场景中发挥了重要作用。例如，在投资研究领域，DeepSeeek可以快速分析大量的研究报告，提取关键信息，帮助研究人员节省时间，提高研究效率。

　　除了提高投资研究过程的效率外，人工智能对基金经理的投资框架的影响可能更深远、更有意义。

　　无论是指数增强基金还是主动量化基金，国内公开发行的量化投资主要是传统的线性多因素模型。一些量化基金的所谓策略甚至主要是基金经理的主观意志，被认为是“人工量化”。

　　然而，随着具有相关学科背景的人才加入公共基金经理的行列，以及人工智能技术的不断突破，公共基金量化团队的实力不断提高。越来越多的基金经理试图升级和迭代投资框架，以摆脱情绪波动对投资组合的负面影响。

　　汇天府国证2000指数增强基金经理表示，在投资管理过程中，我们应尽量避免直接干预投资组合头寸，将投资观点和理念转化为规则化的定量投资策略，并仔细调整定量策略，间接调整投资组合头寸，以确保投资管理的可复制性，避免情绪波动对投资组合的负面影响。