知名圍棋高手柯潔與機器人的對弈，將人工智能話題再度引入視野；而在金融領域，作為人工智能范疇的量化交易也一直為投資者追捧。
在近日舉行的“2017年央證資產峰會”上，多位業內人士表示，基于對信息的快速篩選和超級算法，人工智能未來將在金融投資領域大有可為。以量化交易為例，機器對于海量數據和市場信息的提取、分析，以及發現其中存在的未知相關性，是人腦難以企及的。
人工智能補私募短板
量化投資通常指的是采用一定的數學模型并利用計算機技術去踐行投資理念的投資方法；一般借助統計學和數學的方法，從海量數據中尋找能夠經常創造超額收益的成熟策略，并嚴格地執行這些策略來指導投資，獲得穩定并可持續的收益。與傳統投資比，量化投資具有紀律性、系統性、效率性和不斷進化性。
截至目前，量化投資是金融投資領域最趨近于人工智能的一種投資方式。當前已有對沖基金利用人工智能來進行全球股票交易，無需任何人工干預。公開數據顯示，今年量化對沖基金已達美股近三分之一交易量，首次超過其他類型的機構投資者，成為“新華爾街之王”。在國內市場，量化基金一向是高大上的代表，因模型和算法復雜，操盤者以“海歸”居多。
根據中基協的數據，截至4月底，私募基金的認繳規模已突破12萬億元。有業內人士表示，私募已開始顯現行業“獨角獸”的發展態勢，將快速進入“優勝劣汰、強者恒強”的格局。尋求長期穩定盈利的方法，是私募生存下來的底線。
深圳恒泰融安投資公司沙文帆在峰會上指出，私募團隊本身不是很大，股票越來越多，人的精力有限，單純靠一個團隊難以覆蓋全世界進行投資決策，而這塊短板可由人工智能來補充。沙文帆認為，人工智能未來或將重點運用于風險管理能力上，去管理短期的波動率和市場交易行為。
量化投資并非全能
然而，量化投資也不是全能的。清華大學教授夏樹濤表示，由于股市的周期太短、數據不足，而人工智能的深度學習算法的基礎就是要求數據量要足夠大，所以人工智能算法對中長期的趨勢判斷是比較弱的。在數據方面也有所限制，市場數據的完整性和準確性仍需要得到市場的驗證。
牛熊交易室統計顯示，截至5月12日，相比2016年10月，大盤漲幅為1.89%。而61只主動管理型量化基金僅有9只跑贏市場，正收益的也僅僅14只，平均收益僅-4.61%。
業內人士表示，今年年初以來，市場風格開始轉向基本面扎實和業績穩定的白馬股，而市場上這些量化基金因注重成長因子和小市值因子，過高地配置了中小板甚至創業板的股票，導致收益表現不佳。
暖流資產合伙人高峰在峰會上提出，無論是資產配置還是研究人工智能輔助量化交易，最好先研究宏觀。量化交易最怕的就是黑天鵝事件，如果出現系統性風險，比如是在泰坦尼克號上，還需要考慮坐頭等艙嗎？量化投資也是一種主動性投資策略，建立在市場并不完全有效的假設上。