现在量化投资受到很多关注。它的具体流程有什么奥秘？它的模型有什么奥秘？它面临着怎样的挑战？它又面临着怎样的机遇？
核心环节：股票收益预测
在量化投资领域，股票收益预测极其重要。它是投资模型的关键所在，也就是人们常讲的“阿尔法”部分。通过给股票打分，能直接确定资产组合。像专业人士构建的量化模型，会将股票收益预测打分视为关键步骤。因为这一步做好了，后续投资才有更大可能获得理想收益。它如同投资路上的指引标志，引导着投资方向。
辅助关键：风险控制
风险控制在量化投资里作用关键且具辅助性。尤其做指数增强产品时，要严格把控组合与基准的风格偏离情况。还要严格控制行业偏离情况。以此确保跟踪误差较小。这如同驾驶飞机得时刻留意仪表。目的是保证飞机航向稳定。量化投资借助风险模型保障投资组合稳定。防止因偏离过大导致损失。进而为投资提供保障。
另类数据：测试与总结
量化投资里，测试另类数据是很重要的工作。有人测试了几十种另类数据。他们发现，部分数据逻辑不错，可信号不稳定。有些数据有用，却没有增量补充。而分析研报文本和产业链上下游结构的网络数据，作用很明显，能提供增量信息。这就如同在一堆矿石里筛选出金子，挖掘出对投资更有价值的数据。
模型特色：A股特有因子
我们自己研发的量化模型，和海外的商业风险模型不一样。它有A股特有的风险因子。还有国企属性因子以及信息确定性因子。在2024年9月24日的行情中，这类模型的优势明显地展现出来了。当时市场上，高贝塔、高波动、高估值的股票受到追捧。这些股票的特征，和量化模型选的股票不一样。很多进行量化投资的人，受到了严重的影响。但这种含有特有因子的模型，对个股波动风险的解释力度很高。在市场大幅波动的时候，它对波动率的预测效果更好。而且对波动率的跟踪效果也更好。
应对策略：调整风险敞口
当前市场情况复杂。行情和量化模型选股特征不相符的时候。底层股票打分模型不能随便更换。因为核心模型需要大量研发。还要进行模拟回测以及样本外检验。所以合理的做法是调整模型的风险敞口。让组合的贝塔和基准指数的贝塔偏离不要太大。降低beta风险对组合收益的冲击。如同在暴风雨中调整船帆。让投资的船平稳地向前行驶。
大模型应用：现状与前景
大模型在投资领域正慢慢被加以尝试。不过它还没有成为主流。有不少公司部署了DeepSeek。然而它没办法直接带来投资建议和收益。证券市场是低信噪比的市场。模型不是越复杂就越好。不然的话可能会放大噪音。还会降低稳定性。目前大模型更多的是提高投研效率。还没有把海量算力转化成明显的超额收益。在低波市场里，量化策略做超额存在优势。要是沪深300保持低波状态，那么险资对于量化投资的配置需求或许会增加。
大家觉得大模型在未来量化投资里会成为主流吗？它能带来明显超额收益吗？要是你认可本文观点，那就点赞、分享，和大家一块交流探讨。
