假设1：先进的人工智能和机器学习模型

随着人工智能的不断发展，其向通用人工智能（AGI）的演进逐渐成为可能。这意味着，人工智能将实现投资策略制定自动化，提高预测的准确性，并有潜力接管生成经济假设的重任，而所有的进步皆会有助于产生阿尔法收益。

在量化投资过程中，敏感性/经济假设的生成是核心环节，目前只有人类才能完成这方面的任务。然而，随着大语言模型（LLM）的不断进步，其逻辑推理能力显著增强¹，预示着未来这项任务可能会转向人机协作，甚至完全由机器独立执行。

尽管人工智能算法能否完美通过图灵测试²尚存疑问³，但人工智能及AI模型的持续完善是大势所趋。随着人工智能处理能力的提升，其在处理庞大数据集、捕捉微妙的市场信号和异象方面的能力将不断增强，将能够更准确地预测复杂的市场波动和其他投资相关因素。它们还将被更广泛地整合到量化投资流程中，乃至整个投资领域，以用于挖掘阿尔法机会。

假设2：多模态数据的利用

为了获得竞争优势，量化投资者开始将目光投向快速增长的另类数据源，包括社交媒体情绪、卫星图像，以及来自文本、语音、图像和视频文件的多模态数据。

随着人类生成数据量的爆炸性增长（如下图1所示），我们预计量化策略管理人将从传统的“小数据”分析，转向利用大数据和其他另类数据源，如社交媒体情绪、卫星图像、工作列表、匿名信用卡交易和物联网数据。这些数据源不仅包括数字和文本信息，还涵盖了文本、音频、图像和视频等其他模态。

最新的人工智能模型已经在整合这些多模态信息。预计量化投资策略也将采用这些信息，无论是用于训练AI模型，还是以其他形式融入量化投资流程，量化投资策略都将因此得到显著提升。无论以何种方式被采用，这些多模态、非传统的数据集都将为洞察市场行为提供独特的视角。

假设3：模型演化与阿尔法衰减双重加速

在强大算法的加持下，模型开发会产生更多阿尔法收益。然而，这种技术的广泛应用也预示着阿尔法的快速衰减。持续的量化研究——无论是由人类还是人工智能完成，或者是二者的结合——成为保持业界领先的关键。

目前，量化模型的开发主要依赖人类。展望未来，我们预见算法将至少接管一部分模型开发任务。在其他条件不变的情况下，这将大幅缩短开发周期，使得量化算法更加灵活和先进，能够实时分析数据并进行持续调整。

积极的一面显而易见，那么消极的方面有哪些呢？随着计算能力的增强和算法逻辑推理能力的提高，加之大数据和多模态数据的广泛应用，所有量化策略的实践者都可能捕捉到阿尔法信号。随着模型开发的强大算法越来越普及，阿尔法的衰减速度可能会加快，即阿尔法模型的预测效力可能会随时间而减弱。因此，量化策略的实践者必须不断进行量化研究，尤其是深入挖掘阿尔法潜力。

假设4：云计算和量子计算

云计算为投资者提供了一种无需配备本地基础设施就能处理海量数据的解决方案，而量子计算则开辟了解决目前计算能力所无法触及问题的新途径。

我们预见，云计算将继续用于为运行复杂的模拟和模型提供可扩展的资源，使量化投资者能够处理大量数据，同时避免了巨额的前期基础设施成本。

尽管量子计算目前仍处于起步阶段，但其潜力不容小觑，有望实现数据处理速度的指数级提升，为量化策略带来革命性的变化，从而解决那些在当前计算框架下难以攻克的难题。⁴

相较于阿尔法相关的应用，高级算法在风险和合规性方面的应用更为广泛，尤其是在最新的生成式AI模型中表现的淋漓尽致。⁵我们预计，随着技术的进步，这些技术只会变得更加强大，应用范围也会更加广泛。

假设5：加强风险管理

结合历史数据与即时预测，算法和高级分析能够快速地处理信息，进行实时的风险评估和更务实的压力测试，从而实现即时的策略调整。

假设6：监管、流程与合规自动化

高级解决方案能够更便捷地应对监管变化，有效降低法律风险。通过自动化合规流程和客户报告，大语言模型有助于降低公司运营成本，或者在同等成本下提供更优质的服务。

假设7：个性化投资产品

借助人工智能和机器学习的力量，即便是个人投资者也能享受到定制化服务。人工智能、机器学习和其他先进算法有助于我们根据个人投资者的具体情况、偏好和风险承受能力，量身定制个性化的投资策略。此外，高级算法的应用使得投资者能够实时响应市场变化（包括捕捉阿尔法机会和风险信号）和个体客户需求，从而实现投资组合的动态再平衡。

假设8：提升客户互动和透明度

尖端的用户友好型平台可以展示投资量化模型的透明度，有效提升客户的信任度和参与度。生成式AI模型可以深入洞察客户及其互动模式。

当前，资产管理公司与客户之间的沟通大多为单向传递，而未来的趋势将转向更具互动性的对话。我们有理由相信，在不久的将来，人工智能将能够对投资组合的表现和策略逻辑提出详尽、准确、可理解的见解，进而显著提升客户的认知水平和满意度。

到目前为止，我们所描绘的是对量化资产管理行业的乐观预期，相信无论是资产管理公司还是客户都将从技术进步中获益良多。然而，通向这一愿景的道路必然需要个人与机构的共同投资和努力，过程中难免会遭遇挑战、挫折以及令人不安的变化。

假设9：人才获取和技能发展

为了不落后于日新月异的趋势和技术，量化投资公司必须在人才获取以及持续教育和培训方面进行投资。此外，量化投资公司还需构建多元化的协作团队来应对这一挑战。

这意味着，业界对既精通金融又擅长技术（尤其是在人工智能、机器学习和数据科学领域）的复合型人才的需求将会激增。未来可能的团队构成可参考下图2。

假设10：行业洗牌、颠覆和挑战

尽管尖端技术可为量化投资行业带翻天覆地的变化，但公司终究是由人组成的，他们有着人类的欲望、恐惧和抱负。量化投资公司只有合法合规，在适当的文化、管理和激励结构下才能取得成功。

在这篇文章中，我们分享了关于技术创新在未来20年将如何塑造量化投资行业的十个假设。当然，许多假设，如人工智能模型的进步和透明度的日益重要性，主要是我们基于当前的可见趋势做出的线性推测。而其他假设，如定制化服务、云计算和多模态数据的应用等，则可能激发创造性方法，有望在最出人意料的地方捕捉阿尔法。技术无疑将会塑造量化资产管理行业的未来，但哪些公司能在这一新环境中蓬勃发展，最终还是取决于人的因素。无论量化投资行业的变革是否会达我们在此讨论的程度，有一点是可以肯定的：量化投资界必将经历变革，也必须进行变革。对于我们这些行业参与者而言，面前只有两条路：要么积极参与并力争引领变革，要么抵制变革并最终被淘汰。

注：专业投资者可通过客户经理获取完整版报告（英文版）。

附注：

¹ For example, see Nafar, Venable, and Kordjamshidi, 2023.
² Turing Test: https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test
³ Although no longer outside the realm of possibility as of August 2024.
⁴ Although it will also create a host of other problems. For example, most encryption algorithms today are based on extremely long computation time (thousands of years or longer) to crack the encryption. Quantum computing have the promise to make all these encryption algorithms defeatable and obsolete.
⁵ For example, see Fritz-Morgenthal, Hein, and Papenbrock, 2021; and Aziz and Dowling, 2018.