量化投资市场环境 - 2024年以来市场个股分化度显著高于近五年中位数水平，为量化策略提供丰富交易机会 [3] - 2024年2月大小盘风格收益差波动率达到极值后下降，有助于量化策略稳定表现 [3] - 2025年市场波动和成交量良好，价量策略表现突出，小市值股票交易活跃度高 [13] - 监管鼓励上市公司并购重组，中小市值股票活跃，成交量放大，股票中位数涨幅大幅超越宽基指数 [11] - 国内市场成交量、活跃度和投资者结构优化为量化策略发展提供广阔空间 [15] 小市值产品特性 - 小市值产品在中国市场具有显著特殊性，波动性大但超额收益丰厚 [9] - 小市值产品是A股市场特色资产，满足不同投资者配置需求 [11] - 通过优化交易算法可有效降低小市值股票交易成本，提高投资收益 [13] AI技术在量化投资中的应用 - 量化投资本质是人工智能在金融领域的垂直应用，过程与大模型学习相似 [6] - 大模型技术发展为行业注入新活力，推动机构加大AI投入，设立AI实验室 [9] - 算力提升使CNN和Transformer等机器学习模型可用于因子挖掘和交易策略 [13] - 需在AI技术应用中保持平衡，既要利用优势又要避免过度依赖 [15] 量化策略发展 - 当市场出现新基本面主线时，当前超额收益环境可能发生变化，需灵活调整策略 [3] - 量化市场规模和成交量的平衡对超额收益持续性非常重要 [11] - 管理人需在市场变化中不断适应和创新以应对挑战 [15] 行业技术趋势 - AI黑箱问题需关注，需确保模型可解释性和可追溯性 [6] - 虽然模型可解释性难以完全实现，但可通过保证系统可复现性追踪问题 [13]