AI技术在模型优化上的突破，让量化策略从依赖历史回测的静态模型，升级为能够实时迭代的智能决 策系统，有效解决了传统模型"过拟合"与"适应能力弱"的痛点。传统多因子模型优化多聚焦回测指标提 升，而鑫元量化将AI应用于"个股对比研究"，通过机器学习对个股的基本面、量价特征、资金流向进行 深度拆解，找到"牛股"的共性量化逻辑，再转化为可落地的因子与模型参数。例如，在事件驱动"打 猎"模型中，AI会筛选出宏观、中观、微观维度同时触发信号的个股，实现"多维共振"选股，这类个股 的独立上涨概率较传统策略提升40%。结合"春夏秋冬"大格局模型，AI实现了策略的动态调整，通过分 析量价信息、期权隐含波动率等数据，自动识别市场所处阶段，进而调整股票组合与衍生品的配比，如 2024年9月，AI识别市场切换至"春"格局后，自动将股票仓位提升至95%，并加大进攻型因子权重，精 准把握小盘成长风格行情。此外，AI技术让交易从"被动执行"升级为"智能决策"，通过构建交易成本模 型，根据市场流动性、冲击成本实时调整下单节奏与拆分方式，将滑点降低至0.15%以内，同时回溯历 史交易数据持续优化算法，让策略的实际收益更接近理论收益。 当量化投 ...