行业趋势与变革 - 人工智能将取代传统的量化投资基金经理，未来3到5年内不采用AI技术的量化机构可能被淘汰 [1][2] - 量化投资正迎来结构性重塑，新范式的大门已经打开 [1] - AI作为强大的建模工具，其应用类似于数十年前计算机在华尔街量化投资中的早期采用 [2] - 随着算力、数据和模型能力提升，机器在市场学习与模式识别方面的优势将愈发明显 [2] AI量化投资模式 - AI量化投资与AI围棋有相似之处，AI的出现为投资策略开辟了更多可能性，改变了传统模式 [2] - 传统量化投研流程可被AI端到端建模取代，该技术路线预计在未来几年成为主流 [3] - 利用人工智能技术端到端地进行建模是可行的，能整合因子、信号、模型与策略等环节 [3] - AI能通过大量数据更高质量地挖掘因子，其目的在于取代专家经验 [3] 新型人才需求 - AI投资时代需要复合型人才，即既懂投研任务又能将其转化为AI问题并解决的工程师型基金经理 [2] - 从业者的精力将从传统投研转向维护和开发更先进的人工智能系统 [2] - 所需人才数量可能更少，但对人工智能技术的理解能力要求更高 [2] 公司战略与竞争优势 - 公司团队全部由工程背景人员构成，包括计算机科学家和算法竞赛金牌选手，没有金融背景员工 [3] - 公司竞争优势源于三方面：头部的人工智能人才密度、比国内任何大学都更充沛的算力储备、行业前列的数据采购体量 [3] - 公司自主研发了专为实时建模与交易任务设计的AI实验平台，提升研究员实验与迭代效率 [3] - 公司定位并非传统量化私募，而是一家AI原生的计算公司 [3] 公司发展目标 - 公司中期目标是成为全球交易的量化管理人，长期目标是成为一个伟大的计算公司 [3] - 公司内核是AI原生，希望最终成长为智能计算公司，认为量化投资和AI应用是一种新型计算方式 [3] - 预计下一个十年中国基金管理人将走向全球，在国际舞台上与华尔街老牌机构竞技 [3]

AI量化投资发展 - 路博迈基金量化团队运用深度神经网络模型优化选股逻辑、因子模型和风险控制，个股选择贡献超额收益超70% [3] - AI量化模型通过挖掘财务、交易、舆情等另类数据，捕捉市场非理性因素带来的机会，超越传统量化策略 [3] 美联储加息影响 - 2025年美国核心PCE通胀率逼近3%，CPI通胀或飙升至5.4%，GDP增长预期2.9% [4] - 华尔街对美联储加息概率押注从不足10%升至34.6%，高盛、汇丰预测加息幅度或达75个基点 [4] 投资逻辑变化 - AI量化模型在加息引发的市场波动中面临挑战，需快速更新数据和调整策略以适应流动性收紧和资产价格波动 [5] - 具备动态学习能力的AI模型可识别加息周期中抗风险能力强的行业和个股，优化组合配置 [5] 资产类别表现分化 - 科技股分化：英特尔因芯片部门拆分传闻单日大涨16%，Meta、奈飞等成长股因加息预期面临资金流出和估值压力 [6] - 债券市场受加息冲击价格下跌，但AI量化可通过算法在期限和信用等级间寻找相对价值 [6] - 黄金短期受美元走强抑制涨幅，AI量化可利用多维度数据分析把握短期波动节奏 [6] 投资策略调整建议 - 权益类资产需关注业绩稳定、现金流充沛且受加息影响小的行业和公司 [7] - 增加现金类资产储备以应对市场不确定性 [7]