核心观点 - 2024—2025年，全球对冲基金对人工智能的应用正从局部工具化走向流程化重构，关键在于将非结构化信息处理、推理式研究、代码与回测工程化能力整合进一条可迭代的投研链路，以提升研究产能、缩短策略迭代周期，并形成可持续的组织能力[3] - 行业呈现三条相对清晰的落地路径：智能体驱动研究体系、基本面投研增强体系、平台化基础设施体系[3] - 上述路径共同指向的竞争要点是：数据治理与私有语境理解能力、工程化迭代机制、可解释与可审计体系，这些比单一模型性能更重要[3] 行业背景：从结构化预测走向推理与流程化迭代 - 传统的量化金融主要依赖结构化数据和统计模型，面临“数据挖掘”风险和策略空间拥挤的问题[4] - 随着以Transformer架构为核心的AI技术成熟，行业正在经历“Quant 3.0”革命[4] - 2024—2025年的变化源于三类能力模块的工程化成熟：非结构化信息处理、智能体工作流拆解研究流程、以及提升工程效率的代码生成与数据管道自动化[4] 行业分化：三条主流落地路线 - **全自动投研路径**：以Man Group和Bridgewater为代表，致力于构建能独立提出假设、编写代码、验证策略并解释经济原理的AI系统[5] - **基本面投研增强**：以Citadel和Point72为代表，将AI视为人类基金经理的助手，通过自动化信息处理提升基本面选股的覆盖广度与深度[5] - **平台化基础设施**：以Balyasny和Millennium为代表，侧重于构建中心化的AI基础设施，赋能旗下众多独立的交易团队[5] 案例拆解：智能体驱动研究体系 - **Man Group**：通过“AlphaGPT”项目构建多智能体系统模拟人类研究团队分工，在盲测中其生成的Alpha因子代码质量和逻辑完备性平均分达8.16分，高于人类的6.81分，胜率达86.60%[7]；引入反馈机制后，策略有效性显著提升，信息系数从初始的0.58%提升至2.23%[7]；极度强调可解释性，要求每个信号附带清晰的经济学原理解释[8] - **Bridgewater Associates**：推出AIA Forecaster，这是一个模拟投资委员会辩论过程的多智能体系统，具备动态搜索实时信息的能力[9]；系统末端引入统计校准层，将AI的语言输出转化为具有统计意义的置信度概率[9]；建立严格的时间戳管控机制以避免“先知偏差”，并要求AI输出逻辑链条而非单一预测[10] 案例拆解：基本面投研增强体系 - **Citadel**：内部推进统一的AI助手体系，将大模型能力与内部研究材料打通，主要服务两个高频场景：为基金经理生成持仓与关注清单的定向摘要与跟踪要点；解析10-K、10-Q等文件并标注关键信息点[11]；后台工程中，Citadel Securities的工程师已100%采用AI代码辅助工具Cursor，极大缩短了策略开发周期[12] - **Point72**：自研“Canvas”平台，核心是利用AI技术将零散的另类数据拼凑成完整的产业链全景图，包括多模态数据融合、知识图谱构建以及为基金经理合成信息报告[16]；同时通过Academy等项目培养复合型分析师以提高平台能力的吸收与转化效率[16] 案例拆解：平台化基础设施体系 - **Balyasny Asset Management (BAM)**：采取中心化的AI战略，建立公司级的“应用AI”团队，自建专用嵌入模型以提升内部文档检索的准确度与召回质量，重点解决金融行业语境依赖强导致的检索偏差[17]；应用AI团队深入交易台梳理流程痛点，承担技术与投研之间的接口角色[17] - **Millennium Management**：采用去中心化和灵活的架构，提供强大的底层基建让各团队自主构建应用，其云基础设施倾向多云配置以满足差异化需求，同时高度重视数据隔离、权限控制与审计[18]；在应用层面提供标准化工具接口与通信协议以提升跨团队复用效率[19] 案例拆解：其他代表性机构 - **Two Sigma**：利用先进的机器学习技术捕捉市场中微弱且非线性的信号，研究重点包括单核神经元深度学习、深度多任务学习以及Transformer在金融时间序列中的应用[13][14]；其Venn平台是一个面向机构投资者的投资组合分析平台，核心是一个包含18个宏观和风格因子的风险模型，实现了Alpha能力的SaaS化[14]；通过Venn平台收集的投资者行为数据可能为其自营交易提供独特市场洞察[15] 总结：三条路径对比与趋同 - **智能体驱动研究体系**：代表机构为Man Group、Bridgewater，目标是把假设生成、实现、回测、归因解释做成可规模化的流程化研发管线，核心能力包括非结构化信息摄取、多智能体分工、代码生成与回测工程化等，主要收益是策略研发周期缩短、研究产能提升[20] - **基本面投研增强体系**：代表机构为Citadel、Point72，目标是把AI作为研究助理与信息引擎，提升覆盖广度、深度与跟踪频率，核心能力包括持仓定向摘要、另类数据融合、知识图谱构建等，主要收益是覆盖面扩大、阅读与整理成本下降[20] - **平台化基础设施体系**：代表机构为Balyasny、Millennium，目标是构建统一数据、权限、检索、安全与审计框架，对多团队交易组织输出通用AI能力底座，核心能力包括统一数据治理、检索增强、沙箱化运行等，主要收益是产生规模效应、降低重复造轮子成本、提升开发与迭代工程效率[20] - 三条路径在终局上趋同于同一套竞争要点：数据治理与私有语境理解、工程化迭代机制、可解释与可审计体系[20]

AI 赋能资产配置（三十一） 对冲基金怎么用 AI 做投资 策略研究·策略解读 | 证券分析师： | 王开 | 021-60933132 | wangkai8@guosen.com.cn | 执证编码：S0980521030001 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 证券分析师： | 陈凯畅 | 021-60375429 | chenkaichang@guosen.com.cn | 执证编码：S0980523090002 | 核心观点： 证券研究报告 | 2025年12月11日 2024—2025 年，全球对冲基金对人工智能的应用正在从局部工具化走向流程化重构。过去以结构化数据与 统计学习为主的量化框架，更多解决的是信号拟合与交易执行效率问题；新一轮升级的关键，在于把非结 构化信息处理、推理式研究、代码与回测工程化能力纳入同一条可迭代的投研链路，从而提升研究产能、 缩短策略迭代周期，并在合规与安全约束下形成可持续的组织能力。 从对冲基金头部机构实践看，行业呈现三条相对清晰的落地路径：其一是以 Man Group、Bridgewater 为 代表的智能体驱动研究体系，试图把策 ...