AI 资配 | 对冲基金怎么用AI做投资

多客科技

作者：微信文章


核心观点

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，试图把策略创意、实现与评估做成可规模化的闭环流程；其二是以Citadel、Point72为代表的基本面投研增强体系，重点提升信息处理与研究覆盖效率，强化人类PM与分析师的判断质量；其三是以Balyasny、Millennium为代表的平台化基础设施体系，通过统一数据、权限、检索、安全与审计框架，向多团队交易组织输出通用能力底座。上述路径共同指向同一竞争要点：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，正在成为比单一模型性能更重要的护城河。

风险提示：本报告基于公开市场数据、基金披露文件及第三方研究资料撰写。历史业绩不代表未来表现，文中涉及的投资产品在特定投资场景下均存在本金损失的潜在风险。本报告出现的产品、公司、指数、个股等不构成任何投资建议。

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（Quant 1.0 和 2.0）主要依赖于结构化数据（价格、成交量、财务报表）和统计模型（线性回归、机器学习分类器）来寻找市场定价偏差。然而，这一模式面临着严重的“数据挖掘”风险和日益拥挤的策略空间。进入2025年，随着以Transformer架构为核心的AI技术成熟，行业正在经历“Quant 3.0”的革命。

2024—2025年的变化来自三类能力模块的工程化成熟。第一，非结构化信息可被系统吸收并转化为可检验假设，包括财报纪要、政策文本、供应链新闻与地缘事件等。第二，智能体工作流把研究流程拆分为角色分工，通过多轮迭代完成假设提出、代码实现、回测评估与解释归因。第三，工程效率直接影响收益机会捕捉速度，代码生成、测试与数据管道自动化使研发周期显著压缩，形成实际竞争优势。

行业分化：三条主流落地路线



1）全自动投研路径：以 Man Group 和 Bridgewater 为代表，致力于构建能够独立提出假设、编写代码、验证策略并解释经济原理的AI系统。

2）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大幅提升基本面选股者的覆盖广度与深度。

3）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（如专有的金融大模型嵌入、联邦代理架构），赋能旗下数百个独立的交易团队。

案例拆解



Man Group（英仕曼集团）

作为全球最大的上市对冲基金之一，Man Group凭借其旗下的Man AHL实验室，一直是量化投资领域的先驱。在生成式AI时代，通过“AlphaGPT”项目，试图解决量化投资中策略创意的生成问题。AlphaGPT不仅仅是一个聊天机器人，它是一个由多个专用AI智能体组成的复杂系统，模拟了人类量化研究团队的分工协作模式。Man Group对AlphaGPT进行了严格的实证检验，将其产出与初级人类量化研究员的工作进行了对比。在GPT-4作为裁判的盲测中，AlphaGPT生成的Alpha因子在代码质量和逻辑完备性上获得了8.16分的平均分，而人类研究员仅为6.81分；AlphaGPT的胜率高达86.60%。此外，Man Group发现，单次生成的Alpha因子往往效果平平（初始IC仅为0.58%）。然而，当引入“分析师”智能体的反馈机制，允许系统进行多轮自我修正后，策略的有效性显著提升（IC提升至2.23%）。

Man Group在应用AI时极度强调可解释性。金融市场充满了虚假相关性，纯粹的数据挖掘往往会导致过拟合。AlphaGPT的一个核心设计原则是：每个生成的信号必须附带清晰的经济学原理解释。通过强制AI输出自然语言解释，Man Group有效地将“黑箱”模型转化为“灰箱”甚至“白箱”。如果AI发现了一个策略，但无法解释其背后的经济逻辑，例如，无法解释为何某类数据能预测股价，风控团队将拒绝部署该策略。这种机制确保了AI挖掘的Alpha不仅在统计上显著，而且在逻辑上自洽，从而降低了模型在未来市场环境变化中失效的风险。

water Associates（桥水基金）

桥水基金以其对“经济机器是如何运行的”深刻理解而闻名。桥水推出的 AIA Forecaster被设计为一个模拟投资委员会辩论过程的多智能体系统，也遵循着这一原则。该系统的运作流程包括：1）动态搜索与信息摄取：不同于训练数据截止于过去的静态模型，AIA Forecaster具备“动态搜索”能力。它会实时抓取最新的央行会议纪要、通胀数据发布和地缘政治新闻，构建实时的上下文环境。2）多视角辩论与监督：为了避免大模型的“幻觉”和盲从，系统会生成持有不同观点的智能体。这些智能体进行相互辩论，通过证据交换来挑战对方的观点。最后，由一个“监督者智能体”综合各方论点，做出最终的概率判断。3）统计校准：桥水的研究发现，LLM往往表现出过度自信或过度模糊。因此，他们在系统末端引入了统计校准层，将AI的语言输出转化为具有统计意义的置信度概率，使其可以直接用于风险预算模型。  

在宏观预测中，最大的陷阱是“先知偏差”——即模型在训练时无意中获知了未来的信息。桥水在构建AIA Forecaster时，建立了极其严格的时间戳管控机制，确保AI在模拟历史决策时，只能看到该时间点之前的信息。此外，桥水要求AI输出的是逻辑链条而非单一预测。这种对因果律的执着，使得桥水的AI系统在面对从未发生过的市场环境时，比纯粹依赖历史数据统计规律的模型更具稳健性。

Capital（城堡投资）

与Man Group偏量化研究的路径相比，Citadel在多策略框架下配置了更大规模的基本面投研队伍，其AI建设更偏向提升投研生产率与信息处理能力。公开信息显示，Citadel在内部推进统一的AI助手体系，将大模型能力与长期积累的内部研究材料、会议纪要、结构化数据和权限体系打通，主要服务两个高频场景：一是围绕基金经理的持仓与关注清单生成定向摘要与跟踪要点，把公司基本面、产业链上下游与关键事件放在同一语境下呈现；二是对10-K、10-Q、电话会纪要与券商报告进行解析，除摘要外也会标注财务附注中的约束条款、敏感假设与潜在风险点，提升投前研究与投后跟踪的覆盖效率。

AI不仅仅用于前台交易，更在后台工程中发挥着巨大作用。英伟达CEO黄仁勋在2025年初的一次采访中透露，Citadel Securities的工程师已经100%采用了AI代码辅助工具Cursor。通过全员使用AI编程工具，Citadel极大地缩短了策略开发的周期。量化开发人员可以将繁琐的样板代码、单元测试编写以及文档注释工作交给AI，从而将精力集中在核心算法逻辑和系统架构设计上。这种工程效率的提升，直接转化为对市场机会响应速度的提升，构成了隐形的竞争壁垒。

Two Sigma

Two Sigma更推崇利用先进的机器学习技术，特别是深度学习，来捕捉市场中极其微弱且非线性的信号。

Two Sigma及其关联研究人员在2024至2025年间发表的多篇论文表明他们从传统的线性因子模型转向复杂的神经网络架构，其研究论文主要针对以下几个方面：1）单核神经元深度学习：针对金融时间序列数据信噪比极低的特点，Two Sigma探索了极其精简但非线性的网络结构，旨在减少过拟合风险的同时捕捉复杂的市场动态。2）深度多任务学习：市场预测往往涉及多个目标（如不同时间周期的收益率、波动率、流动性）。Two Sigma利用多任务学习架构，让模型同时学习这些相关任务。这种方法能够利用任务之间的共享信息，显著提高对单一任务的准确性。3）Transformer在金融中的应用：研究表明，Two Sigma正在积极调整Transformer架构（最初用于NLP）以适应金融时间序列。通过捕捉长距离的时间依赖关系，这些模型能够识别出传统自回归模型无法察觉的跨周期市场模式。

Two Sigma的独特之处还在于其Venn平台。这是一个面向机构投资者的投资组合分析平台，利用这个平台可以将Alpha能力SaaS化。 Venn的核心是一个包含18个宏观和风格因子的风险模型。而这些因子是Two Sigma通过统计分析以及AI技术对全球资产进行定价挖掘出来的。

此外，Two Sigma高层强调，AI不仅是预测工具，更是平台能力。通过Venn，他们收集了关于投资者行为和资产配置的大量数据，这反过来又可能为Two Sigma的自营交易提供独特的市场洞察。

Point72

Point72在Steve Cohen的带领下，致力于构建最强大的信息获取网络。其自研的 “Canvas” 平台，核心任务是利用AI技术，将零散的另类数据拼凑成完整的产业链全景图。包括以下几个部分：1）多模态数据融合：Canvas系统摄取海量的非结构化数据，包括信用卡交易记录、卫星图像、航运提单数据、招聘广告等。2）知识图谱构建：利用自然语言处理（NLP）和图神经网络（GNN），Canvas能够识别公司之间的隐性关系。例如，它能通过分析供应商的客户名单，推断出某家未上市公司业绩下滑对上市公司营收的潜在冲击。3）为PM合成信息：Canvas不仅提供原始数据，还利用生成式AI合成信息。例如它能生成行业概览报告，告诉基金经理目前整个半导体供应链的库存积压情况，从而辅助投资决策。

此外，为提升一线使用效果，Point72在人才侧同步推进数据科学方向培养，通过Academy等项目训练既理解投资问题、也能使用Python与数据工具的复合型分析师，提高平台能力在投研团队中的吸收与转化效率。

Balyasny Asset Management（BAM）

BAM作为典型的多经理人平台基金，其AI策略更偏公司级能力中台。BAM采取了较为中心化的AI战略，建立了一支由前Google DeepMind专家领衔的“应用AI”团队，旨在构建公司级的AI大脑。推动内部对话与检索能力落地，并在金融语义理解上投入较多资源。其中较具代表性的做法是自建专用嵌入模型，用于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、专业术语密集导致的检索偏差。相较通用模型，专用嵌入更强调对研究报告、会议纪要、内部备忘录与交易台沟通材料的语义对齐，使研究员在查询市场情绪、行业景气或公司事件时获得更贴近投研语境的结果。在组织推进上，应用AI团队通常不仅交付工具，也会深入交易台与研究团队梳理流程痛点，围绕数据接入、权限边界与输出格式进行再设计，承担技术与投研之间的接口角色，从而推动AI能力从可用走向常用。

Millennium Management（千禧年）

相比之下，Millennium采用了更为去中心化和灵活的架构。鉴于其旗下拥有众多风格迥异的交易团队，Millennium倾向于提供强大的底层基建，让各团队自主构建应用。Millennium在云基础设施上倾向多云配置，以满足不同团队对训练、推理与数据处理的差异化需求，同时把数据隔离、权限控制与审计放在优先级更高的位置。对于平台型基金而言，策略代码与研究数据属于核心资产，因此其AI建设通常强调沙箱化运行、访问控制与防泄露机制，对外部服务的调用会配套严格的隔离规则与审计流程。

在应用层面，为提升跨团队复用效率，平台方往往会提供标准化工具接口与通信协议，使不同团队开发的代理或工作流能够复用通用能力，例如文档解析、数据抽取与回测接口等。在复用安排上，通常会以权限可控为前提，确保共享能力可用，核心信息不外溢。整体思路是以底层基础设施与工程效率作为平台竞争力，提升团队对市场机会的响应速度与开发迭代效率。

总结





上述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，这往往比单一模型的静态性能更决定长期优势。

风险提示：本报告基于公开市场数据、基金披露文件及第三方研究资料撰写。历史业绩不代表未来表现，文中涉及的投资产品在特定投资场景下均存在本金损失的潜在风险。本报告出现的产品、公司、指数、个股等不构成任何投资建议。

分析师：王   开   SAC执业资格证书  编码：S0980521030001

分析师：陈凯畅   SAC执业资格证书  编码：S0980523090002



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