AI 投资与金融世界模型01:一场关于“封闭”与“开放”的权力终局

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作者：微信文章
引言

从我们踏入AI+投资这条赛道的第一天起，“你们和量化到底有什么区别”这个挑战就如影随形。这确实是一个易学难精的课题，尤其是面对那些拥有部分知识储备、自认为看透市场本质的“专业外行”时。在这里，我试图剔除行业黑话，从底层逻辑上再做一次深度的拆解。
一、 划定边界：我们讨论的“量化”到底是什么？

首先排除这个问题的额外复杂性，即每个人对“量化”的理解和定义都不一样。指数编制、资产定价、业绩归因等工具性范畴，虽属于广义量化，但不在本次讨论核心。

我们接下来讨论的“量化”，特指以多因子方法为代表、以股票二级市场交易为主要战场的收益获取方式。这是一种基于历史统计规律、试图通过大量样本的“微弱优势”来累积胜率的工业体系。
二、 参照系：主动与量化的模糊边界

主动投资和量化投资的边界，其实是很模糊的。财务建模、估值范围、仓位控制等都是极其定量的研究。任何时间标准答案只有一个，没有“都对”。反复做判断（选股），大面上还要有胜率。

举个例子：如果我们通过某位头部公募基金经理的历史选股偏好，能够高度复现其持仓逻辑，那他到底是“主动”还是“量化”？他的粉丝俱乐部肯定不答应，但从技术层面看，他其实就是一个“活体算法”。

真正的区别不在于是否用电脑，而在于对“共识”的态度：
三、 生产力视角的深度对比

主动投研的图腾巴菲特，每年开股东大会恨不得把财富密码讲给全世界听；而文艺复兴的西蒙斯，却给员工签下最严苛的保密协议。这背后的原因极其深刻：

主动投研（追求均衡）： 方法论建立在“价值回归”之上。你认为一个东西值10块，现在卖5块，你的获利前提是必须有更多的人发现它值10块并冲进去买。所以，主动投研是“布道”，认同你的人越多，价格回归越快，方法越有效。它是一个开放的、寻求共识的体系。

量化投资（利用非均衡）： 方法论建立在“行为金融的偏差”之上。它赚的是人性在局部将市场推离均衡的钱。一旦逻辑被公开，套利空间瞬间会被抹平。所以，量化研究是“挖矿”，挖到一个因子就藏起来。它是一个封闭的、排斥共识的体系。
四、 传统模式的困局：个人主义与产出低下的对抗

量化之困： 因为封闭，所以无法协同。每个人从零开始造轮子，优质的工具在某种程度上反而鼓励了这种个人主义，导致研发资源的极大浪费。主动之困： 虽然开放，但缺乏定量手段，单个人产出低下。标准的缺失使得结论的意义往往存疑。

五、 AI 投资：建立定量且开放的“第三路径”

我主张的用 AI 搞投资，本质上是把炒股变成一种对市场下一个状态的“Next Token Prediction”。

炒股票这件事最简单不过，只要知道明天什么股票会涨就行了。而“明天涨什么”的判断依据，可以被结构化为：

基本面预测： 谁业务更赚钱？(预测未来现金流)宏观策略： 市场风向在哪？(宏观因子与风格转换)估值模型： 此时此刻值几倍 PE？技术面分析： K 线反映的交易情绪。

六、 范式转移：从“刷榜准确率”到“生成式世界模型”

在讨论 AI 投资时，很多人容易陷入一个误区：把 ChatGPT 当作一个更高级的“新闻分类器”或“研报评分机”。但如果只是做这些，它与上一个时代的 BERT 或专用 NLP 模型相比并无本质增量。真正的变革，在于衡量价值的标准变了。

告别“准确率”的旧时代上个时代的 AI 研发是以 Benchmark（基准测试）为导向的。无论分类还是回归，比拼的是谁更“准”。在一个确定的题库里刷分，应用层只需要把场景挂载在标准技术之上。但在 AIGC 时代，原有的准确率导向失效了。生成式模型不再单纯追求“标准答案”，因为它处理的是非确定性的逻辑。金融本质上是信息的运营，如果 AI 仅仅是重复已有的专用工具（如情感分析、宏观对比），那只是“工艺的微调”，而非“生产力的颠覆”。

七、 工艺的突破：寻找“实操的交集”

目前市场上之所以没有完美的 AI 炒股方案，本质上是方案研究员的无能，而非技术无用。

专用工具在具体任务上（如精确提取财报数据）不逊于 GPT，但 GPT 拥有这些工具所不具备的“常识逻辑”。我们要寻找的，是**“大模型能输出什么”与“什么信息对炒股有直接帮助”**之间的交集。

从“工具发展”到“方案发展”：当技术和数据的获取门槛被抹平后，竞争将不再是算法的领先，而是“工艺”的领先。即：如何利用生成式模型的逻辑推演能力，去触碰那些传统量化因子无法到达的“非结构化共识”。

AI 之所以能炒股，是因为它直接作用于金融业务的本质——信息运营的效率与效果。即便现在的生成式模型在“准度”上令传统研究员困惑，但它作为一种全新的、开放的生产力工具，正在重新定义我们理解市场的方式。

我们不需要藏着掖着，因为真正的护城河不再是一个孤零零的因子，而是这种持续进化的、定量且开放的全球逻辑捕捉能力。这就是我们对传统投资模式发起降维打击的底气。

我们搞 AI 的，在AI的视角里，这些逻辑都是“特征（Features）”，涨跌是“标签（Labels）”。我们召集最顶尖的人才，拿着明确的目标去优化模型，不断缩小预测误差。搞AI的，最擅长就是刷榜。近年来这个方向人才极度密集，拿着明确的目标去优化模型。预测误差越小，组成策略收益越大。

这就是我想说的：我们不藏着掖着，我们要建立一个定量且开放的体系。因为当我们将人类对商业逻辑的理解力，与计算机对海量数据的处理能力结合时，我们生产的是一种高效率的、可验证的共识。这就是对传统模式的降维打击。

结语：先进生产力的本质

我始终坚持：先进生产力替代落后生产力，是对社会进步的最大贡献。