投资的世界
没有对错，只有输赢
面对金融市场每天铺面而来的海量信息，再缜密的大脑也可能一着不慎满盘皆输。而AI与机器学习恰与机器学习恰最擅长不带任何感情色彩，对海量信息进行 "冷静" 判断，通过深度学习找出最优解决方案。AI与机器学习的强大能力，早在2016年的围棋领域已得到验证。
2016 年 3 月
AlphaGo以4:1的总比分战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，成为第一个击败围棋世界冠军的人工智能机器人
2016 - 2017 年
进化后的AlphaGo在棋类网站上以“大师”（Master）的网名，与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连胜60局无一败绩
2017 年 5 月
AlphaGo Master与世界围棋冠军柯洁对战，以3:0的总比分获胜
自此，围棋界承认阿尔法围棋的棋力已经超过职业围棋选手顶尖水平。
但战胜人类并不可怕，真正可怕的是AlphaGo战胜了自己。2017年10月，AlphaGo的研发团队DeepMind公布了最强版阿尔法围棋人工智能，代号AlphaGo Zero。Zero即从零开始，不再需要人类棋谱的数据，而是将自己作为对手自我博弈，既是学生又是老师；通过神经网络强大的搜索算法，不断提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。而此前版本的AlphaGo则都包含了基础的人工设计。
随着训练的深入，AlphaGoZero独立发现了游戏规则，并走出了从未有过的策略，为围棋这项古老游戏带来了全新见解。
从零基础到拥有上帝视角，AlphaGoZero通过机器学习飞速强大：自我训练三天，AlphaGoZero就以100:0轻松击败了AlphaGo；自我训练40天，击败AlphaGoMaster。
人工智对目标和原则的终极追求，也非常适合在投资领域应用
在AI智能投资方面，华夏基金（香港）有着丰富的实践经验。华夏和弘量研究（MagnumResearch Limited）合作的AI基金产品采用AQUMON AI 中国股票策略，全面覆盖超过3000家上市公司财务报表、2万个分析员报告，以及20年的价格和交易数据，如此的海量数据分析能力是人力很难达到的。
更重要的是，AQUMON AI 中国股票策略模型不仅能分析处理已有的海量信息数据，还具有深度学习、自我进化的强大能力。该策略同AlphaGo的机器学习原理类似，能不断提升处理复杂信息和规则的能力，面对瞬息万变、难以揣测的市场，以远超人力极限的思考力，捕捉各种可能被忽视的投资信号，动态输出50至100支A股市场最具投资价值的股票，不断找到适应当前市场环境的优质投资组合。
华夏基金（香港）在2019年和弘量研究推出了采用AQUMON AI 模型的基金，投资中国股票市场。
AQUMON AI 中国股票策略运用机器学习与多因子模型，在2018及2019年均获得了优异的表现：其中在2018年下行行情下，该策略获得了高于基准22%的超额收益；在2019年的牛市行情中，该策略年度回报高达49%，跑贏基准指数MSCI A股在岸指数近10%。*
AQUMON人工智能中国股票策略能精准处理市场海量信息，并帮助投资者更加深入挖掘A股市场，在不确定中探寻有效的投资决定。
AI China Alpha 策略
1. 纳入学术领域研究和投资实践中公认的长期超额收益因子
2. 使用比原始因子包含更多信息的合成因子，消除共线性影响
3. 在不同的时期，利用机器学习模型来寻找当期市场的有效因子
何谓多因子策略 (Multi-Factor Strategy)
多因子策略是一种系统性的量化选股策略，通过分析一系列指标（“因子”）与股票收益率之间的相关性强度，综合选取具有高预期收益的股票，用以构建投资组合。多因子策略能够综合不同信息，从庞大的股票市场中有效筛选出个股。
为什么选择多因子策略(Multi-Factor Strategy)
在不同市场情况下，不同因子将对未来股票市场有一定预测作用，而单个静态因子则会在一段时间后失去对未来收益的预测能力，从而跑输市场。因此，多因子模型比单一因子模型有更高概率获取长期超额收益。
华夏基金（香港）最新动态
*过往业绩并不代表将来表现。此乃模拟结果, 数据仅用于说明用途, 并不代表实际回报。
数据來源：弘量研究，数据截至2019年12月31日
