上海財大QuantaAlpha：AI實現(xiàn)華爾街級投資機會挖掘

這項由上海財經(jīng)大學(xué)AIFin實驗室領(lǐng)導(dǎo)，聯(lián)合QuantaAlpha公司、斯坦福大學(xué)、北京大學(xué)、中山大學(xué)、東南大學(xué)等多家機構(gòu)共同完成的研究發(fā)表于2026年2月，論文編號為arXiv:2602.07085v1。有興趣深入了解的讀者可以通過該編號查詢完整論文。

在現(xiàn)代投資世界里，發(fā)現(xiàn)能夠持續(xù)盈利的投資策略就像在茫茫大海中尋找珍珠一樣困難。金融市場每天都在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，價格波動頻繁，投資機會稍縱即逝。傳統(tǒng)的投資分析師需要花費大量時間來分析這些復(fù)雜的市場信息，而且往往難以在快速變化的市場中保持敏銳的洞察力。

近年來，人工智能技術(shù)開始進入投資領(lǐng)域，就像給投資分析師配備了一副超級眼鏡，能夠看清市場中的微妙模式。但現(xiàn)有的AI投資系統(tǒng)還存在一個關(guān)鍵問題：它們往往只會機械地重復(fù)已有的投資策略，缺乏人類分析師那種能夠自我學(xué)習(xí)、自我改進的能力。

研究團隊開發(fā)的QuantaAlpha系統(tǒng)就像一個永不疲倦的投資天才，它不僅能夠分析市場數(shù)據(jù)，更重要的是能夠像人類專家一樣學(xué)習(xí)和進化。這個系統(tǒng)的核心創(chuàng)新在于將每一次投資策略的開發(fā)過程都記錄成一個完整的"學(xué)習(xí)軌跡"，然后通過類似生物進化的方式，讓這些軌跡相互學(xué)習(xí)、交叉融合，最終產(chǎn)生更加優(yōu)秀的投資策略。

在中國滬深300指數(shù)的測試中，QuantaAlpha使用最先進的GPT-5.2模型時，實現(xiàn)了令人矚目的成果：信息系數(shù)達到0.1501，年化收益率為27.75%，最大回撤僅為7.98%。更令人驚喜的是，這個系統(tǒng)在滬深300上訓(xùn)練出的投資策略，在完全不同的市場環(huán)境下也表現(xiàn)出色，在中證500指數(shù)上獲得了160%的累計超額收益，在美國標(biāo)普500指數(shù)上也實現(xiàn)了137%的累計超額收益，證明了其強大的適應(yīng)能力。

一、市場預(yù)測的藝術(shù)與挑戰(zhàn)

金融市場就像一個巨大的拍賣會，每時每刻都有成千上萬的參與者在出價競拍。股票價格的漲跌不僅受到公司基本面的影響，還受到投資者情緒、宏觀經(jīng)濟變化、突發(fā)事件等各種因素的共同作用。這種復(fù)雜性使得準(zhǔn)確預(yù)測市場走向成為一項極其困難的任務(wù)。

傳統(tǒng)的投資策略開發(fā)過程就像手工制作精美的工藝品，需要經(jīng)驗豐富的分析師花費大量時間來觀察市場模式，提出假設(shè)，然后通過歷史數(shù)據(jù)驗證這些假設(shè)的有效性。這個過程不僅耗時耗力，而且往往受到分析師個人經(jīng)驗和偏見的限制。當(dāng)市場環(huán)境發(fā)生變化時，原本有效的策略可能會失效，需要重新開發(fā)新的策略。

近年來，大型語言模型的快速發(fā)展為投資策略的自動化開發(fā)帶來了新的機遇。這些AI系統(tǒng)就像擁有了海量知識的超級分析師，能夠快速處理和分析大量的市場信息。但是，現(xiàn)有的基于大型語言模型的投資系統(tǒng)還存在幾個關(guān)鍵問題。

首先是可控性問題。市場數(shù)據(jù)中充滿了噪音，歷史回測結(jié)果可能包含虛假信號。當(dāng)AI系統(tǒng)基于這些有噪音的反饋進行學(xué)習(xí)時，容易產(chǎn)生語義漂移，逐漸偏離原本正確的投資邏輯，轉(zhuǎn)向追求虛假的相關(guān)關(guān)系。這就像一個學(xué)生在做練習(xí)題時，如果總是根據(jù)錯誤的答案來調(diào)整學(xué)習(xí)方向，最終會越學(xué)越偏。

其次是可信度問題。許多現(xiàn)有方法依賴隨機重新生成投資策略，缺乏明確的傳承關(guān)系。這意味著每次生成的策略都是全新的，無法繼承之前驗證過的有效經(jīng)驗。這種做法就像每次做菜都要從零開始，不參考任何以往成功的菜譜，既浪費時間又難以保證質(zhì)量。

最后是探索范圍受限的問題。現(xiàn)有系統(tǒng)往往過度依賴局部優(yōu)化，圍繞初始的幾個想法進行小幅調(diào)整，缺乏系統(tǒng)性的廣泛探索。這種做法容易導(dǎo)致策略冗余和因子擁擠，就像只在一個小區(qū)域內(nèi)重復(fù)尋找，而忽略了更廣闊區(qū)域中可能存在的機會。

二、進化式學(xué)習(xí)的智慧結(jié)晶

為了解決這些挑戰(zhàn)，研究團隊開發(fā)了QuantaAlpha系統(tǒng)，它的核心思想就像大自然中的生物進化過程。在生物界，物種通過基因突變和雜交來產(chǎn)生新的個體，優(yōu)秀的個體更容易生存和繁殖，從而推動整個種群向更適應(yīng)環(huán)境的方向進化。

QuantaAlpha將每一次投資策略的完整開發(fā)過程記錄為一個"學(xué)習(xí)軌跡"，這個軌跡包含了從最初的市場假設(shè)、到具體的數(shù)學(xué)表達式、再到最終的代碼實現(xiàn)和回測結(jié)果的完整信息。系統(tǒng)通過兩種主要的進化操作來不斷改進這些軌跡。

第一種操作叫做"突變"，就像生物基因的隨機變異。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某個學(xué)習(xí)軌跡的表現(xiàn)不佳時，它會通過自我反思來定位問題所在的具體步驟，然后只對那個有問題的部分進行重新設(shè)計，而保持其他部分不變。這種精確定位和修復(fù)的能力，就像一個經(jīng)驗豐富的修理師能夠準(zhǔn)確找到機器故障的根源，只更換損壞的部件而不影響其他正常工作的部分。

第二種操作叫做"雜交"，類似于生物界的有性繁殖。系統(tǒng)會選擇幾個表現(xiàn)優(yōu)秀的學(xué)習(xí)軌跡作為"父母"，然后將它們各自的優(yōu)秀片段組合在一起，創(chuàng)造出新的"后代"軌跡。這個過程不是簡單的拼湊，而是智能地識別每個父母軌跡中最有價值的部分，比如優(yōu)秀的市場假設(shè)、有效的數(shù)學(xué)建模方法、或者成功的錯誤修復(fù)策略，然后將這些精華部分有機地融合成一個更強大的新策略。

在策略生成過程中，QuantaAlpha還實現(xiàn)了多層次的質(zhì)量控制。系統(tǒng)會確保市場假設(shè)、數(shù)學(xué)表達式和具體代碼之間保持語義一致性，避免出現(xiàn)理論與實踐脫節(jié)的問題。同時，系統(tǒng)還會控制策略的復(fù)雜度和冗余度，防止生成過度復(fù)雜或與現(xiàn)有策略重復(fù)度過高的方案。

這種設(shè)計的巧妙之處在于，它既保持了探索的廣度，又確保了學(xué)習(xí)的連續(xù)性。通過多樣化的初始規(guī)劃，系統(tǒng)能夠在假設(shè)空間中建立廣泛的搜索前沿。通過進化式的軌跡優(yōu)化，系統(tǒng)能夠在保持可追溯性的同時，持續(xù)改進策略質(zhì)量。

三、多智能體協(xié)同工作的精密機制

QuantaAlpha的內(nèi)部結(jié)構(gòu)就像一個高效運轉(zhuǎn)的投資研究團隊，由多個專業(yè)的AI智能體分工協(xié)作。每個智能體都有自己的專業(yè)領(lǐng)域和職責(zé)，它們通過有序的協(xié)作來完成復(fù)雜的投資策略開發(fā)任務(wù)。

假設(shè)生成智能體就像團隊中的首席策略師，負(fù)責(zé)觀察市場現(xiàn)象并提出投資假設(shè)。它會綜合考慮當(dāng)前的市場環(huán)境、歷史數(shù)據(jù)中的模式、以及金融理論中的成熟觀點，然后提出具有可操作性的市場機制假設(shè)。比如，它可能會提出"在市場波動較大的時期，投資者往往會過度反應(yīng)，導(dǎo)致價格短期偏離其合理價值"這樣的假設(shè)。

因子生成智能體則像團隊中的量化工程師，專門負(fù)責(zé)將抽象的市場假設(shè)轉(zhuǎn)換為具體的數(shù)學(xué)表達式。它使用一個標(biāo)準(zhǔn)化的算子庫來構(gòu)建因子表達式，這個過程就像使用樂高積木來搭建復(fù)雜的建筑模型。每個基礎(chǔ)算子都代表一種特定的數(shù)據(jù)處理操作，比如計算移動平均、計算相關(guān)性、或者進行排名等。通過巧妙地組合這些基礎(chǔ)操作，系統(tǒng)能夠構(gòu)建出復(fù)雜而有效的投資因子。

為了確保生成的因子表達式確實反映了原始的市場假設(shè)，系統(tǒng)還配備了一個驗證智能體，它就像團隊中的質(zhì)量控制專員。這個智能體會檢查市場假設(shè)、數(shù)學(xué)表達式和最終代碼之間是否保持一致性。如果發(fā)現(xiàn)不一致的地方，它會要求相關(guān)智能體重新調(diào)整，直到整個策略在邏輯上完全自洽。

評估智能體則扮演著團隊中風(fēng)險管理專家的角色，負(fù)責(zé)對生成的投資策略進行全面的回測評估。它不僅會計算策略的收益表現(xiàn)，還會評估風(fēng)險控制能力、穩(wěn)定性、以及在不同市場環(huán)境下的適應(yīng)性。這個評估過程就像給投資策略做全面的"體檢"，確保它在實際應(yīng)用中能夠經(jīng)受住市場的考驗。

在整個工作流程中，系統(tǒng)還實施了嚴(yán)格的約束控制機制。對于策略復(fù)雜度，系統(tǒng)會限制數(shù)學(xué)表達式的長度和使用的基礎(chǔ)特征數(shù)量，防止生成過度復(fù)雜而難以理解和維護的策略。對于策略冗余度，系統(tǒng)會通過抽象語法樹匹配來檢測新生成的策略與現(xiàn)有策略的相似度，避免產(chǎn)生大量重復(fù)的因子。

這種多智能體協(xié)同工作的機制，不僅提高了策略開發(fā)的效率，更重要的是確保了每個環(huán)節(jié)都有專門的"專家"把關(guān)，從而顯著提升了最終策略的質(zhì)量和可靠性。

四、從理論到實踐的全面驗證

為了驗證QuantaAlpha系統(tǒng)的實際效果，研究團隊在中國滬深300指數(shù)上進行了全面的測試。這個測試就像給新開發(fā)的汽車進行各種路況下的試駕，既要測試其在理想條件下的性能，也要檢驗其在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)能力。

測試數(shù)據(jù)覆蓋了近十年的時間跨度，從2016年1月到2025年12月，其中2016-2020年用作訓(xùn)練期，2021年用作驗證期，2022-2025年用作最終測試期。這種時間劃分就像學(xué)生的學(xué)習(xí)過程：先在訓(xùn)練期學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，然后在驗證期進行模擬考試調(diào)整學(xué)習(xí)方法，最后在測試期參加真正的期末考試。

在評估指標(biāo)方面，研究團隊采用了兩個維度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。第一個維度是預(yù)測能力，主要通過信息系數(shù)和秩相關(guān)系數(shù)來衡量。這就像評估一個天氣預(yù)報員的準(zhǔn)確性，看他預(yù)測的天氣情況與實際天氣的相符程度。第二個維度是策略表現(xiàn)，包括年化收益率、信息比率、最大回撤等指標(biāo)。這就像評估一個投資組合經(jīng)理的實際業(yè)績，看他管理的資金在實際交易中能獲得多少收益，同時承擔(dān)多大風(fēng)險。

測試結(jié)果令人印象深刻。使用最先進的GPT-5.2模型時，QuantaAlpha在信息系數(shù)方面達到了0.1501，這意味著系統(tǒng)預(yù)測的股票漲跌方向與實際情況的相關(guān)性很高。在策略表現(xiàn)方面，年化收益率達到27.75%，最大回撤控制在7.98%，這個表現(xiàn)在量化投資領(lǐng)域?qū)儆谙喈?dāng)優(yōu)秀的水平。

更重要的是，研究團隊還與其他主流方法進行了對比測試。與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法相比，QuantaAlpha在各項指標(biāo)上都有顯著優(yōu)勢。與其他基于大型語言模型的投資系統(tǒng)（如RD-Agent和AlphaAgent）相比，QuantaAlpha的優(yōu)勢更加明顯。例如，相比RD-Agent，QuantaAlpha的信息系數(shù)提高了0.0970，年化收益率提高了17.84%，同時最大回撤降低了6.84%。

這些對比結(jié)果說明，QuantaAlpha的進化式學(xué)習(xí)機制確實能夠顯著提升投資策略的質(zhì)量。系統(tǒng)通過軌跡級別的突變和雜交操作，能夠更有效地探索策略空間，發(fā)現(xiàn)那些既有良好預(yù)測能力又具備實際投資價值的優(yōu)質(zhì)因子。

五、跨市場適應(yīng)能力的驚人表現(xiàn)

真正考驗一個投資系統(tǒng)實力的標(biāo)準(zhǔn)，不僅在于它在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，更在于它在完全陌生的市場環(huán)境中的適應(yīng)能力。就像考驗一個廚師的水平不是看他能否做出拿手菜，而是看他能否用不同的食材在不同的廚房里做出同樣美味的菜肴。

研究團隊設(shè)計了一個嚴(yán)苛的跨市場轉(zhuǎn)移實驗：將在滬深300指數(shù)上訓(xùn)練出的投資策略直接應(yīng)用到中證500指數(shù)和美國標(biāo)普500指數(shù)上，不做任何調(diào)整或重新訓(xùn)練。這種做法就像把在中國道路上訓(xùn)練的自動駕駛系統(tǒng)直接放到美國的道路上測試，是對系統(tǒng)泛化能力的終極考驗。

中證500指數(shù)與滬深300指數(shù)雖然都是中國股市的指數(shù)，但兩者的市場特征差異很大。滬深300主要包含大盤藍籌股，這些公司規(guī)模大、流動性好、機構(gòu)投資者參與度高。而中證500主要包含中小盤股票，這些股票波動性更大、投資者結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜、市場行為模式也有所不同。

標(biāo)普500指數(shù)代表的美國股市與中國股市在制度環(huán)境、投資者結(jié)構(gòu)、交易機制等方面都存在顯著差異。美國市場更加成熟，機構(gòu)投資者占主導(dǎo)地位，市場效率相對更高。而中國市場相對年輕，散戶投資者比例較高，市場情緒對價格的影響更加顯著。

令人驚喜的是，QuantaAlpha在這個跨市場測試中表現(xiàn)出了強大的適應(yīng)能力。在四年的測試期內(nèi)，該系統(tǒng)在中證500指數(shù)上實現(xiàn)了160%的累計超額收益，在標(biāo)普500指數(shù)上實現(xiàn)了137%的累計超額收益。這種表現(xiàn)遠超其他對比系統(tǒng)，說明QuantaAlpha發(fā)現(xiàn)的投資規(guī)律具有跨市場的普適性。

特別值得注意的是，在2023年底左右，其他對比系統(tǒng)的表現(xiàn)開始出現(xiàn)停滯甚至下滑，而QuantaAlpha依然保持了穩(wěn)定的上升趨勢。這個分化點恰好對應(yīng)于市場微觀結(jié)構(gòu)和波動率制度的重大轉(zhuǎn)變。其他系統(tǒng)由于過度依賴歷史特定模式，難以適應(yīng)新的市場環(huán)境，而QuantaAlpha通過其進化學(xué)習(xí)機制，能夠持續(xù)發(fā)現(xiàn)在不同市場環(huán)境下都有效的深層結(jié)構(gòu)性規(guī)律。

這種跨市場的優(yōu)異表現(xiàn)說明，QuantaAlpha挖掘的不是某個特定市場的表面模式，而是金融市場中更加根本的運行規(guī)律。這些規(guī)律可能涉及投資者行為的普遍特征、信息傳播的基本機制、或者價格發(fā)現(xiàn)過程的內(nèi)在邏輯，因此能夠在不同的市場環(huán)境中保持有效性。

六、應(yīng)對市場變化的智慧之道

金融市場就像變幻莫測的天氣，時而風(fēng)平浪靜，時而暴風(fēng)驟雨。一個優(yōu)秀的投資系統(tǒng)不僅要在正常市場環(huán)境中表現(xiàn)良好，更要在市場發(fā)生重大變化時保持穩(wěn)定的表現(xiàn)，這就是所謂的抗"阿爾法衰減"能力。

阿爾法衰減是量化投資領(lǐng)域的一個經(jīng)典難題，指的是原本有效的投資策略隨著時間推移逐漸失效的現(xiàn)象。這種現(xiàn)象就像藥物的抗藥性，隨著使用時間的延長和環(huán)境的變化，原本有效的治療方法可能會失去效果。

2023年對中國A股市場來說是一個重要的分水嶺。在此之前，市場主要由大盤核心資產(chǎn)主導(dǎo)，機構(gòu)投資者的交易行為相對穩(wěn)定，市場趨勢具有較好的持續(xù)性，傳統(tǒng)的動量策略和均值回歸策略都能發(fā)揮較好的效果。但從2023年開始，市場風(fēng)格發(fā)生了顯著轉(zhuǎn)換，開始向小盤股和主題投資輪動，同時伴隨著更高的日內(nèi)噪音、更頻繁的隔夜跳空、以及更弱的趨勢持續(xù)性。

這種變化就像從平靜的湖面突然轉(zhuǎn)到了波濤洶涌的海面，許多原本適應(yīng)湖面環(huán)境的策略在新環(huán)境中開始失效。研究團隊的年度分析顯示，基線方法在2023年出現(xiàn)了明顯的表現(xiàn)崩塌，這與A股市場的重大制度轉(zhuǎn)變完全吻合。

但QuantaAlpha在這個關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點上展現(xiàn)出了強大的適應(yīng)能力。通過深入分析，研究團隊發(fā)現(xiàn)QuantaAlpha之所以能夠穿越這次市場風(fēng)格轉(zhuǎn)換，主要得益于它發(fā)現(xiàn)的因子具有更強的結(jié)構(gòu)性特征。

具體來說，QuantaAlpha挖掘出了許多基于隔夜信息和拍賣機制的因子。這些因子能夠捕捉非交易時間段釋放的信息以及開盤拍賣中的價格發(fā)現(xiàn)過程，這種信息在市場風(fēng)格轉(zhuǎn)換后變得更加重要。當(dāng)日內(nèi)可預(yù)測性下降時，隔夜信息反而成為了主導(dǎo)和穩(wěn)定的信號源。

另外，QuantaAlpha還發(fā)現(xiàn)了許多基于波動率結(jié)構(gòu)和區(qū)間范圍的信號。這些因子關(guān)注的是異常波動性而不是方向性趨勢，能夠在波動性聚集的環(huán)境中保持預(yù)測能力。這種設(shè)計理念反映了對金融市場微觀結(jié)構(gòu)的深刻理解：即使價格方向難以預(yù)測，波動性聚集等統(tǒng)計特征往往仍然具有持續(xù)性。

此外，QuantaAlpha還強調(diào)趨勢質(zhì)量和流動性重新評級的因子。系統(tǒng)只在趨勢得到低殘差波動和改善流動性支撐時才認(rèn)為其可持續(xù)，這種條件化的方法能夠過濾掉小盤輪動中盛行的噪音驅(qū)動偽趨勢。

這種因子語義多樣性是QuantaAlpha進化機制的直接體現(xiàn)。通過因子突變機制，系統(tǒng)能夠在多個信息渠道上生成和重組異質(zhì)性原語，避免對單一市場假設(shè)的過度集中。這種多樣性增加了因子群體中某個子集在風(fēng)格轉(zhuǎn)換后仍然與主流市場微觀結(jié)構(gòu)保持一致的概率，從而在分布轉(zhuǎn)移下實現(xiàn)了阿爾法的魯棒性。

七、系統(tǒng)組件的深度剖析

為了更好地理解QuantaAlpha的優(yōu)越性來源，研究團隊進行了詳細(xì)的組件消融實驗，這個過程就像拆解一臺精密機器來了解每個部件的作用。

首先是多樣化規(guī)劃初始化組件的作用。移除這個組件后，信息系數(shù)和秩信息系數(shù)的變化相對較小，但策略層面的表現(xiàn)出現(xiàn)了顯著下降，年化收益率下降了7.78%，最大回撤增加了2.73%。這說明多樣化初始化主要通過提供更廣闊、相關(guān)性更低的初始假設(shè)來改善搜索前沿，從而穩(wěn)定后續(xù)進化過程。這個組件的作用就像為探險隊準(zhǔn)備多條不同的路線圖，雖然可能不會直接影響每條路線的探索能力，但能確保整個探索過程有更好的覆蓋面和穩(wěn)定性。

其次是軌跡突變組件，這是系統(tǒng)中最關(guān)鍵的組件之一。移除突變操作會導(dǎo)致預(yù)測能力出現(xiàn)最大幅度的下降，信息系數(shù)下降0.0292，年化收益率下降9.81%。這突出了突變作為有效探索和軌跡修復(fù)主要驅(qū)動力的重要地位。突變操作能夠讓系統(tǒng)跳出次優(yōu)區(qū)域，糾正在挖掘過程中發(fā)現(xiàn)的失效模式。這個過程就像給學(xué)習(xí)者提供了反思和改錯的能力，能夠及時發(fā)現(xiàn)問題并進行針對性的調(diào)整。

軌跡雜交組件的移除導(dǎo)致了相對較小但一致的性能下降。這支持了雜交在利用和繼承互補高性能軌跡段落中的作用，通過重組驗證過的模式提高效率和穩(wěn)定性。雜交操作就像優(yōu)秀學(xué)生之間的經(jīng)驗分享，能夠?qū)⒉煌说膬?yōu)勢結(jié)合起來，創(chuàng)造出更優(yōu)秀的解決方案。

在因子生成約束方面，研究團隊測試了語義一致性、復(fù)雜度正則化和冗余過濾三個控制機制的作用。移除任何單一控制機制都會導(dǎo)致性能的一致性下降，確認(rèn)了每個控制機制對穩(wěn)健因子生成的非平凡貢獻。

語義一致性控制防止假設(shè)、符號規(guī)范和實現(xiàn)之間的語義漂移。復(fù)雜度控制通過阻止過度復(fù)雜的表達式來改善魯棒性，這些表達式往往泛化能力較差。復(fù)雜度控制的移除導(dǎo)致策略層面最顯著的下降，年化超額收益下降8.44%，最大回撤增加2.57%。冗余控制通過過濾近似重復(fù)結(jié)構(gòu)來保持探索，緩解因子擁擠。

移除所有三個控制機制會產(chǎn)生最大的性能下降，表明這些控制機制是互補的，需要聯(lián)合起來才能實現(xiàn)可靠的生成過程。這就像建造房屋需要同時考慮地基穩(wěn)固、結(jié)構(gòu)合理、材料優(yōu)質(zhì)三個方面，缺少任何一個方面都可能影響整體質(zhì)量。

八、進化過程的動態(tài)觀察

為了深入理解QuantaAlpha的學(xué)習(xí)和改進過程，研究團隊追蹤了系統(tǒng)在多個迭代輪次中的表現(xiàn)變化，這個過程就像觀察一個學(xué)生從初學(xué)者逐步成長為專家的完整歷程。

通過對前五個迭代輪次的信息系數(shù)分布分析，可以清楚地看到QuantaAlpha在所有輪次中都保持著最高的預(yù)測能力，并且隨著迭代的進行呈現(xiàn)出持續(xù)的改進趨勢。特別值得注意的是，QuantaAlpha在早期輪次就實現(xiàn)了快速提升，然后在高水平上保持穩(wěn)定，這說明其進化更新具有很強的樣本效率，能夠?qū)⒃缙谔剿饔行мD(zhuǎn)化為持續(xù)可預(yù)測的因子。

相比之下，其他系統(tǒng)要么保持在較低的性能水平上，要么表現(xiàn)出較大的波動性。這種差異反映了不同系統(tǒng)在學(xué)習(xí)機制上的根本區(qū)別：QuantaAlpha通過軌跡級別的進化能夠更有效地積累和重用成功的生成模式，而其他系統(tǒng)更多依賴于隨機探索，難以形成系統(tǒng)性的改進。

研究團隊還詳細(xì)追蹤了一個具體因子的完整進化軌跡，從最初的簡單想法到最終的成熟策略。這個案例研究就像制作一部紀(jì)錄片，記錄了一個投資想法是如何在系統(tǒng)的引導(dǎo)下逐步完善的。

在第一個迭代輪次中，系統(tǒng)從一個關(guān)于短期反轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)假設(shè)開始，生成了一個相對簡單但可解釋的因子。在第二輪次的突變階段，系統(tǒng)通過添加波動率加權(quán)機制來擴展這個機制，但同時也增加了結(jié)構(gòu)復(fù)雜性，導(dǎo)致泛化能力有所下降。

在后續(xù)的迭代中，系統(tǒng)逐步簡化表達式，采用更加線性的加性形式，改善了回撤表現(xiàn)并穩(wěn)定了整體性能。到第五個迭代輪次的雜交階段，系統(tǒng)添加了參與者差異化的行為信號，整合了互補信息，進一步提升了可預(yù)測性。

這個進化過程展現(xiàn)了系統(tǒng)學(xué)習(xí)的幾個重要特征：首先是漸進式改進，每個迭代輪次都在前一輪次的基礎(chǔ)上進行有針對性的改進，而不是推翻重來；其次是平衡復(fù)雜性與性能，系統(tǒng)能夠在增加功能性的同時控制過度復(fù)雜化的風(fēng)險；最后是多信息源整合，最終的成功策略往往來自于多個不同信息渠道的巧妙融合。

通過對迭代收斂性的分析，研究團隊發(fā)現(xiàn)因子池的預(yù)測性能在前五個迭代輪次內(nèi)不會飽和，只有在大約15個迭代輪次后才開始出現(xiàn)收益遞減。策略的收益能力和風(fēng)險控制能力在第11到第12個迭代輪次左右達到平衡的高水平，后續(xù)額外的迭代輪次未能帶來顯著的性能改進，反而可能通過新生成因子引入冗余信息，導(dǎo)致策略魯棒性下降和回撤性能惡化。

這個發(fā)現(xiàn)為實際應(yīng)用提供了重要指導(dǎo)：在該實驗設(shè)置下，第11到第12個迭代輪次（大約350個因子）代表了收益水平和風(fēng)險控制效果之間的最優(yōu)權(quán)衡點。這就像烹飪中的火候掌握，時間太短達不到效果，時間太長反而會過猶不及。

說到底，QuantaAlpha代表了人工智能在量化投資領(lǐng)域的一次重要突破。它不僅僅是一個更好的預(yù)測工具，更是一個能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和自我改進的智能系統(tǒng)。通過模擬生物進化的機制，它解決了現(xiàn)有AI投資系統(tǒng)中可控性差、可信度低、探索受限的關(guān)鍵問題。

歸根結(jié)底，這項研究的意義遠超出了投資領(lǐng)域本身。它展示了如何讓人工智能系統(tǒng)具備類似人類專家的學(xué)習(xí)能力：不僅能夠從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，還能夠?qū)⑦@些經(jīng)驗進行有機整合，創(chuàng)造出更優(yōu)秀的解決方案。這種進化式學(xué)習(xí)范式可能會在其他需要持續(xù)適應(yīng)和改進的復(fù)雜任務(wù)中找到廣泛的應(yīng)用。

對于普通投資者而言，雖然QuantaAlpha目前主要應(yīng)用于機構(gòu)投資，但它所代表的技術(shù)發(fā)展趨勢必將推動整個投資行業(yè)的智能化升級。未來，我們可能會看到更多基于人工智能的投資工具走向普及，為普通投資者提供更加專業(yè)和個性化的投資建議。

當(dāng)然，技術(shù)的進步也帶來了新的思考：在人工智能越來越智能的時代，人類投資者的價值在哪里？這項研究給出的答案是，人工智能最大的價值不是替代人類的判斷，而是增強人類的能力，讓我們能夠在更高的層次上理解和駕馭復(fù)雜的市場環(huán)境。

Q&A

Q1：QuantaAlpha系統(tǒng)是什么？

A：QuantaAlpha是由上海財經(jīng)大學(xué)等機構(gòu)開發(fā)的AI投資系統(tǒng)，它的核心能力是像生物進化一樣自我學(xué)習(xí)和改進投資策略。系統(tǒng)將每次策略開發(fā)過程記錄為完整軌跡，通過"突變"和"雜交"兩種進化操作不斷優(yōu)化，最終生成更優(yōu)秀的投資策略。

Q2：QuantaAlpha的投資表現(xiàn)如何？

A：在中國滬深300指數(shù)測試中，QuantaAlpha使用GPT-5.2模型實現(xiàn)了0.1501的信息系數(shù)和27.75%的年化收益率，最大回撤僅7.98%。更重要的是，該系統(tǒng)在中證500和標(biāo)普500指數(shù)上分別實現(xiàn)了160%和137%的四年累計超額收益，顯示出強大的跨市場適應(yīng)能力。

Q3：QuantaAlpha如何應(yīng)對市場變化？

A：QuantaAlpha通過進化式學(xué)習(xí)機制保持對市場變化的適應(yīng)性。系統(tǒng)能挖掘基于隔夜信息、波動率結(jié)構(gòu)等具有跨市場普適性的深層規(guī)律，而不是依賴特定市場的表面模式。在2023年中國股市風(fēng)格轉(zhuǎn)換期間，其他系統(tǒng)表現(xiàn)下滑，而QuantaAlpha依然保持穩(wěn)定上升趨勢。