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0位的百亿级证券私募中，有八家机构采用量化策略；排名前20位的百亿级证券私募中，有15家为量化私募。

tqttier2024-02-28

24年春节前一周，A股从急跌中反转。因量化策略在前期的下跌中受创较重，受到赎回等压力，故会为市场带来一定程度的缩量，但不改市场情绪回暖。在市场触底回升逐渐明晰的过程中，通常都是“大盘搭台、小盘唱戏”。以2012年、2019年年初行情为例，上证指数率先企稳，但在后续的反弹过程中，中小盘股一般会轮动补涨。全球制造业周期的回升会为企业盈利触底提供助力。从全球经济的“金丝雀”韩国出口总额，以及美、法的PMI初值来看，全球制造业周期有望回升，这会为企业盈利带来改善。2月政策大幅发力，流动性踩踏解除，逼空3000+两会临近，春季躁动喘息进入第二阶段。配置方向看，财通证券表示，可能类似2016年先小盘成长后大盘价值。当前配置视角，小盘成长包括海外AI产业辐射的计算机电子，之后大盘价值包括更坚挺的核心资产&红利（央国企+高壁垒龙头）。

金融界2024-02-26

指南针(300803.SZ)：公司不考虑在 AI 基础研究领域做广泛的投入

有连云2024-02-23

彭博深度：中国股市开启“疯狂模式” 量化模型混乱，这群人“赔惨了”？

表示：“这是中国有史以来第一次由拥挤的量化策略蜂拥而至引发的流动性危机。” 虽然此类风险是预料之中的，但“我不知道它会来得这么早、这么突然。” 根据投资者的信函，管理人员对今年动荡的描述基本一致。李明红说，“导火索”是去年大盘股下跌和小盘股飙升的估值“极端两极分化”。今年，这种情况迅速逆转，小盘股开始暴跌，导致大量持有大量敞口的量化产品因一些投资者赎回而减持。急剧下跌达到了引发被称为“滚雪球”的衍生品损失的水平，引起持有人的恐慌，并迫使券商抛售股指期货。反过来，这推高了宽客市场中性产品的对冲成本，其中一些产品的杠杆率高达300%，促使他们平仓。与此同时，一些所谓的指数增强产品选择用股指期货来替代股票。这些举措都导致小盘股进一步抛售，加剧了市场的螺旋式下跌。随着政府主导的基金后来介入，支撑着追踪不同指数的交易所交易基金，市场变得更加难以预测，无法用历史数据训练的计算机模型来预测。监管机构限制证券借贷的举措推高了一些经理做空的股票价格，造成了损失。总部位于上海的明熹资本管理着超过10亿元人民币的资产，该公司表示，对所谓的直接市场准入产品（采用杠杆市场中性策略）的销售限制迫使经理人在允许的情况下削减头寸。 “一系列的外部干预和变化使得量化模型难以做出预测，甚至难以适应，”明熹资本在其微信公众号上2月8日的一篇文章中写道。“模型从做对到反复做错。” 浙江汉丰资产管理有限公司表示，由于市场反弹集中在某些指数上，而且他们的投资组合分布更广泛，量化投资者很难进行调整。截至2月8日当周，只有11%的内地上市股票涨幅超过沪深500指数，后者上涨近13%，只有约五分之一的A股涨幅超过沪深1000指数9.2%的涨幅。浙江高飞在给投资者的一封信中写道，其产品通常持有超过2,000只股票，这表明在如此极端的情况下，它们将“大幅亏损”于指数。升级型号麒麟投资和灵君投资的经理告诉投资者，他们在为期一周的假期期间升级了模型，并寻求随着市场复苏来收回阿尔法。无法联系到麒麟代表。本文引用信件的其他量化基金拒绝向彭博社进一步发表评论。由前Two Sigma Investments研究员高康创立的Yanfu Investments LLC表示，没有对其模型进行任何人为干预，因为它预计阿尔法很快就会“自然”恢复，并援引了之前市场低迷时期的经验。该公司在致投资者的一封信中表示，2月8日，一些产品的超额回报已经“大幅反弹”。运营规模超过100亿元人民币的严复（音译）表示，创纪录的阿尔法损失是由多种因素造成的，重蹈覆辙的可能性“非常小”。公司对股票量化产品的表现持乐观态度，投资者应“坚定持有”。该行业的命运将部分取决于监管机构如何应对。据官方报纸周四报道，中国证监会正准备推出更多量化交易规则，以维持市场稳定。 “市场是残酷的，但我们完全理解每个客户的感受，”明熹写道。“这是一个需要被尊重的市场，对于每个参与者来说这都不容易。”

Peng2024-02-22

ChatGPT 周年纪念反思：AIGC的瓶颈与Web3的机遇

意见领袖、借贷等多种交易功能。在执行量化策略时，策略可以进一步分解为子任务，分配给不同的AI Agent来执行。协作人工智能代理可以增强隐私保护并实现实时监控，以防止被对手利用。基于区块链的游戏中的许多 NPC自然而然地与 AI 代理保持一致。已经有项目应用GPT来动态生成游戏角色对话。未来的发展可能会超越预设文本，创建更真实的实时 NPC（甚至数字人）交互，并且独立于玩家干预进行操作。斯坦福大学的“虚拟小镇”就是此类应用的一个很好的例子。尽管目前的Web3+AI Agent项目主要集中在初级市场或AI基础设施，尚未出现杀手级消费应用程序，但改变游戏规则的Web3+AI项目的潜力是巨大的。通过集成分布式链上治理、零知识证明推理、模型分布和改进的可解释性等各种区块链特性，这些项目在未来具有广阔的前景。 2.3.3 Web3+AI潜在垂直领域应用 A. 教育领域的应用 Web3 和人工智能的融合预示着教育领域的一场革命，其中生成式虚拟现实教室是一项值得注意的创新。将人工智能技术嵌入在线学习平台，学生可以获得个性化的学习体验。该系统根据每个学生的学习历史和兴趣生成定制的教育内容。这种个性化的方法有望提高学生的学习动机和效率，使教育更加个性化。此外，基于代币的信用激励代表了教育领域的创新实践。利用区块链技术，学生的学分和成绩可以编码成代币，形成数字化的学分体系。这种激励机制鼓励积极参与学习活动，创造一个更具吸引力和激励性的学习环境。受最近流行的SocialFi项目FriendTech的启发，类似的关键定价逻辑可以应用于在学生之间建立同行评审系统，为教育添加更多社交元素。利用区块链的不可篡改性，同行评价变得更加公平和透明。这种同行评审机制不仅有利于培养学生的团队合作能力，而且可以对学生的表现进行更全面、多维度的评估，将多元化、整体性的评价方式引入教育体系。 B. 在医疗领域的应用在医疗领域，Web3与AI的融合推进了联邦学习和分布式推理。通过将分布式计算与机器学习相结合，医疗专业人员可以大规模共享数据，从而实现更深入、更全面的群体学习。这种集体智慧方法可以加速疾病诊断和治疗计划的制定，推动医学领域的进步。隐私保护也是医疗领域应用的一个重要方面。借助Web3的去中心化和区块链的不变性，患者医疗数据可以更安全地存储和传输。智能合约可以实现对医疗数据的精确控制和权限管理，确保只有授权人员才能访问敏感的患者信息，从而维护医疗数据的隐私。 C. 保险领域的应用在保险行业，Web3与AI的融合有望为传统运营带来更加高效、智能的解决方案。例如，在汽车和房屋保险中，计算机视觉技术的应用帮助保险公司通过图像分析和评估更有效地评估财产价值和风险水平。这为保险公司提供了更加精细化、个性化的定价策略，增强了保险行业的风险管理。同时，链上自动化索赔处理是保险行业的一项创新进步。利用智能合约和区块链技术，索赔流程变得更加透明和高效，减少了繁琐的程序和人为干预的可能性。这不仅加快了理赔流程，还降低了运营成本，为保险公司和客户提供更好的体验。动态保费调整是另一个创新领域。通过实时数据分析和机器学习算法，保险公司可以更加精准、及时地调整保费，根据被保险人的实际风险状况进行个性化定价。这种做法不仅使保费更加公平，而且鼓励被保险人采取更健康、更安全的行为，促进全社会的风险管理和预防措施。 D. 版权领域的应用在版权领域，Web3 和人工智能的结合为数字内容创建、管理和代码开发引入了新的范式。通过智能合约和去中心化存储，数字内容的版权信息可以得到更好的保护，让创作者更轻松地追踪和管理自己的知识产权。区块链技术还可以建立透明且不可变的创作记录，为追踪和验证作品提供更可靠的手段。工作模式的创新也代表着版权领域的重大转变。代币激励的协作工作将工作贡献与代币奖励相结合，鼓励创作者、策展人和开发者共同参与项目。这不仅促进了创意团队之间的协作，也让参与者有机会直接从项目的成功中受益，从而催生更多优秀作品。另一方面，使用代币作为版权证明重塑了利益分配模式。通过智能合约自动执行的分红机制，作品的所有参与者都可以在作品被使用、出售或转让时实时获得自己的收益份额。这种去中心化的利益分配模式有效解决了传统版权模式中的不透明和延迟问题，为创作者提供了更加公平、高效的利益分配机制。 E. 虚拟宇宙领域的应用在元宇宙中，Web3与AI的融合为创建低成本AIGC以丰富基于区块链的游戏内容开辟了新的可能性。AI生成的虚拟环境和角色可以丰富游戏内容，为用户提供更加生动多样的体验，同时减少制作的人力和时间成本。创建生动的数字人是元宇宙应用的创新。数字人类具有细到头发的详细物理外观和基于大型语言模型构建的心理逻辑，可以在元宇宙中扮演各种角色。他们可以与用户交互，甚至参与现实世界场景的数字孪生。这为虚拟现实提供了更加真实、深刻的体验，推动数字人技术在娱乐、教育等领域的广泛应用。基于区块链用户画像自动生成广告内容是元宇宙中的智能广告应用。通过分析用户在元宇宙中的行为和偏好，人工智能算法可以创建更加个性化和有吸引力的广告，从而提高点击率和用户参与度。这种广告创作方式不仅更符合用户兴趣，也为广告主提供了更高效的推广渠道。生成式交互式 NFT是元宇宙中一项引人注目的技术。通过将NFT与生成设计相结合，用户可以在元宇宙中参与创作自己的NFT艺术品，赋予其互动性和独特性。这为数字资产的创造和交易开辟了新的可能性，推动了虚拟宇宙中数字艺术和虚拟经济的发展。三．签名 Web3 协议在本节中，作者选择了五个具有代表性的协议来深入了解 Web3 领域中生成式 AI 的现状：Render Network和Akash Network被强调为通用 AI 基础设施协议和 Web3 中 AI 类别的领先者；Bittensor被认定为当前模型训练领域的热门项目；Alethea.ai因其与生成式 AI 应用程序的密切相关性而被选中；Fetch.ai展示了人工智能代理在去中心化Web3世界中的潜力。 3.1 渲染网络（$RNDR） Render Network 由母公司 OTOY 的创始人 Jules Urbach 于 2017 年创立。OTOY 的核心业务是基于云的图形渲染，由 Google 和 Mozilla 联合创始人提供建议，为奥斯卡获奖电影项目做出了贡献，并与 Apple 进行了项目合作。 Render Network 是 OTOY 进军 Web3 领域的举措，旨在利用区块链的分布式特性，将小规模渲染和人工智能需求与去中心化资源连接起来。这一举措旨在为小型工作室节省成本，否则这些小型工作室将租用昂贵的集中式计算资源（例如AWS、MS Azure和阿里云），并为那些拥有闲置计算资源的人提供创收机会。在发布专有渲染器 Octane Render 的 OTOY 的支持下，Render Network 凭借固有的需求和扎实的商业模式推出，很快被认为是一个具有坚实基础和潜力的 Web3 项目。随着生成式AI的兴起，分布式验证和推理任务的需求不断增加，与Render的技术架构完美契合，使其成为未来发展的一个有希望的方向。Render 一直引领着 Web3 领域的 AI 赛道，演变成一个有点像 meme 的实体，每当围绕 AI、元宇宙和分布式计算的叙述升温时，它都会受益于上升趋势，展示了它的多功能性。 2023 年 2 月，Render Network 宣布了更新其定价等级系统的路线图，并为 $RNDR 引入了社区投票的价格稳定机制（尽管发布日期尚未公布）。该项目还宣布从 Polygon 迁移到 Solana（将 $RNDR 代币升级为基于 Solana SPL 的 $RENDER 代币，已于 2023 年 11 月完成）。渲染网络的新定价体系将链上服务分为三个级别，从高到低，每个级别对应不同的价格点和渲染服务质量。这些层根据客户的特定渲染需求为客户提供选择。社区投票的$RNDR价格稳定机制已从不定期回购转变为“销毁和铸币均衡（BME）”模式。这一变化强调 $RNDR 作为交易的稳定币，而不是长期持有资产。一个BME Epoch的具体业务流程如下：产品创建：Render上的产品创建者，即渲染资源的提供者，将闲置的渲染资源打包成产品（节点）并上线，等待使用。购买产品：有渲染需求的客户可以直接销毁$RNDR代币作为服务费用。如果他们没有 $RNDR 代币，他们首先用法定货币在 DEX 上购买它们，然后销毁代币。服务支付的价格公开记录在区块链上。铸造代币：根据预设规则铸造新代币。注：Render Network 收取产品购买者支付的项目运营交易费用的 5%。在每个 BME Epoch 中，都会铸造预设数量的新代币（数量会随着时间的推移而减少）。这些新代币被分发给三方：产品创造者：他们获得的奖励是： A。任务完成：根据各产品节点完成的渲染任务数量进行奖励。 b. 在线奖励：鼓励资源提供者在线完成任务，根据市场待机时间给予奖励。 2. 产品购买者：与购物中心的产品优惠券返还类似，购买者可以获得高达 100% 的 $RNDR 代币返还，鼓励未来使用 Render Network。 3. DEX 流动性提供商：合作 DEX 中的提供商，确保以合理的价格提供 $RNDR 代币以进行必要的销毁，将根据质押的 $RNDR 数量获得奖励。从过去一年$RNDR的价格走势来看，作为Web3中领先的AI赛道项目，$RNDR受益于ChatGPT在2022年底和2023年初带动的AI热潮。随着新代币机制的引入，$RNDR的价格2023年上半年达到顶峰。经过一段时间的稳定后，随着 OpenAI 新版本引发的 AI 复苏、Render Network 向 Solana 的迁移以及新代币机制的预期实施，$RNDR 的价格达到了近期高点。鉴于 $RNDR 的基本面变化很小，未来对 $RNDR 的投资需要谨慎的头寸管理和风险控制。 Dune Analytics仪表板的数据表明，自2023年初以来，渲染任务总数有所增加，但渲染节点数量并未增加。这表明导致工作负载增加的新用户是那些有渲染需求的用户，而不是那些提供渲染资源的用户。鉴于生成式 AI 到 2022 年底将激增，有理由推断额外的渲染任务与生成式 AI 应用程序相关。这种需求的增加是代表长期趋势还是暂时的激增还有待观察，需要进一步观察。 3.2 Akash Network（$AKT） Akash Network 是一个去中心化的云计算平台，旨在为开发者和企业提供更灵活、高效、更具成本效益的云计算解决方案。该项目的“超级云”平台基于分布式区块链技术，利用区块链去中心化的特性，为用户提供全球性、去中心化的云基础设施，包括CPU、GPU、存储等多样化的计算资源。 Akash Network 由拥有丰富项目背景、经验丰富的企业家 Greg Osuri 和 Adam Bozanich 创立，其使命很明确：降低云计算成本、提高可用性并让用户更好地控制计算资源。通过激励提供商通过竞价流程开放闲置计算资源，Akash Network 实现了更有效的资源利用，为资源需求者提供有竞争力的价格。 2023 年 1 月，Akash Network 启动了 Akash Network Economics 2.0 更新，以解决当前代币经济中的各种缺陷，包括： $AKT 市场价格的波动导致长期合同价格和价值的不匹配。对资源提供者释放大量算力的激励不足。社区激励措施不足阻碍了项目的长期发展。 $AKT 的价值捕获不足对项目稳定性构成风险。据官网介绍，Akash网络经济2.0计划中提出的解决方案包括引入稳定币支付、增加订单费用以增加协议收入、增强对资源提供者的激励以及增加社区激励等。值得注意的是，稳定币支付功能和订单费用功能已经实现。作为 Akash 网络的原生代币，$AKT 在协议中具有多种用途，包括用于验证（安全）、激励、网络治理和支付交易费用的质押。据官网显示，$AKT 的总供应量上限为 3.88 亿枚，截至 2023 年 11 月，已解锁约 2.29 亿枚（59%）。项目启动时分配的创世代币于2023年3月完全解锁并进入二级市场。创世代币的分配如下：关于价值获取，白皮书中提到的一个值得注意的尚未实施的功能是 Akash 计划对每一次成功的租赁收取“费用”。这些费用将被发送到收入池以分配给持有人。该计划规定对 AKT 交易收取 10% 的费用，对使用其他加密货币的交易收取 20% 的费用。此外，Akash 打算奖励长期锁定 AKT 持有量的持有者，从而激励长期投资。 CoinGecko 的价格趋势显示，$AKT 在 2023 年 8 月中旬和 11 月下旬经历了上涨，尽管涨幅不如人工智能领域的其他项目，这可能是由于当前的市场情绪所致。总体而言，Akash Network 是 AI 赛道上为数不多的优质项目之一，其基本面优于大多数竞争对手。其潜在的业务收入可以为该协议带来未来的盈利能力，随着人工智能行业的发展和对云计算资源的需求不断增加，Akash Network 有望在下一波人工智能浪潮中取得重大进展。 3.3 Bittensor（$TAO）对于那些熟悉 $BTC 技术架构的人来说，理解 Bittensor 的设计非常简单。事实上，在设计 Bittensor 时，其创建者从加密货币先驱 $BTC 的几个特征中汲取了灵感。其中包括总代币供应量为 2100 万枚，大约每四年产量减半，并涉及工作量证明 (PoW) 共识机制等。为了将其概念化，想象一下最初的比特币生产过程，然后用训练和验证人工智能模型来取代计算密集型的“挖矿”过程，该过程不会创造现实世界的价值。矿工根据人工智能模型的性能和可靠性获得激励。这形成了 Bittensor ($TAO) 项目架构的简单总结。 Bittensor 由人工智能研究人员 Jacob Steeves 和 Ala Shaabana 于 2019 年根据神秘作者 Yuma Rao 撰写的白皮书成立。简而言之，它是一个开源、无需许可的协议，创建了一个由许多子网络连接的网络架构，每个子网络负责不同的任务（机器翻译、图像识别和生成、大型语言模型等）。优秀的任务完成会受到奖励，并且子网络可以相互交互和学习。就目前主要的人工智能模型而言，都是科技巨头大量计算资源和数据投资的结果。这些AI产品表现出色的同时，这种方式也带来了很高的中心化风险。 Bittensor 的基础架构允许交流专家网络进行交互和相互学习，为大规模模型的去中心化训练奠定了基础。Bittensor 的长期愿景是与 OpenAI、Meta 和 Google 等巨头的闭源模型竞争，保持去中心化特征，同时渴望与它们的推理性能相匹配。 Bittensor的技术核心是Yuma Rao独特设计的共识机制，也称为Yuma Consensus，它混合了PoW和Proof of Stake（PoS）的元素。供应方主要涉及“服务器”（矿工）和“验证者”（验证者），而需求方则由使用网络中模型的“客户端”（客户）组成。流程如下：客户端将请求和数据发送给验证器进行处理。验证者将数据分发给特定子网下的矿工。矿工使用他们的模型和接收到的数据进行推理并返回结果。验证者按质量对推理结果进行排名，并记录在区块链上。最好的推理结果返回给客户端，矿工和验证者根据排名和工作量获得奖励。值得注意的是，Bittensor 本身并不在大多数子网络中训练任何模型；它更像是模型提供者和用户之间的纽带，通过较小模型之间的交互进一步提高各种任务的性能。目前，在线有（或已经有）30个子网络，每个子网络对应不同的任务模型。 $TAO 作为 Bittensor 的原生代币，在创建子网络、在子网络中注册、支付服务费用以及向生态系统内的验证者质押方面发挥着至关重要的作用。效仿 BTC 的精神，$TAO 选择公平发布，这意味着所有代币都是通过对网络的贡献生成的。目前，$TAO 的日产量约为 7,200 个代币，均匀分配给矿工和验证者。自项目启动以来，已生产了 2100 万枚代币中的约 26.3%，其中 87.21% 用于质押和验证。该项目还遵循 BTC 大约每四年产量减半的模式，下一次减半计划将于 2025 年 9 月 20 日举行，预计将成为重要的价格驱动因素。从 2023 年 10 月下旬开始，$TAO 的价格趋势出现大幅上涨，这主要是受到 OpenAI 会议之后新一波人工智能热情以及资本转向人工智能领域的推动。 $TAO作为Web3+AI赛道的新项目的出现，其品质、长远的愿景也吸引了投资。但必须承认，与其他AI项目一样，Web3+AI的结合虽然潜力巨大，但尚未在实际业务中找到支撑长期盈利项目的应用。 3.4 Alethea.ai（$OR） Alethea.ai 成立于 2020 年，是一个致力于利用区块链技术为生成内容带来去中心化所有权和治理的项目。 Alethea.ai 的创始人相信，生成式人工智能将带领我们进入一个由生成式内容引起的信息冗余时代，在这个时代，通过简单的复制粘贴或单击即可轻松复制或生成大量数字内容，但原创者很难获得利益。通过将区块链原语（例如 NFT）与生成式人工智能连接起来，他们的目标是确保生成式人工智能及其内容的所有权，并在此之上进行社区治理。在这一理念的推动下，Alethea.ai最初推出了新的NFT标准iNFT，它利用Intelligence Pods将AI动画、语音合成甚至生成式AI嵌入到图像中。Alethea.ai 还与艺术家合作，利用他们的艺术品创建 iNFT，其中一件在苏富比拍卖会上以 478,000 美元的价格售出。 Alethea.ai 随后推出了 AI 协议，允许任何生成式 AI 开发者或创作者无需许可即可使用 iNFT 标准进行创作。为了展示 AI 协议，Alethea.ai 开发了 CharacterGPT，这是一种基于 GPT 等大型模型理论的工具，用于创建交互式 NFT。最近，他们发布了 Open Fusion，使得任何 ERC-721 NFT 都可以与 Intelligence 结合并发布在 AI 协议上。 Alethea.ai 的原生代币是 $ALI，它有四个主要用途：锁定一定数量的$ALI来创建iNFT。锁定的 $ALI 越多，情报舱的级别就越高。 $ALI 持有者参与社区治理。 $ALI 作为 iNFT 之间交互的凭证（尚无实际用例）。从 $ALI 的用例来看，很明显，代币的价值捕获仍然主要基于叙述。过去一年的代币价格趋势证实了这一点：$ALI 受益于 ChatGPT 自 2022 年 12 月开始引领的生成式 AI 热潮。此外，当 Alethea.ai 在 6 月宣布新的 Open Fusion 功能时，引发了价格飙升。然而，除了这些情况之外，$ALI 的价格一直呈下降趋势，甚至没有像类似项目那样对 2023 年底人工智能炒作做出反应。除了原生代币之外，Alethea.ai 的 NFT 项目（包括其官方集合）在 NFT 市场的表现也值得关注。根据 Dune 仪表板的数据，第三方销售的 Intelligence Pods 和 Alethea.ai 的第一方 Revenants 系列在首次发布后逐渐淡出了人们的视线。作者认为，主要原因是最初的新颖性逐渐减弱，没有实质性的价值或社区参与来留住用户。 3.5 Fetch.ai（$FET） Fetch.ai 是一个致力于促进人工智能 (AI) 与区块链技术融合的项目。其目标是通过结合机器学习、区块链和分布式账本技术来构建去中心化的智能经济，以支持智能代理之间的经济活动。 Fetch.ai 由英国科学家 Humayun Sheikh、Toby Simpson 和 Thomas Hain 于 2019 年创立，其创始团队拥有令人印象深刻的背景。 Humayun Sheikh 是 DeepMind 的早期投资者，Toby Simpson 曾在多家公司担任高管职务，Thomas Hain 是谢菲尔德大学人工智能领域的教授。创始人的多元化经历横跨传统IT公司、区块链明星项目、医疗、超级计算领域，为Fetch.ai提供了丰富的行业资源。 Fetch.ai的使命是建立一个由自治经济代理（AEA）和人工智能应用程序组成的去中心化网络平台，使开发人员能够通过创建自治代理来完成预设的目标导向的任务。该平台的核心技术是其独特的三层架构：底层：基于 PoS-uD（无许可权益证明）共识机制，该基础层支持智能合约网络，促进矿工协作以及基本的机器学习训练和推理。中间层：开放经济框架（OEF）为AEA之间交互和底层协议提供共享空间，支持AEA之间的搜索、发现和交易。顶层：AEA 是 Fetch.ai 的核心组件。每个AEA都是一个智能代理软件，能够通过技能模块执行各种功能，执行用户预定义的任务。这些代理并不直接在区块链上运行，而是通过 OEF 与区块链和智能合约进行交互。智能代理软件可以纯粹基于软件，也可以绑定到智能手机、计算机和汽车等物理硬件。Fetch.ai 提供基于 Python 的开发套件 AEA 框架，该框架是模块化的，使开发人员能够构建他们的智能代理。在此架构之上，Fetch.ai 推出了 Co-Learn（智能体之间共享机器学习模型）和 Metaverse（智能体云托管服务）等后续产品和服务，以支持用户在其平台上开发智能体。关于代币，$FET 作为 Fetch.ai 的原生代币，涵盖了支付 Gas、验证质押以及在网络内购买服务等标准功能。超过90%的$FET代币已解锁，具体分配如下：自成立以来，Fetch.ai 经历了多轮代币稀释融资，最近一次是 2023 年 3 月 29 日从 DWF Lab 获得的 3000 万美元投资。鉴于 $FET 代币不能从项目收入中获取价值，其价格动能主要依赖于项目更新和市场对人工智能领域的情绪。事实上，在两次人工智能市场繁荣的浪潮中，Fetch.ai 的价格在 2023 年初和年底经历了超过 100% 的飙升。 Fetch.ai 的发展轨迹更像是一家 Web2.0 人工智能初创公司，重点是完善其技术。它通过持续的筹款和广泛的合作寻求认可和盈利。这种方法为未来在 Fetch.ai 上开发的应用程序留下了充足的空间，但也意味着它可能对其他区块链项目没有那么大的吸引力，从而可能限制生态系统的活力。Fetch.ai 的一位创始人甚至尝试基于 Fetch.ai 推出一个 DEX 项目 Mettalex DEX，但最终以失败告终。作为一个专注于基础设施的项目，生态系统的衰弱也阻碍了 Fetch.ai 内在价值的增长。四．生成式人工智能的美好未来 NVIDIA首席执行官黄仁勋将生成大型模型的推出比作人工智能的“iPhone时刻”，表明人工智能角色的关键转变，高性能计算芯片成为人工智能稀缺资源的核心。锁定Web3 AI子赛道大部分资金的AI基础设施项目仍然是投资者长期关注的焦点。随着芯片巨头逐渐升级计算能力，AI的能力将会扩展，很可能在Web3中催生更多的AI基础设施项目，甚至可能是专门为Web3中的AI训练而设计的芯片。虽然以消费者为中心的生成式人工智能产品仍处于实验阶段，但一些工业级应用已经显示出巨大的潜力。其中一种应用是将现实世界场景转移到数字领域的“数字孪生” 。考虑到工业数据中尚未开发的价值，NVIDIA 的元宇宙数字孪生平台将生成式 AI 定位为工业数字孪生的重要组成部分。在Web3中，包括虚拟世界、数字内容创作和现实世界资产，受人工智能影响的数字孪生将发挥重要作用。新型交互硬件的开发也至关重要。从历史上看，计算领域的每一次硬件创新都带来了革命性的变化和机遇，比如现在无处不在的电脑鼠标或 iPhone 4 的多点触控电容屏。 Apple Vision Pro宣布将于 2024 年第一季度发布，以其令人印象深刻的演示吸引了全球关注，有望为各行业带来意想不到的变化和机遇。以快速内容制作和广泛传播而闻名的娱乐行业往往首先受益于硬件更新。这其中包括Web3的元宇宙、区块链游戏、NFT等，都是值得长期关注和研究的。从长远来看，生成式人工智能的发展代表着量变导致质变。ChatGPT 的核心是推理问答这一长期研究的学术问题的解决方案。只有通过扩展数据和模型迭代，才达到了 GPT-4 令人印象深刻的水平。Web3中的AI应用也类似，目前正处于Web2模型适应Web3的阶段。完全基于 Web3 数据的模型尚未出现。未来富有远见的项目和致力于研究 Web3 特定问题的大量资源将为 Web3 带来自己的 ChatGPT 级杀手级应用程序。生成式人工智能的技术基础还有很多有前景的探索途径，比如思想链技术。这项技术允许大型语言模型在多步推理方面取得重大飞跃。然而，它也凸显甚至加剧了大型模型在复杂逻辑推理方面的局限性。有兴趣的读者可以探索原作者关于Chain-of-Thought的论文。 ChatGPT之后，Web3中出现了各种以GPT为主题的项目，但简单地将GPT与智能合约结合起来并不能满足用户需求。ChatGPT 发布大约一年后，未来仍然拥有巨大的潜力。未来的产品应该从Web3用户的真实需求出发。随着Web3技术的日益成熟，生成式AI在Web3中的应用必将是广阔而令人兴奋的。来源：金色财经

金色财经2024-02-18

鹏华Ashares指数增强产品表现亮眼，AI+基本面量化体系赋能宽基

给投资者带来了不错的投资体验。 AI+量化策略聚焦选股，多因子模型刻画核心维度在鹏华基金量化及衍生品投资部总经理、基金经理苏俊杰看来，鹏华指增产品是围绕三重架构展开的，即基本面、量价信息与另类信息。随着人工智能技术的愈发成熟，将AI技术与以上三方面结合起来也逐渐发展成为了苏俊杰团队的一个重点研究方向。苏俊杰介绍说，策略始终在进化与迭代，但目前大致形成了以“基本面选股”为底层逻辑，“基本面、量价、另类”为核心维度的多因子框架。与此同时，2023年以来最大的科技风口人工智能也早在一年多以前便被苏俊杰团队纳入了量化投研过程中。相比较而言，通过AI机器挖掘出的因子在合成与特征提取的效率和维度上明显优于人工，且能够有效降低因子重合度，产生额外的Alpha效果。具体来看，苏俊杰团队的多因子模型属于综合型投资体系。由于加入了人工智能算法、基本面质量、基本面动量、基本面预期等信息，体系又被定义为“AI+”基本面量化体系，因此苏俊杰在内部研究时也格外注重基本面、量价与AI机器学习之间的均衡关系，将团队分组对应不同的部分，并按照市场变化各自挖掘可能存在的Alpha收益。首先是AI+基本面。作为公募量化投资最根本的投资模型，现在市场上常见的基本面框架几乎都始于尤金·法玛的三因子模型，并在此基础上加入质量、投资和分析师预期等各类从上市公司财报中挖掘出的因子，继而寻找出财报数据优秀的具体公司。 AI技术的加入让因子得到了更加高效的利用，苏俊杰介绍道：“因子合成的维度本身只是线性的加总，随着现在因子在市场上越来越有效，超额收益开始变得困难，因此在因子及特征的合成上加入机器学习的算法，比如一些树模型和神经网络的模型对其进行合成。” 鹏华指增团队的因子库也因此出现了爆发式增长，数量迅速扩展到了数千个之多。苏俊杰及团队将这些成熟化的因子融入模型体系中，不断优化迭代，力求保证模型的相对连续性，做到渐进式变好。其次是AI+量价信息。其原理是基于股票成交的价格和交易量的信息去捕捉未来存在机会的股票，对数学能力要求极高，而这与苏俊杰的学科背景正好契合。苏俊杰硕士毕业于美国芝加哥大学金融数学专业，至今已经拥有12年证券从业经验及5年投资管理经验，期间管理了多只量化对冲、指数增强和主动量化产品。在他看来，公募基金虽然难以进行高频交易，但是依托AI技术，也能将挖掘量价信息升级为高频数据。苏俊杰举了一个例子对此进行说明。AI技术目前已经能支持端到端挖掘，也就是输入原始数据后，通过人工设计过程中的网络结构与隐含层数量等，最后得出相关性较低的Alpha，进而去实现超额收益。另类信息则是在基本面和量价信息之外的又一复杂增量，在鹏华基金的量化投资之中，这一部分主要包括ESG评级、舆情和专利等数据，其中较为重要的是舆情信息。在苏俊杰看来，舆情信息属于文本的一类，本身就极难处理，但是在AI技术的支持下，量化分析师拥有了通过算法理解文本正负面导向的能力，这无异于给指数增强投资配备了更全面的“武器库”，让投资过程能够更加全面和顺利。均衡理念应对市场变化，创新布局把握投资机会除此之外，量化投资近年来受投资者青睐的又一原因是其拥有纪律性、系统性以及覆盖面广等特点。苏俊杰表示，量化投资相对而言更加客观，从数据出发建立模型，很少会受到人的情绪及外界波动的干扰，但在鹏华量化团队中有一个一致的观念，模型本身并没有那么重要，坚持持续进化和迭代的理念并不断去优化、迭代这套体系让它能够更好地适应未来的市场环境才是最重要的。因此，苏俊杰团队在市场牛熊切换和风格轮换中养成了相对均衡的模型构建理念。苏俊杰表示，均衡的好处是风格切换时能够相对市场保持比较小的回撤，通过有效的那一部分模型确保超额收益的稳定性。同时，团队还会不断拓展新的阿尔法来源，来替换在市场效率提升中失效的因子，并努力认识到因子波动的原因，在能够接受的风险维度下去使用这些因子。例如价值因子就是因为兼具周期波动性和风险补偿两个特点被纳入了模型之中，通过对权重的调整来获取长期条件下的Alpha，继而去追求更加稳定的超额收益。以鹏华沪深300指数增强A为例，根据基金四季报数据，截至2023年末，过去五年产品实现了41.56%的净值增长，超越业绩比较基准18.99%，创造了明显的历史超额收益。同期其它主要指数增强产品如鹏华中证500指数增强，净值增长率表现也显著优于同期业绩比较基准，由此也不难看出苏俊杰团队量化策略的操作有效性。除了通过主动管理的手段来获取指数的超额收益外，苏俊杰团队也十分注重对市场行业趋势的研究，以人工智能等新兴产业板块为代表的科创板正是他们的研究方向之一。基于对科创板成长性的看好，团队选择推出科创50增强ETF（588460），希望通过增强的手段从科创板中寻找相对来说的中小市值股票，并从高研发、高成长和高质量的正向循环中去寻找增厚的Alpha。推出市场上首批科创100ETF之一的鹏华科创100ETF基金（588220）也是因为看好科创板块的长期投资价值。在近期发表的2024指数投资策略中，苏俊杰表示，科创100指数目前已经具备了极佳的投资性价比，随着后期市场的企稳与恢复，指数有望再次展现出高弹性和进攻性强的特点。因此，投资者可以通过科创50增强ETF以及科创100ETF来布局科创板相关资产，把握后续可能存在的投资机会。 “只有不断去进化、不断去适应这个市场，才能够在竞争越来越激烈，也越来越有效的市场中，尽可能地去获得超额收益，体现出职业投资管理者的价值。”苏俊杰这样介绍自己对于量化投资的态度，鹏华指增团队也确实做到了这一点。从产品布局上来看，鹏华基金已经进入了指数增强领域持续加速发展的阶段，在已有的沪深300指数增强、中证500指数增强等产品的基础上，分别于2022年底发行了鹏华中证1000指数增强和鹏华科创50增强ETF，2023年初还发行了鹏华国证2000指数增强，基本覆盖了市场上各主要宽基指数，并且兼顾了大盘与中小盘等各类资产，能够满足投资者各类的指增产品投资需求，帮助获得更加优质的投资体验。作为公募基金“老十家”之一的鹏华基金，始终非常重视指数领域发展，并凭借创新的产品布局意识以及品牌化管理意识，创设了“鹏华Ashares”指数品牌，以聚合效应将指数投资的影响力不断扩大。目前，鹏华Ashares已经囊括了宽基、策略、金融、周期、消费、医药、科技、制造及港股通等各个细分领域，打造除了一个跨市场（沪深港）多元指数产品平台，为投资者一键布局优质资产、享受经济转型时期的时代红利提供了一只强有力的抓手。

金融界2024-02-18

看好中国救市成功！美媒：交易员正抢购“它” 押注A股将迎来触底反弹时刻

交易。 Evercore股票、衍生品和量化策略高级董事总经理朱利安·伊曼纽尔(Julian Emanuel)表示：“看涨期权的波动性并不昂贵，但却是发挥这一主题的绝佳方式。风险有限，理论上回报无限。” 然而，美国前总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)领导下的中美关系紧张记忆，让人们对临近美国总统大选的时间范围的押注望而却步。在另一项密切跟踪的指标中，FXI的一个月看跌期权与看涨期权偏差在最近几周出现了数次反转，押注上涨的期权成本高于看跌合约。 TD Cowen股票衍生品策略主管Ling Zhou认为，这表明交易者一直在利用期权来捕捉反弹。 (来源:Bloomberg) 他预计交易员将为未来一年中国股市的大幅波动做好准备，并指出，与追踪标准普尔500指数的SPDR S&P 500 ETF Trust相比，FXI一年期期权的成本处于10年来的高位。 Global X Management Co.新兴市场策略主管马尔科姆·多尔森(Malcolm Dorson)表示：“购买看涨期权是一种无需投入大量资金即可获得风险敞口的方式。”

圈内人2024-02-15

知名策略师：市场情绪过于乐观，美股或回调13%

vercore ISI的股票、衍生品和量化策略主管朱利安·伊曼纽尔认为，英伟达股价的大幅上涨助长了整个市场的“害怕踏空”情绪。他发现客户，包括许多曾在互联网繁荣和随后的崩溃期间进行交易的客户，现在更担心的是投资不足，而不是过度投资。伊曼纽尔在周一的一次采访中表示：“这是我们自2021年以来首次出现这种情况。这有点像警钟。” “市场情绪非常、非常乐观。空头已经被消灭了，”伊曼纽尔说，“在我们稍微冷静下来之前，是时候更多地考虑风险而不是回报了。” 周一，道琼斯(指数以38797.38点收盘，创历史新高。以科技股为主的纳斯达克综合指数今年以来上涨了6%，距离历史高点还不到2%。与此同时，作为人工智能领域的领导者，英伟达的股价今年迄今上涨了46%，过去一年上涨了240%。但伊曼纽尔认为，今年股市可能会出现13%的回调，他认为这在非衰退时期是正常的。伊曼纽尔说：“如果你不认为自己是那里的买家，你可能应该放松一点。” 他的标普500指数年终目标为4750点，这意味着较周一收盘下跌约5%。

金融界2024-02-14

跌破5000点！ “最后一英里”华尔街屏住呼吸，市场人士纷纷献计

l Carey Hall为首的美国银行量化策略师周二在一份报告中说，上周客户净卖出美国股票，从资产类别中撤出19亿美元，是五周来最多的。美国银行的另一项调查显示，投资者正“全力押注”美国科技股，他们对全球经济增长的乐观程度达到两年来的最高水平。科技股的配置目前处于2020年8月以来的最高水平。更广泛的美国股市敞口也有所上升，同时宏观风险的缓解促使投资者将现金水平从1月份下调了55个基点。策略师Michael Hartnett在一份报告中写道，此前现金水平出现这样的下降之后，股市在接下来的三个月里上涨了约4%。据花旗集团策略师称，上周中期，美国股票期货急剧转向看涨，标普500指数期货新增加了180亿美元多头。由Chris Montagu领导的团队写道，纳斯达克100指数期货也新增74亿美元多头，多头仓位非常庞大，完全是片面的。

Sissi2024-02-14

“企业价值提升计划”助推股市这一亚洲国家成为投资者首选目的地

，尽管改革的实施需要时间，”杰富瑞全球量化策略主管Desh Peramunetilleke写道。“日本的教训表明，未来还有很长的路要走。” Peramunetilleke列出了可能从这些变化中受益的公司清单，其中包括一家专注于过去三年价格/账面价值比低于1倍和净资产收益率为两位数的公司。符合这些要求的公司包括现代汽车和韩亚航空。另一个筛选条件包括最流动性股票，包括韩国工业银行和韩国兴业。这些可能是不错的想法，但现实是大多数韩国股票的交易价格低于账面价值，因此寻求对市场的广泛曝光也是有道理的。 iShares MSCI韩国交易所交易基金的表现与Kospi类似，但更加权重于最大的公司，该基金的五分之一在三星公司。该ETF预计到今年年底的账面价值约为0.9倍。这比Kospi高，但仍然有增值空间。如果变革取得成功，韩国可能成为下一个热门投资市场。#2024投资策略#

Heidi2024-02-09

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