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太初四號則從絕對收益策略額度中拿出五億元。
兩隻產品合計投入，隻占各自規模的百分之五。
深度求索同時放棄對這十億元收取重複固定管理費，隻按照協議提取業績報酬。
所有關聯關係、費用與風險均會向兩隻基金的出資人完整披露。
徐進將另一份文件放到桌上。
“那正式名稱就叫深度求索量化一號私募證券投資基金。”
“目標規模十億元。”
“如果太初確定滿額認購，我們便不再接受其他資金。”
“滿額。”
陳默拿起筆，在認購意見書上簽下名字。
“先看完第一年的淨值。”
“後續的份額，恐怕市場會搶著要。”
……
資金問題確定，邊學章卻沒有立即離開會議室。
他重新打開電腦。
“陳總，還有一件事。”
屏幕上出現一組新的模型結構。
與一代量化模型不同，這一次沒有清晰排列好的因子表。
大量行情、財務、資金流與新聞數據，被送入一個更加複雜的學習係統。
“一代模型的大部分特征，仍然由研究員提前定義。”
邊學章說道。
“我們告訴程序什麼是估值、動量、波動率、成交結構，再讓它尋找最有效的組合。”
“問題是，人能夠想到的因子始終有限。”
“有些變量單獨看沒有意義，放在特定市場環境裡，卻可能出現完全不同的結果。”
梁文豐接過話。
“我們想讓模型自己從數據裡尋找關係。”
“它不再隻回答某個因子是否有效，還要識別市場目前處於哪種狀態。”
陳默看向屏幕。
這正是未來量化投資必然會走上的道路。
機器學習、深度學習、自然語言處理。
行情隻是市場的一部分。
新聞、公告、產業鏈變化、公司管理層表達出的細微態度，同樣能夠轉化成信息。
等算力與模型能力繼續提升，量化係統處理的將不再隻是數字。
“你們想做AI量化。”
“對。”
梁文豐目光亮了起來。
“現在還隻是設想。”
“算力、訓練方法與數據標注都有問題。”
“如果直接讓複雜模型預測股價，很可能隻會得到一個更加難以發現的過擬合結果。”
“所以第一步不預測漲跌。”
邊學章說道。
“先讓它做市場狀態識別、因子篩選和交易執行優化。”
“模型給出建議，最終風險暴露仍由現有係統控製。”
陳默點了點頭。
兩人沒有因為人工智能這個名字，便準備將全部資金交給一個無法解釋的黑箱。
他們希望先用AI處理人最不擅長的部分。
從海量數據中尋找複雜關係。
再將資金邊界與最終決策留在可控範圍以內。
“方向沒有問題。”
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陳默說道。
“可以單獨成立AI量化研究組。”
“服務器、GPU和數據預算重新上報，不占一代模型的日常研發經費。”
梁文豐看著他：“陳總對人工智能很了解？”
“我在美國參與成立了一家人工智能研究機構。”
“OpenAI。”
會議室裡幾個人同時安靜下來。
OpenAI成立以後，已經在全球人工智能研究圈引發不小關注。
開放研究、長期智能、算力共享。
馬斯克與多名矽穀技術人物的加入，讓它從出現第一天起便站在聚光燈下。
深度求索也一直關注這家機構。
梁文豐卻沒有想到，陳默正是背後的發起者之一。
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