夜雨聆风◆ 投资摘要◆
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以OpenClaw为代表的AI智能体，它通过连接多种大语言模型并利用本地设备权限，让用户能够通过自然语言指令远程操控电脑执行实际任务。前期的研究中我们分别从基础和研报分析两个部分对智能体框架在金融领域发挥的作用进行了展示和介绍，发现智能体在金融领域具有巨大的发展潜力，但金融领域具有一定的特殊性，大数据模型对于一些任务的处理较为模糊，无法准确的把握重点，因此在完成精确度上有所不足。另外一旦研究报告中的原始信息不完整，那么研报复现方面也无法完整的呈现。由我们的应用分析来看AI智能体在信息收集，程序代码生成方面具有优势，因此在投资研究尤其是量化研究方面可以更好的发挥作用。
AI大模型从根本上改变信息搜索的方式，它不再只是一个简单的检索工具，而更像一个智能的信息处理伙伴。AI大模型驱动的搜索，其优势主要体现在以下几个方面：
l深度的意图理解与自然语言交互，传统搜索需要用户将问题提炼成几个关键词，通过搜索引擎检索，而大模型可以理解完整的、口语化的复杂问题；
l高效的信息整合与知识蒸馏，传统搜索返回的是包含大量冗余信息和广告的网页列表，用户需要自己逐一点击、阅读、筛选和整合，这是一个从“信息”到“知识”的费力过程，而大模型汇总海量信息源，直接生成一份去重、提炼、归纳后的答案，省去了自行翻阅数十篇论文和报道的时间；
l跨领域、跨文档的逻辑推理与洞察,大模型不仅能找到信息，还能基于信息进行推理、对比和创造;
l多模态信息的统一处理,新一代的大模型具备了多模态能力，可以同时处理文本、图像、音频甚至视频，它将视觉信息转化为语义信息并进行分析，打破了传统搜索“以文搜文”的局限;
l交互式探索与个性化迭代，传统搜索是一次性的，如果结果不满意，需要自己换一组关键词重新搜索，而大模型支持多轮对话式的搜索，像和一个专家交流一样，不断深化问题；
l自动化推荐能力，对于技术类搜索，大模型不仅能提供理论，还能直接提供可执行的软件教程或在线工具等解决方案。
AI大模型的信息搜索优势，本质上是从“提供链接”向“交付答案”的进化，这一步飞跃在生产和生活中会发挥重要的作用。
资料来源：Wind，利得基金
AI智能体的优势在于信息收集，当前的大语言模型是生成式模型，其底层逻辑是上下文相关的概率推理，由此生成对话或逻辑提示，它依靠训练数据获得语句的概率，这与人类的推理存在较大的差异，因此很多人类的创新思维AI模型无法理解，但它的计算和处理信息、记忆数据的能力很强，适合处理重复且频繁的工作。
人类的创造能力是AI无法比拟的，人类的跨领域跨学科的联想与推理是长期进化形成的，依据人类的观察、学习以及对世界的感知，形成了很多创新的理论与方法，这些方法在人类进化的过程中发挥了重要的作用，有些创新不是对以往知识的简单堆砌，是划时代的产物。
将AI与人类的能力结合，人类只需要按照想法和思路下达指令，计算机按照指令执行并生成结果。这样的组合可以将人类的创意快速落地以检验结果的优劣。在金融领域策略与自动化工具的开发恰恰需要人机结合的模式，该领域需要人类的创意以及计算机快速的统计和验证计算，二者的结合既提高了策略或工具的开发效率，又可以减少很多重复性的劳动，有利于研究人员将重心放在创新研发上。AI辅助的重要作用在于它可以直接借鉴很多已有架构或设计体系的源代码，在AI模型的训练过程中它会将很多已有的类似研究进行汇总，研究员在与AI的交流过程中可以借鉴类似的方案，并在其中加入自己的改进和创新，最终形成更好的策略和工具。量化投资领域对于因子的关注是一个长期的需求，因子是解释和预测资产收益差异的关键变量，它的核心作用可以概括为：将模糊的投资经验，转化为可量化、可回测、可执行的科学决策依据。因子的应用较广，我们罗列出以下应用。
l通过将收益分解，因子可以回答“收益从何而来”。
l构建投资组合应用中，投资者可以根据单一因子筛选股票，或融合多个因子打分构建组合。
l在指数投资领域，基于因子的聪明贝塔（Smart Beta）策略产品已非常普及，规模持续增长。
l因子还可以精确识别和管理风险，通过分析投资组合在一些因子上的暴露程度，管理者能预测其在特定市场环境下的反应。
l学术和业界通过研究因子，能发现传统定价模型无法解释的市场异象，进而开发新策略。
资料来源：Wind，利得基金
资料来源：Wind，利得基金
资料来源：Wind，利得基金
资料来源：Wind，利得基金
资料来源：Wind，利得基金
资料来源：Wind，利得基金
资料来源：Wind，利得基金
资料来源：Wind，利得基金
Agent在生成金融模型或工具方面的优势：
1.借鉴已有的相似或相同的功能，直接生成完整的软件架构；
2.交互生成程序后，Agent会对程序进行必要的修复和调试（缺少的插件也会被自动安装），保证程序可以正常运行；
3.通过详细的交流和沟通反馈，Agent可以生成符合目标的程序源代码，这一过程需要对任务进行细致的分解，之后Agent才能更好的完成整体任务；
4.Agent的理解能力具有巨大的优势，公认的概念或模型可以直接被Agent理解并生成可执行的源代码；
Agent在生成金融模型或工具方面的劣势：
1.虽然Agent生成了完整的模型，并保证程序能够运行，但程序中隐藏了一些细节问题，如果不仔细阅读代码计算的结果可能存在问题；
2.程序调试过程时间过长，由于金融领域一些求解优化过程往往较多，而Agent并没有设定合理的结束条件，因此生成的程序非常容易陷入不停的运行与修改的循环过程，这在实际应用中是不推荐的，因为研究人员可能也无法直接给定合理的判定条件，常规的做法是使用小批量数据以及较容易判断的优化结束条件来完成程序的正确性检验，之后再修改优化结束条件正式运行程序，但当前Agent还无法达到这一程度；
3.通过Agent修改程序细节的过程较为繁琐，需要准确的命令，而且离不开人工的引导和校验。过程中容易发生修改或删除已生成代码的情况，而且删除的代码难以恢复，因此在与Agent交互中每次生成的结果要做好备份，否则会导致之前的工作前功尽弃。在实践过程中我们建议不要完全依赖Agent来达到完美的结果，一旦生成整体框架以及大部分功能模块后，一些细节可以通过人工修改的方式来完善，这样一方面可以保证快速完成目标，另一方面又提高了程序的准确性；
总之，通过使用Agent完成金融自动化工具的开发可以极大的提高工作效率，减少人工开发的工作，更快的达成目标落地。对于投资和研究具有重要的意义。
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