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砸百萬年薪招聘 基金火線加碼AI
AI是2023年全球范圍內最具顛覆性的方向,引發(fā)A股市場資金追捧,更成為公募行業(yè)投研積極擴展的重要方向。
據(jù)中國基金報記者了解,目前多家公募機構積極運用AI技術,在資金交易、量化投研等多個業(yè)務領域探索落地場景,AI為投研能力賦能可謂進行時。
不僅如此,基金公司還大力招攬機器學習研究員和工程師,多舉措聚集優(yōu)秀的AI人才,甚至有公司開出了百萬年薪來吸引人才。大量AI技術的應用和落地,未來或給市場和行業(yè)演繹出新精彩。
重金招攬AI人才
日前某量化私募“日薪4000元招實習生”的舉動成為近期市場熱門話題,從背后折射出量化、AI等技術越來越受到金融機構的重視。從今年看,基金公司正在大力招攬機器學習研究員和工程師。
記者注意到,在招聘網站上,多家基金公司重金求機器學習類人才,不少機構開價在百萬年薪級別。一條招聘貼顯示,某基金公司正在招聘機器學習開發(fā)工程師,給出90萬到112萬/年的薪資。

也有公司在實名招聘.。如創(chuàng)金合信基金就在尋找機器學習開發(fā)工程師。在工作職責方面,在該崗位任職需要負責機器學習、NLP、OCR、RPA等人工智能技術及算法的研究和應用開發(fā),結合基金業(yè)務實際應用場景形成具有競爭力的智能化應用解決方案,并實施落地;跟蹤人工智能最新研究成果和技術趨勢,適時引入相關技術驅動業(yè)務創(chuàng)新。同時,鵬華基金也在招兵買馬,實名招聘機器學習工程師。


另一家大型基金公司也在招聘機器學習/深度學習,開出25-50K·23薪的有競爭力的薪資。還有基金公司給出60-90K·15薪的更高籌碼。




除了在招聘網站上招募人才,不少公司還有多元化的人才策略。
博時基金相關人士介紹,在招聘和儲備機器學習相關人才方面,首先與頂級大學和研究機構建立合作關系,通過實習、項目合作和校園招聘等方式吸引優(yōu)秀的研究生和博士生,比如我們正在和北大CCF聯(lián)合舉辦量化比賽,尋求合適的人才。
“其次,博時基金在行業(yè)內也建立了良好的口碑,不斷吸引已經在機器學習領域有所建樹的專業(yè)人士。最后,公司還為員工提供持續(xù)的培訓和學習機會,成立了AI興趣小組、并定期展開研討會,從內部挖掘具備學習能力和創(chuàng)新精神的員工?!鄙鲜鋈耸勘硎尽?/p>
AI技術賦能公募投研
在積極招兵買馬的背后,是看好AI技術能賦能公募基金投研業(yè)務。
上述博時基金人士介紹,在投研上,公司主要運用深度學習和樹模型分析市場行情數(shù)據(jù)和基本面因子指標,捕捉資產價格和交易行為中的復雜規(guī)律,輔助投研人員進行選股邏輯生成和選股信號挖掘。深度學習主要用做因子挖掘,機器學習算法主要用來滾動地捕捉資產預期收益與因子指標間的數(shù)量關系及變化規(guī)律。
在上述人士看來,機器學習在研究領域具有很多獨特優(yōu)勢,首先,相較于人類研究員,機器學習算法可以處理大量、高維度的數(shù)據(jù),這在處理復雜的金融數(shù)據(jù)時尤其重要。
其次,無監(jiān)督的機器學習有時能夠揭示數(shù)據(jù)之間的復雜關系和隱藏規(guī)律,提供很多具有啟發(fā)的新視角和新觀點,能夠給研究員和基金經理更多啟發(fā),最后機器學習也能夠替代一部分重復性的工作,比如信息提取、風險監(jiān)控、高頻交易等等。
事實上,通過機器學習技術的運用,部分基金公司已經獲得實際效益。長城基金總經理助理、量化與指數(shù)投資部總經理雷俊表示,過去更多用傳統(tǒng)基本面多因子框架,去年底公司應用了自行開發(fā)的基于深度神經網絡和機器學習框架的因子挖掘系統(tǒng)。
“從過去私募和其他同行的應用情況來看,對于小盤這一類產品,因子挖掘、深度學習框架展現(xiàn)出較強的競爭力,這也在我們2021年開始跟蹤的內部模擬盤中得到了驗證。所以去年底開始把這套Alpha模型運用在偏小盤市值的產品中,在廣度領域,這套方法論的ICInformation Coefficient,信息系數(shù))因子收益預測能力更強,預測的穩(wěn)定性也更高。我們將該方法應用在了長城中證500指數(shù)增強與長城量化小盤上,這兩個產品今年實盤跑得比較不錯?!崩卓∵M一步表示。
談及機器學習在研究領域的優(yōu)勢,雷俊分析稱,“一是相較于傳統(tǒng)多因子模型的線性指標分析,深度學習模型可以處理一些非線性數(shù)據(jù),比如文本,一段文字或者一個研報。二是截面跟時間序列的區(qū)別,時間序列在深度學習框架下有很多模型去做。三是最終形成的結果里會有比較多非結構性的東西,而且它是一個系統(tǒng),理論上可以做不同的‘供給’,可以擴充龐大的因子庫?!?/p>
此外,還有人士認為,整體而言,基金公司利用AI相關技術對研究的賦能,包括海量信息的提純、加工;產業(yè)鏈上下游各個環(huán)節(jié)的研究數(shù)據(jù)梳理與模型化;基于中文文本訓練而進行的產業(yè)、標的等的情緒分析等。通過AI技術可以極大釋放研究的潛力,提升研究的效率。未來隨著AI技術的進一步落地,可能對整體投研帶來不少變化。
或將逐漸深度參與投研
越來越多的人工智能技術應用到投研環(huán)節(jié),已成為不可抵擋的趨勢。
“傳統(tǒng)機器學習開發(fā)訓練門檻高,對訓練數(shù)據(jù)要求高,投研應用場景有限。隨著以大模型為代表的新的人工智能技術的發(fā)展,相信人工智能技術將會在量化投資、數(shù)據(jù)分析、合規(guī)數(shù)字化等領域發(fā)揮更大的作用?!鄙鲜霾r基金人士就表示,未來將會持續(xù)關注并跟進最新的人工智能技術,將其應用在投研和日常工作中。
據(jù)一家大型基金公司人士也表示,機器學習在金融投資中的應用,主要包括預測股票市場、風險控制、智能投資組合等方面??梢杂糜谔岣咄顿Y決策質量和有效管理金融投資,促進投資成功,以及使投資者能夠以更低的風險獲取更高的回報。
“金融數(shù)據(jù)的一個很重要的特點就是低信噪比。一方面因為噪聲過于繁多,會淹沒真正的有效信息;另一方面,交易行為的存在使得金融市場的低信噪比這一特征長期持續(xù)?!鄙鲜鋈耸勘硎?,單一的學習器常常無法準確的捕捉市場的某些重要特征和有效信號,從而產生較大的偏差。而機器學習的主要目的在于發(fā)現(xiàn)規(guī)律或重現(xiàn)規(guī)律。算法的不斷改進或將提升機器學習在低信噪比數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。在全面注冊制時代,機器學習擁有更廣闊的應用前景,有利于提升投資效率,輔助投資決策。
談及具體對市場的影響,雷俊也有深入分析,他認為,從IC來看,目前深度學習適用的市場還是非常廣泛的,牛市、熊市、震蕩市都能適用,但是會有一些區(qū)別。
“整體上看,IC的有效性在下降,市場的有效性在提升。從時間長期維度來看,越來越多人利用這項技術或者這個data參與市場?!崩卓”硎?,深度學習的有效性體現(xiàn)在多頭和空頭這兩個層面,空頭估計略微比多頭好一點點,在市場比較弱勢或者震蕩的時候,這一類產品在市場上的排名會更好。而在全市場強進攻的行情下,它可能跑不過賽道股,但有望能跑贏指數(shù)。
(文章來源:中國基金報)
(原標題:砸百萬年薪招聘,基金火線加碼AI)
(責任編輯:11)
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