在近日申万期货举办的专题访谈中，量化投资专家郭翰博士与申银万国期货浦电路营业部的王秀丽经理进行了对谈，深入剖析了当前国内量化投资行业的发展现状、特点、市场影响及人才培养方向，并对人工智能（AI）在量化投资领域的应用前景发表了独到见解。郭博强调，行业需警惕策略趋同性与“黑箱”模型风险，并应理性评估AI在复杂资本市场博弈中的实际效能。
对于国内量化投资的状况与特点，郭博认为，国内量化经历了十几年的发展，已经形成了完善的策略库与产品线。具体来说：从波动率角度来说，量化涵盖了高波、中波、低波各产品线；从策略完善度来说，量化包络了股票策略、CTA策略、期权及其他衍生品策略、固定收益策略甚至场外品种策略。
量化在国内呈现出一些不一样的特性。比如1. 整体的风格、敞口因子暴露有趋同性，这会导致策略表现的趋同，进而导致市场波动的趋同与反噬；2. 较多的呈现出以机器学习来解决市场交易，或者宣传上以非线性建模为荣，而不以有效逻辑为出发点。这些现象容易呈现刻舟求剑的数据挖掘陷阱；3. 国内的量化更加需要增强一定的透明度，因为对于大部分投资者与市场参与者来说，量化有点类似黑盒子，但是资产管理人有法律上的受托责任（fiduciary duty），必须遵循最高标准的谨慎与审慎原则。而一般的黑箱模型很难满足这一标准。
对于国内量化行业发展对于资本市场的作用，郭博分享了他深刻的见解。郭博认为，量化只是一种人类理解、认识、探索、解决未知领域的方法，人类从观察到总结规律，推导模式，到再次验证，进而迭代修正，正是这种一步一个脚印的前进，才产生了人类迄今为止各种伟大的发明创造，人类也借此扩展了自己的各种认知与实现了生命宽度与广度的延长。所以更加理性、科学、系统化的理解资本市场，稳定资本市场、繁荣资本市场，这也正是量化投资所给资本市场带来的。他希望，国内的资本市场可以由于量化这种思考方式的加入而变的更加的高效、健康、普惠。
鉴于量化行业在资本市场上发挥越来越重要的作用的现状，对于想进入量化行业的人才，或者已经在量化行业的从业人员，郭博提出了以下三条必备素质：1. 对于数学、统计的本质有深入理解的能力；2. 对于资本市场有细微的洞察能力；3. 具有快速的技术解决编程能力从而验证想法。
在人工智能蓬勃发展的时代，对于AI将如何与量化投资结合，郭博提出了以下几点看法。首先，人工智能的确在很多方面都帮助了人类提高效率，尤其是对于偏规则型，规范化的事情，比如文字识别、语音识别、图像识别。这是因为这些事务的执行规律很难轻易发生改变，是在时间轴上比较统一的。所以利用人工智能的各种统计特性、权重赋予，就可以在这些事务上去抓住规律。包括自动驾驶、一些简单的具身智能的动作都属于这一范畴。但是对于人类最复杂博弈行为的资本市场，现在人工智能可能还需要更多的学习曲线与解决路径，因为就像测不准定律一样，人工智能用自己的理解去观察解决资本市场的这个本身行为也会对该市场进行干扰，这种市场更大的特点是博弈，而不是规则。所以人工智能需要解决人类博弈以及真正的心智理解，才有可能在资本市场上大幅超越优秀的人类基金经理或者交易员，否则顶尖人类对于Few-shot learning甚至Zero-shot learning的理解归纳能力可能还是要强于算法的。
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