文/新浪财经香港站 赵岚
随着AI 技术逐渐深度赋能金融投研领域，个人投资者正开启 “量化时代”。在2025“深圳香蜜湖金融年会”活动中，新浪财经专访了源达信息研究院吴起涤。
吴起涤表示，在AI技术加持之下，量化投资不再是机构专属，个人投资者也能拥有 “量化基金经理” 般的策略构建能力。从传统的结构化数据到另类数据挖掘，个人投资者也可以通过AI工具构建自己的量化标准。
1．新浪财经：目前研究院开发的“AI+金融”量化产品技术突破和攻坚难点是什么？源达信息研究院的研究方向和特色是什么？
吴起涤：我们研究院的特色是以宏观经济研究与金融工程研究为底座，主要聚焦宏观经济研究、金融工程研究、行业研究、公司研究及区域经济研究几个方向。因为在量化时代，金融工程研究是贯穿投研全流程的关键支撑。我们不会孤立推进单一领域研究，而是将金融工程研究与传统行业研究、公司研究经验深度融合，通过“底座和分支”的模式整合各类研究成果，最终在AI时代为投资者提供更全面的决策支持。
2．新浪财经：当前很多中国科技巨头公司纷纷开发针对单一行业的大模型产品，源达信息是专注于对证券行业和金融市场的大模型开发，有哪些关键竞争优势？
吴起涤：我们的优势主要体现在两个层面。一方面，我们是持牌机构，具备天然的合规运营基础；另一方面，我们对宏观经济、证券市场以及整个资本市场的理解，要比开发通用语言模型的科技巨头更加深入。
我们的核心思路不是在传统大模型领域与科技巨头正面竞争，而是聚焦证券行业这个细分垂直赛道，做到更专业、更精准。支撑这种专业优势的有两大关键：一是我们拥有证券行业内的大量数据库资源；二是我们的投研方法论完全基于证券行业思维构建，模型构建也聚焦宏观经济数据、上市公司财务报表等专业数据维度。目前，我们已集结大量研究员、分析师与软件工程师协同推进模型构建，持续强化细分赛道的竞争力。
3．新浪财经：我关注到公司的AI产品有“分析管理层表情辅助投资决策”的功能，当中可能涉及到多模态模型协作，当前这个技术逻辑是否成熟？“管理层表情“这类另类数据能为投资决策带来哪些新增结论？
吴起涤：从技术层面来看，这类功能目前基本不存在问题，核心确实是多模态模型协作，本质是对另类数据的挖掘与应用。
传统的金融投研更多依赖结构化数据，比如公司的三张财务报表、每日成交量等量价数据，传统金融工程研究也多聚焦这些领域。而管理层表情属于另类数据，另类数据能提供传统数据无法覆盖的维度。
传统财务报表能反映公司已经发生的业绩情况，而投资者更多的是希望“预判未来”。随着AI的发展，大量非结构性数据、另类数据开始具备应用价值，这类数据的核心价值在于弥补传统结构化数据的不足，让投研分析更全面。
需要明确的是，另类因子不会作为投资决策的唯一依据，我们始终是通过“因子组合”进行综合判断。
4．新浪财经：“因子组合”是哪些因子？如何组合？研究院正在推进的“AT系统”，这个系统的功能如何帮助投资者实现“因子组合”？
吴起涤：AT系统本质是程序化交易系统，是我们自主研发的核心产品。
从核心功能来看，系统围绕“因子应用、策略构建、策略回测、程序化交易”全流程设计。首先，系统内置了丰富的因子库，涵盖量价因子、上市公司财务基本面因子、MACD等技术面因子，以及我们之前提到的各类另类因子，供投资者选择；其次，投资者可结合自身风险偏好，用因子库中的因子构建专属交易策略；然后，系统支持对构建的策略进行回测，帮助投资者验证策略有效性；最后，若投资者认可策略，可在合规前提下直接使用该策略开展程序化交易。
研发这个系统的核心目标，是助力我们的客户以及券商客户更好地适配AI时代和量化时代，在严格合规的框架下实现程序化交易，更有效地接触资本市场。
5、新浪财经：这是否可以理解为，投资者能通过系统扮演“量化基金经理”的角色？
吴起涤：可以这样类比，但两者存在差异。基金经理更多管理大型资金组合或投资组合，而个人投资者核心是通过我们的系统工具，科学管理自己的资金。
对投资者而言，科学理解市场是管理资金的关键。我们的AT系统通过因子筛选、策略构建、策略回测等功能，帮助投资者更清晰地认知资本市场，精准挖掘优质企业，既助力投资者在投资过程中伴随资本市场共同成长，也为资本市场的健康发展注入活力。
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