即便策略逻辑(趋势跟踪、统计套利)相同,AI 应用方式的差异也会让业绩相关性彻底瓦解 , 传统量化是 “ cùng một đường đua ” ,而 AI thời đại của lượng hóa là “ cuộc thi ở các chiều khác nhau ” , chiều rộng chênh lệch tự nhiên dẫn đến kết quả khác biệt rõ rệt, một bên kiếm tiền, một bên thua lỗ.
Bản chất là ứng dụng AI của nó đã hình thành vòng khép kín 「Dữ liệu - Thuật toán - Công suất tính toán」: Dữ liệu: tổng hợp hơn 120 nguồn dữ liệu khác biệt (bao gồm vệ tinh, dư luận, dữ liệu trên chuỗi), gấp 6 lần các tổ chức truyền thống; Thuật toán: sử dụng “LLM + Học tăng cường” như một động cơ kép, thay vì mô hình học máy đơn lẻ; Công suất tính toán: xây dựng cụm GPU riêng, quy mô tính toán lớn hơn 10 lần các tổ chức trung bình. Nhìn lại các tổ chức nhỏ và vừa, vẫn còn dừng lại ở giai đoạn ứng dụng rời rạc “mua dữ liệu + thuê công suất + điều chỉnh mô hình” — loại “khoảng cách hệ sinh thái” này mới là nguyên nhân cuối cùng của sự phân hóa thành tích.
Dữ liệu hiệu quả của ngành lượng hóa năm 2025 đã trực quan chứng minh ảnh hưởng của sự khác biệt trong ứng dụng AI: Sự khác biệt trong ứng dụng AI và sự chen chúc của chiến lược Thời gian (người dày dạn kinh nghiệm hơn 10 năm so với người mới), lĩnh vực trọng điểm (nghiên cứu tín hiệu / xây dựng danh mục đầu tư / thực thi giao dịch) và phương pháp
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
即便策略逻辑(趋势跟踪、统计套利)相同,AI 应用方式的差异也会让业绩相关性彻底瓦解 , 传统量化是 “ cùng một đường đua ” ,而 AI thời đại của lượng hóa là “ cuộc thi ở các chiều khác nhau ” , chiều rộng chênh lệch tự nhiên dẫn đến kết quả khác biệt rõ rệt, một bên kiếm tiền, một bên thua lỗ.
Bản chất là ứng dụng AI của nó đã hình thành vòng khép kín 「Dữ liệu - Thuật toán - Công suất tính toán」:
Dữ liệu: tổng hợp hơn 120 nguồn dữ liệu khác biệt (bao gồm vệ tinh, dư luận, dữ liệu trên chuỗi), gấp 6 lần các tổ chức truyền thống;
Thuật toán: sử dụng “LLM + Học tăng cường” như một động cơ kép, thay vì mô hình học máy đơn lẻ;
Công suất tính toán: xây dựng cụm GPU riêng, quy mô tính toán lớn hơn 10 lần các tổ chức trung bình.
Nhìn lại các tổ chức nhỏ và vừa, vẫn còn dừng lại ở giai đoạn ứng dụng rời rạc “mua dữ liệu + thuê công suất + điều chỉnh mô hình” — loại “khoảng cách hệ sinh thái” này mới là nguyên nhân cuối cùng của sự phân hóa thành tích.
Dữ liệu hiệu quả của ngành lượng hóa năm 2025 đã trực quan chứng minh ảnh hưởng của sự khác biệt trong ứng dụng AI:
Sự khác biệt trong ứng dụng AI và sự chen chúc của chiến lược
Thời gian (người dày dạn kinh nghiệm hơn 10 năm so với người mới), lĩnh vực trọng điểm (nghiên cứu tín hiệu / xây dựng danh mục đầu tư / thực thi giao dịch) và phương pháp