探秘 DeepSeek
中国团队与量化私募

相信最近一个月大家都被爆火出圈，在海内外引起轩然大波的“Deepseek”刷屏了。

作为AI届的新晋“黑马”，DeepSeek 是一款完全由中国团队开发的大规模预训练语言模型，其推理大模型DeepSeek-R1，性能对标OpenAI的GPT-4o，但价格仅为后者的1/10。

这一巨大优势让海外科技巨头都为之惊叹，称它为 “东方神秘力量”。

可能大家都很好奇，DeepSeek 背后的开发团队是谁呢？

其创造者是一家叫做深度求索的科技公司。令人称奇的地方在于，它幕后的资方并不是腾讯、阿里这样的互联网巨头，而是一家低调的私募基金——幻方量化，其创始人也正是幻方的创始人梁文峰。

投资理性看待

那么问题也随之而来，DeepSeek 的诞生能否直接用在量化投资的模型上并带来更高的收益呢？

答案是否定的。

虽然DeepSeek和量化交易模型很大程度上都基于人工智能的技术，但它们的应用方向以及底层的模型是有很大区别的，深度求索和幻方在业务的运营上其实也是相对独立的。

DeepSeek的定位依然是一个生成模型，这与量化投资主流的方法论中的预测模型有本质的不同。举例来说，在量化投资中最常见直观的目标可能便是去预测某只股票第二天的涨跌，而DeepSeek更擅长的是翻译、写小说、提炼观点这一类生成文本的任务。

另一方面，金融市场中可用于训练机器学习模型的有效数据量并不算多且往往有较多的噪音，这意味着模型很难精准学习到证券市场中的潜在演变规律。一味地提升模型的复杂度或许能在历史数据中取得亮眼的表现，但在实盘交易中大概率会被充满不确定性的市场狠狠教做人，也就是大家常说的“过拟合”现象。

简单来说就是，DeepSeek这一类大模型的底层架构对于量化投资的模型来说过于庞大且复杂了。

在量化投资领域，开发有效的投资策略是一项复杂的系统工程。它不能单纯依赖强大的算力和过于“黑箱”的复杂网络结构，更要充分考虑金融市场的内在运作逻辑，比如市场资金的风险偏好、公司基本面等因素。只有结合科学的数学模型和严谨的统计分析，才能构建出真正适合量化投资的模型，获取稳定的超额收益。

因此，虽然幻方是一家量化基金，但他们在通用人工智能领域投入了大量资源，致力于推动国内AI行业的技术创新，最终成功开发出了DeepSeek这样的大模型，并有希望在各个领域发光发热。但量化策略的开发也绝非依靠单纯更强的算力、更复杂的网络结构就能做出更高的超额。

所以，DeepSeek的爆火虽然展现了人工智能的巨大潜力，但在投资领域尤其是其对于量化基金的投资，投资者还是要保持理性和专业，不能盲目跟风。

风险提示：
投资有风险。基金的过往业绩并不预示其未来表现。基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。相关数据仅供参考，不构成投资建议。投资人请详阅基金合同等法律文件，了解产品风险收益特征，根据自身资产状况、风险承受能力审慎决策，独立承担投资风险。
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