明汯投资：预测模型的发展是从简单到复杂的迭代

量化投资的决策过程和逻辑较为复杂，普通投资者不甚了解模型的具体运行方式和决策依据，这使得一些投资者对模型的可靠性和公正性产生质疑。特别是在类似2023年A股市场高开低走以及2024年 的“过山车”行情中，A股市场中的不少量化产品遇到净值的大幅波动，投资者对于量化模型的优化和量化策略的有效性的关注度迅速上升。明汯投资作为量化私募行业的佼佼者，深知模型的重要性，并一直致力于提升模型的有效性和可靠性。

算法，或者说模型无疑是整个量化投资的核心。明汯投资指出，量化投资的环节中所采用的模型大致可以分为四类：因子挖掘模型、预测模型和组合优化及交易算法模型。其中预测模型的发展总体而言是从简单到复杂、未来还要更复杂的迭代过程。明汯投资高度重视模型的精细化管理，在该领域持续深耕。

因子挖掘模型用于从海量的金融数据中提取有价值的信息，发现影响资产价格的潜在因素；预测模型利用历史数据和算法来预测未来市场走势和资产价格；组合优化模型通过对各种资产进行优化配置，实现风险和收益的平衡；交易算法模型则是根据市场走势和预测结果，制定出合理的交易策略。明汯投资在这些模型的开发和应用上，始终保持行业领先。

绝大多数量化策略的本质就是做预测，据明汯投资创始人此前的公开分享，目前，业内比较通用的预测模型包括以下三种类型：注重可解释性的线性模型——OLS（最小二乘法）；统计学习、机器学习模型——Lasso、SVM、GBDT；可端到端的深度学习模型——DNN、LSTM、Transformer、GNN。明汯投资在这些模型的研究和应用上，不断推动技术的进步和策略的创新。

自2020年以来，明汯投资成为国内较早一批管理规模突破500亿的量化私募管理人之一，并在北美建立投研中心，吸收海外顶级量化机构投研人才，为A股选股模型提供世界前沿的技术支持。

在人工智能、大模型和云计算等技术的进步和市场环境变化的推动下，未来量化投资将以更精细化、更透明的方式服务于大资管行业。明汯投资将继续在这一领域发挥其专业优势，为投资者创造更大的价值。