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第285章 AI量化

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风险。”

“目前,模型与大盘的相关性已经压到很低。”

陈默继续向后翻。

最极端的几天里,一代模型同样出现过亏损。

它没有准确预测每一次下跌,也无法避开所有错误信号。

可当市场环境发生变化时,模型会主动收缩暴露,削减失效因子的权重。

能够赚钱很重要。

知道什么时候少下注,同样重要。

“容量呢?”

“初步估计十二亿到十五亿元。”

边学章回答。

“超过十五亿元以后,部分中小盘因子的冲击成本会迅速上升。”

“如果只使用流动性更好的股票,并降低换手率,容量可以扩大到二十亿元左右。”

“但收益也会下降。”

十亿,是目前最舒服的规模。

既能验证策略在大资金下的表现,又不会立即碰到容量上限。

“风控测试呢?”

“做过六类极端情景。”

梁文丰接过话。

“股指期货流动性突然下降、个股大面积停牌、对冲基差失真、行情数据中断、交易通道延迟,以及模型连续五个交易日失效。”

“任何一项达到预设阈值,系统都会自动降低仓位。”

“如果多个风险同时出现,交易权会转交人工风控。”

陈默合上报告。

“可以发产品了。”

会议室里安静了几秒。

梁文丰虽然早有准备,但还是免不了呼吸重了起来。

深度求索成立以后,他们一直使用自有资金和内部测试账户。

发行第一只正式基金,意味着市场将开始用真实净值检验这套模型。

“目标规模多少?”

“十亿元。”

陈默回答。

梁文丰看向他。

“我们原本只准备募集五亿元。”

“一代模型的容量足够。”

“十亿元由太初认购。”

“太初三号和四号各出五亿元。”

三人震惊的看着陈默。

第一只基金。

十亿元全部由太初认购。

深度求索甚至不需要向外寻找一名客户。

“十亿元一次进入,对策略会有影响。”

不过梁文丰没有被冲昏头脑。


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