【市场行情】
昨日北交所早盘持续走低，午后盘面持续探底回升，基建、AIGC持续走强，广道数字（839680）、路桥信息（837748）涨逾11%；曙光数创（872808）涨逾6%；指数方面，北证50跌0.37%。截至午后收盘共65只股票收涨，126只股票收跌，215只股票共成交10.85亿元。涨幅排行方面，广道数字涨11.46%居于榜首，路桥信息涨11.19%次之。成交额方面，曙光数创成交1.81亿元居于榜首，路桥信息成交1.00亿元次之。
【新三板市场行情】
8月22日，新三板市场总成交额2.87亿元(前一交易日2.6亿元)，成交股票家数617家(前值577家)。其中，创新层成交2.13亿元(前一交易日2.33亿元)，基础层成交7385万元(前一交易日2715万元)，做市转让成交8181万元(前一交易日1.13亿元)。此外，新三板盘后大宗交易共成交1.12亿元。
成交活跃度来看，换手率排名前五的分别是鸽德新材（834328）、润泽生物（872828）、科贝科技（838775）、上层传媒（833046）、合顺兴（871167）。
指数方面，8月22日，新三板做市指数涨0.09%，报收1202.23点。板块方面，三板医药指数领涨，涨幅为0.66%，三板消费指数领跌，跌幅为0.95%。
【龙虎榜】
路桥信息成交1亿元，换手率达49.29%
8月22日消息，据北交所公开信息显示，路桥信息（837748）上涨11.19%，换手率为49.29%，累计成交1亿元登上龙虎榜。
根据龙虎榜交易数据显示，买入方面，买一为国金证券股份有限公司上海奉贤区金碧路证券营业部，买入313.45万元。买二为安信证券股份有限公司佛山顺德政通路证券营业部，买入196.43万元。卖出方面，卖一为东方财富证券股份有限公司拉萨团结路第二证券营业部，卖出384.8万元，买入169.31万元。卖二为开源证券股份有限公司福建分公司，卖出234.25万元，买入116.03万元。
宏裕包材成交3938.74万元，换手率达27.37%
8月22日消息，据北交所公开信息显示，宏裕包材（837174）下跌3.3%，换手率为27.37%，累计成交3938.74万元登上龙虎榜。
根据龙虎榜交易数据显示，买入方面，买一为国元证券股份有限公司合肥天达路证券营业部，买入287.9万元。买二为机构专用，买入223.19万元。卖出方面，卖一为东方财富证券股份有限公司拉萨团结路第二证券营业部，卖出187.2万元，买入57.47万元。卖二为中信证券股份有限公司杭州庆春路证券营业部，卖出182.41万元。
博迅生物成交3119.1万元，换手率达25.7%
8月22日消息，据北交所公开信息显示，博迅生物（836504）下跌6.93%，换手率为25.7%，累计成交3119.1万元登上龙虎榜。
根据龙虎榜交易数据显示，买入方面，买一为国信证券股份有限公司厦门湖滨北路证券营业部，买入236.9万元。买二为信达证券股份有限公司抚顺新华大街证券营业部，买入123.03万元。卖出方面，卖一为光大证券股份有限公司沈阳十一纬路营业部，卖出406.16万元。卖二为安信证券股份有限公司茂名西粤南路证券营业部，卖出271.72万元。
【北交所IPO与打新】
国子软件今日上市
8月18日，国子软件（872953）宣布将于8月23日在北交所上市，同日从新三板摘牌。
资料显示，国子软件发行价为10.5元/股，发行股票数量为2215万股，募集资金总额为2.32亿元，募资将用于基于物联网的资产一体化智能管理平台升级建设项目、资产管理物联网终端和设备研发及产业化建设项目、补充流动资金等。
公司专业从事教育信息化和数字政务等系列产品的研发、推广与服务。
业绩方面，2022年公司营业收入2.01亿元，同比增长6.65%；归母净利为5185.48万元，同比减少8.39%。
用友金融将于8月29日北交所上会
8月22日消息，北京证券交易所上市委员会定于2023年8月29日上午9时召开2023年第45次审议会议。审议的发行人是用友金融（839483）；参会委员有宣雷、张胜、江洋子、于竹丽、蔡慧。
公司成立于2004年8月，主要为金融行业客户提供软件产品、解决方案和相关专业服务。
业绩方面，2020年-2022年，公司营业收入分别为4.26亿元、5.12亿元、5.98亿元，归母净利润分别为7835万元、8830万元、9240万元。
【晚间重要公告】
天铭科技接待33家机构的调研，公司未来2-3年内会推出的新产品包括新型智能电动绞盘、避震器、防撞电动踏板、新型充气泵（新型空压机）等
8月22日消息，天铭科技（836270）发布公告称，公司于2023年8月21日接待了创金合信基金管理有限公司、东海证券股份有限公司、申万宏源证券有限公司等33家机构的调研。
针对未来的新产品计划，公司表示，（1）公司未来2-3年内会推出的新产品有新型智能电动绞盘、避震器、防撞电动踏板以及新型充气泵（新型空压机）等，这几类产品的主要竞争对手有WARN、AMP、ARB、FOX等国际知名制造商。（2）公司将在新工厂建成后将以上几款产品作为主打产品，逐步放量。
硅烷科技：与中国化学赛鼎宁波公司签署年产3500吨硅烷EPC合同
8月22日消息，硅烷科技（838402）发布公告，公司与中国化学赛鼎宁波工程有限公司签署“四期 3500 吨/年硅烷项目”总承包合同（EPC）项目。
公告称，公司拟使用向特定对象发行股票募集资金投资“四期 3500 吨/年硅烷项目”，项目投资总额资7.45亿元。为保障募集资金投资项目“四期 3500 吨/年硅烷项目”的顺利推进，根据公司与中国化学赛鼎宁波工程有限公司之间《确认函》的约定，公司拟与战略合作单位中国化学赛鼎宁波工程有限公司签订“四期 3500 吨/年硅烷项目”总承包合同（EPC），具体合同条款由双方根据公开、公平、公正的原则协商确定。
【新三板重要公告】
戈碧迦（835438）：2023年上半年净利润4818.26万元，同比增长126.47%
8月22日消息，创新层企业戈碧迦（835438）发布2023年半年度报告，公司营业收入3.72亿元，同比增长85.41%；归母净利润为4818.26万元，同比增长126.47%；扣非净利润为4632.39万元，同比增长142.56%；每股基本收益0.41元。
公司称，报告期内，营业收入因公司生产规模的扩大，本期特种功能玻璃销售增加。
公司的主营业务是光学玻璃和高端水晶工艺玻璃的研发、生产与销售。
康源堂(873173):拟定增1.3亿元，用于中药配方颗粒项目建设
8月22日消息，创新层企业康源堂(873173)披露定增预案，公司拟以每股4.71元/股的价格发行2759.81万股，预计募资1.3亿元。其中山东颐养健康集团农业（集团）有限公司预计认购4000万元，颐远健康产业投资（济南）合伙企业（有限合伙）预计认购8998.68万元。
公告显示，本次募集资金拟用于补充流动资金、偿还借款/银行贷款以及山东康源堂中医药大健康产业项目一期中药配方颗粒项目建设。
公司的主营业务是蟾酥、水蛭、中药饮片的加工与销售。业绩方面，公司2022年营业收入4.57亿元，净利润4664.14万元。
【宏观要闻】
《新产业标准化领航工程实施方案（2023─2035年）》印发
工业和信息化部等四部门发布关于印发《新产业标准化领航工程实施方案（2023─2035年）》的通知。方案主要聚焦新兴产业与未来产业标准化工作，形成“8+9”的新产业标准化重点领域。其中，新兴产业聚焦新一代信息技术、新能源、新材料、高端装备、新能源汽车、绿色环保、民用航空、船舶与海洋工程装备等8大领域；未来产业聚焦元宇宙、脑机接口、量子信息、人形机器人、生成式人工智能、生物制造、未来显示、未来网络、新型储能等9大领域。到2025年，支撑新兴产业发展的标准体系逐步完善、引领未来产业创新发展的标准加快形成。到2030年，满足新产业高质量发展需求的标准体系持续完善、标准化工作体系更加健全。到2035年，满足新产业高质量发展需求的标准供给更加充分，企业主体、政府引导、开放融合的新产业标准化工作体系全面形成。
三部门：对公募证券投资基金转让创新企业CDR取得的差价所得和持有创新企业CDR取得的股息红利所得 暂不征收企业所得税
财政部、税务总局、中国证监会发布关于继续实施创新企业境内发行存托凭证试点阶段有关税收政策的公告。其中，企业所得税政策：1.对企业投资者转让创新企业CDR取得的差价所得和持有创新企业CDR取得的股息红利所得，按转让股票差价所得和持有股票的股息红利所得政策规定征免企业所得税。2.对公募证券投资基金（封闭式证券投资基金、开放式证券投资基金）转让创新企业CDR取得的差价所得和持有创新企业CDR取得的股息红利所得，按公募证券投资基金税收政策规定暂不征收企业所得税。3.对合格境外机构投资者（QFII）、人民币合格境外机构投资者（RQFII）转让创新企业CDR取得的差价所得和持有创新企业CDR取得的股息红利所得，视同转让或持有据以发行创新企业CDR的基础股票取得的权益性资产转让所得和股息红利所得征免企业所得税。
【机构观点】
中信证券：机器人行业迎密集催化，寻找结构性变化
中信证券研报认为，近期机器人行业迎来密集催化，产业端各国产厂商纷纷发布新机型或取得重大进展，政策端北京印发大力度支持政策，世界机器人大会的成功举办也将机器人行业最前沿的生态展现至公众面前。根据中信证券调研及观察，机器人整机端出现了人形机器人商用化及其在工业领域的落地尝试、四足机器人率先商业化、工业机器人加速出清等趋势，零部件端出现了驱动关节性能和性价比提升、传感器及控制环节重要性提升及研发进度加快等趋势。建议关注整体机器人行业在多重催化及人形机器人放量促进零部件降本利好下的受益机会，并建议重点关注整机和零部件变化趋势下的核心上市公司。
在改变了私募行业的格局后，量化正在渗入公募的产品生态中。
今年二季度，华夏孙蒙、招商王平和西部利得盛丰衍规模突破百亿。除此之外，本已是百亿量化基金经理的国金马芳和万家乔亮，规模也进一步飙升。公募量化圈从小透明逐渐走向台前，吸引人们注意力的方式也从过去「跟踪误差小」的叙事中脱离出来，展现各自在螺蛳壳里做超额的能力。
一名不愿透露姓名的量化基金经理告诉笔者，今年公募量化业绩做的好的人，基本是踩中了两个风口，一个是微盘，另一个就是AI。
做微盘很好解释，就是在25亿市值以下的公司里面摊大饼做超额，市值变大了就卖出。相对于这种搓小票的手法，AI量化就没有那么好理解了。
不光是策略本身，甚至连公募量化的路演也像是一个黑箱。一旦有人问到AI策略具体是怎么应用的，基金经理都喜欢用机器学习黑盒来回避问题，每当基金经理语重心长地表示，「AI策略描述起来格外复杂、机器学习不可解释」，尽调就基本问不下去了。
在「合规是天」的背景下，出于不让同行学习的考虑，就连一些失效的因子也不愿意透露，这让一些行业萌新，对调研量化基金经理都倍感无力。以至于整个行业乃至基金经理本身，评价一个量化基金经理的水平，也只能依据它的历史业绩。
当大家的钱蜂拥而入，却又看不太懂时，一个至关重要的问题也就摆在面前。公募量化运用AI，究竟是有效的工具，还是营销的噱头？
01打开黑箱人们通常会对自己不懂的事情产生崇拜心理。特别是公募量化这种类型的产品，有基金经理向笔者慷慨分享，路演时聊起AI策略，客户流露出一知半解的表情，那是最好的状态。
事实上，公募AI做的事情也并非不能用白话说明白。西部利得盛丰衍曾告诉笔者，公募运用AI在选股上，主要体现在文本分析、多因子选股和高频量价数据挖掘三个方面。
文本分析理解起来最为简单。它通常是指基金经理基于Transformer架构的各类AI模型，对研报、新闻联播等文本数据的上下文进行语义理解，分析不同文本中所蕴含的情感信息，从而辅助决策。
Transformer是近几年最为流行的深度学习模型，在机器翻译等文本任务上的表现超过了传统的RNN、CNN等深度学习模型。今年爆火的ChatGPT，底层也是基于Transformer。
打个比方，去年卖方每天能卷超过200篇报告，光摘要字数就超过27万字。传统量化能够理解标准化的财务数字，但不能理解星巴克的中杯实际是小杯，分析师研报写的中性其实是看空。
在国内要做好投资，对新闻政策的理解是不可避免的一环。一名不愿意透露姓名的量化基金经理这么和笔者形容，「网传能读懂新闻联播深意的至少是副处级的干部，我们的AI模型目前在解读新闻上只能算是一个爱好炒股的小科员，争取明年能有副处的理解能力。」
AI的第二个应用场景是多因子选股，传统的量化多因子框架是通过历史牛股的特征，去找到未来潜在牛股的模样，比如那些估值低、业绩好、管理层增持、没有人关注的股票。
作为对比，AI在该场景的应用主要体现在非线性的因子叠加。比如公募基金给模型喂的还是带有经济含义与逻辑的因子，但在模型的选择上会用树结构、神经网络去参与投资。
通俗来说，若把基金经理比作股票，那么好基金经理的标准是非线性的：要业绩拔尖，但不能一个月单押AI涨一倍；要出来交流，但不能天天上直播当网红；要经验丰富，但不能当上副总不研究。AI识别此类非线性因子叠加时有着天然的优势。
如果放开限制，AI能够发掘更多人类可能永远解释不明白的因子。
2017年，彭博著名记者Dani Burger做了一个实验，因为喜欢猫，她等权构建了一个名字带有「猫（CAT）」三个字母的公司组合。结果回测它过去六年，回报率高达850000%。
这样的「猫因子」，在贝莱德因子投资策略主管安德鲁·昂格看来非常荒谬：「我更喜欢狗，我相信一家公司将拉布拉多奉为精神代表肯定能经营得很好。」结果同样跑下来，狗组合跌了99.6%[2]。
在投资范畴上，人本质和AI学习路径是不一样的，人可能是通过经济学原理或者常识去提炼规律；而AI是通过大量数据学习得到一个有用的函数，这个函数可能是错误的，不合常理的，但是在输入、输出结果上有良好的准确率。
正因为AI在分析处理数据上有着人类无法企及的高效，所以它最后一个应用场景是在高频量价数据挖掘。
2022年，A股近5000只股票，产生的高频量化数据约为12T，他蕴含了所有A股参与者行为规律特征。2017年以来，由于主观基金经理空前内卷，A股股价在月度层面的有效性达到了新的高度，但高频层面仍处于较低水平。
这就意味着在一定程度上AI可以基于数理统计预测未来。盛丰衍向笔者分享，他正以循环神经网络RNN为基础，对其衍生改造，因为这样的模型非常适合处理量价的时序特征，产生的效果就好比给激光炮上装上了雷达。
毫无疑问，AI呈现的恐怖学习能力已悄然改变着整个行业的格局。中欧基金许文星曾告诉笔者：「有些基金经理非常勤奋，每天听很多专家会议，但有没有想过，大模型每天可以听5000个电话会议，它只要总结出大量的规律，以52%的概率跑赢市场就够了。」
02熵增开启基金公司向来喜欢带有格调的东西。从南方的AI宣传片，兴全的AI交易员，再到金梓才的数字分身，传言1天可以路演100场。时移世易，基金公司的营销主线已从户外运动走向了赛博未来。
而看起来最接近于前沿科技的公募量化，自然不会错过这个时代Beta。在之前的调研中，博道杨梦对笔者说：「国内整个量化市场在2018年之后逐渐进入AI算法的时代，直到21、22年AI在公募引起广泛的讨论。」
像今年最为火热的国金量化多因子姚加红团队、华夏智胜先锋孙蒙、国泰君安胡崇海与万家乔亮等等都明确表示将机器学习运用在了自己的量化投资当中。比如盛丰衍在今年 4月新发的西部利得中证1000中就主要运用AI技术，明显跑赢了同类平均。
这些都证明了AI在国内最快落地、且反应到业绩层面的商业化场景，既不是升级版的办公三件套 Microsoft 365 Copilot，也不是以假乱真的在线AI绘画，而是基金公司的量化炒股。
不像主观投资可以诉说各种天花乱坠的故事，有的讲押注颠覆式创新，有的讲盐碱地里种庄稼，还有的宁数月亮，不数星星。量化投资去要说明白似乎格外的艰难，外界描绘分析也只能就某某机构拥有多少万张卡点到为止。
但是AI的出现，却让整个行业的叙事有了新的突破口。
在孙蒙的营销材料里，不会落下2017年华夏与微软亚洲研究院的合作的描述。2018年，华夏微软提出了注意力模型去学习解决行业轮动问题，然后又提出Autoencoder模型刻画市场状态，生成了Machine alpha自动化因子，2019年这些成果被用于实盘。
由于微软是OpenAI的投资方，对比其他公募量化，基民很容易为华夏的AI+做的比较早，血统看起来更为纯正买单。
至于国金量化多因子，是近两年少数在热度上能与金元顺安元启分庭抗礼的产品。不同于「元启」人肉量化挫微盘股，他们是纯粹的量化。
马芳也在一次内部交流中表示她不是纯多因子的玩法，更多的是模型自己预测，追踪市场风格的变化，在框架搭建完成后，自己不会过多人工干预。因为在她看来，「人工的干预不会带来长期稳定的阿尔法。」
笔者在《微盘股太拥挤，太多人有秘密》里面提到国金量化多因子规模扩的太快，去年就持有1534只股票，若持有2000多只就完全赚小盘风格的钱了。不出意外，国金已趁热打铁给马芳发了新基金。
近些年国泰君安量化选股与国金量化多因子有着相似的超额稳定性，在雪球可以看到宣传胡崇海的文章密密麻麻。
他的优势在于交易能力。一名资深基金研究员告诉笔者，国君是公募少数自研交易系统的机构，从原来简单的VIP拆单，到现在自带预测的交易算法。作为国泰君安证券的子公司，它不仅有交底的交易费用、较快的交易速度，还能给予服务器托管的便利，最秘密的是能获取许多AI需要的另类数据和高频数据。
相比上述量化大神们，万家的乔亮更有辨识度，他构建了一个「跟庄指数」。
在他的指增模型中会用机器学习将市场分为8种情景风格，然后匹配历史的相应场景做因子配置。最特殊的是万家量化睿选，它的策略是挑选出市场优秀的基金产品重仓股，估算其持仓情况构建组合，形成一个「公募基金重仓股指数增强」。
类似「抄作业」的公募产品还不少，比如肖觅的嘉实研究阿尔法、曲径的中欧量化驱动以及杨梦的博道远航，只是此类策略近两年运气不太好，疲弱的公募重仓股带着他们一同下坠。
时至今年，公募量化有了纷繁的特征，有的讲历史底蕴、有的讲爆款平替、有的讲硬件系统，还有的讲产品创新。原本讲不出差异的公募量化，在整个行业的努力下，讲出了新的故事。
03该降温了在美国ChatGPT横空出世后，国内有两个行业最为躁动，一个是交易AI的主观公募，另一个上马AI的公募量化。
事实而言，AI确实是一个很好的投资辅助工具，也有量化研究员向笔者确认AI对股票策略有很大的贡献，但是公募乃至整个资管行业应用机器学习算法仍然存在许多难题。
就像特斯拉要实现自动驾驶，需要更多的量产车去采集路面数据。提升AI的投资能力只能去喂足够的历史数据，但国内资本市场的历史数据又比较短，如果单纯使用「近5年信息比率」、「近3年收益率」，会有过拟合的风险。
从某种程度上说，量化对冲基金文艺复兴能够如此成功，一个非常重要的原因是他们有可以回溯到1700年代的准确数据，去感知别人不一定能看得到的图景。
更难的是金融数据的信噪比很低，也不能像语音图像一样可以无限生成样本，这样看可用的样本就更少了。更何况整个金融市场就没有所谓的真相，而大部分适用机器学习算法的场景都假设数据在样本内外有相同的分布规律。
所以要让算法适应不确定环境，短期来看可能靠的不是机器的悟性，更多的是人工的经验。
白鹭资管张晨樱也聊到过运用AI的难度，「当我们运用图神经（GNN）时，首先需要用自然语言处理去提取研报、财报、新闻股票上下游的关系去构建知识图谱。同时GNN又非常复杂，需要很多人工经验对很多超参数进行调整，这就要求使用者在对数据的认知和技术的认知两方面都有足够的储备[1]。」
就算抛开AI策略本身的复杂，无论是人员储备，还是算力算法，公募在做AI这件事上与私募相比都有一定的差距。
从2020年至今，整个基金行业就如A股变幻莫测的题材一样——价值投资、景气投资、低估值、固收+、FOF、ETF、红利，再到现在的公募量化，似乎每年都有1-2个热点。
公募量化仍有他自身的局限，借力AI也存在挑战，更何况收益归因也并非全部来源于AI。人工智能当然是一个火热的标签，是一个新鲜的故事，但基金行业从来不缺营销造势，而是可持续的业绩表现。这一次的AI量化，真的能带来不同的生命力吗？
参考资料
[1] 白鹭资管张晨樱：AI技术在量化投资领域的应用及发展方向.白鹭资管
[2]Dani Burger Travels back in time, Makes 850000% On Cats,Quants Furious.Bloomberg
编辑：张婕妤
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责任编辑：张婕妤
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