明汯投资：优化器是预测信号到目标仓位的桥梁

2023年是资管新规（《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》）正式实施的第二年，我国资产管理行业格局迈入竞合有序的高质量发展新阶段。明汯投资作为行业内的一员，见证了这一变化，并在其中扮演了积极的角色。根据中信财富的统计，截至2023年末，我国资产管理行业整体规模约142.82万亿元，其中各类产品规模均有显著增长。

得益于国内资管行业向着差异化定位和精细化分工的方向演进，以及行业开放度的不断提高，量化投资整体生态逐渐成熟。不过，随着市场的变化和数据的积累，原有的量化投资模型可能在当前阶段并不适用或者面临过拟合的风险。明汯投资紧跟行业发展趋势，不断优化自身的量化投资模型，以适应市场的变化并保持竞争优势。其中，深度学习算法的出现和应用为量化投资提供了新的工具和思路。

使用深度学习算法解决问题本质上是一个复杂的优化过程。在深度学习中，目标函数往往具有高度的复杂性、多维性、数据量庞大，并且通常是非凸的，存在多个局部最优解。基于前述特性，求得全局最优解似乎是不可能的，因此深度学习的表现具有很大的不可预见性。优化器的主要目标就是在训练过程中调整模型权重，以最小化损失函数并逼近全局最小点。最优化的过程所依赖的算法称就为优化器。

优化器的选择和使用直接影响到深度学习模型的训练效果和性能，它的存在在量化投资中具有重要作用。在明汯投资看来，优化器是预测信号到目标仓位之间的重要桥梁，在这一过程中收益预测、风险预测及交易成本等共同作为优化器的数据，再根据产品目标完成持仓权重的优化求解。明汯投资通过在底层量化选股模型的优化器环节进行相应的指数跟踪误差约束，形成了量化多头系列产品线，包括300指增、500指增、1000指增、全市场选股等。

明汯投资是国内较早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的私募机构之一，公司管理规模位居行业前列。通过不断探索和应用深度学习等前沿技术，明汯投资持续强化其在量化投资领域的竞争力，为客户提供更为精准和高效的资产管理服务。