证券研究报告 金工 AI 量化的当下与未来 2026 年 1 月 22 日│中国内地 深度研究 人工智能 100：AI 量化的过去、现在与未来 本文是华泰人工智能系列的第 100 篇研究报告。过往的八年半里，我们亲 历了量化投资行业的这场深刻变革：技术路径上，从早期的机器学习，演进 到深度学习，再到如今以大语言模型为代表的新范式。应用场景上，从早期 的因子合成，拓展至因子挖掘与端到端建模，进而渗透到组合优化、行业轮 动、资产配置、流程管理等投资的各个环节。行业认知上，从最初的质疑与 观望，逐渐转向接纳与尝试，直至今日的全面拥抱。第 100 篇研究，既是 对过往足迹的回顾，也是对未来征途的眺望。 AI 量价端到端策略的演进 在量价研究普遍内卷的当下，端到端建模不仅是效率的提升，亦是一种回归 原始数据的研究范式。我们已实现从日频、周频等低频数据到逐笔成交、 level2 高频数据的全面覆盖，通过引入 GRU 及 Transformer 等架构，模型 得以直接在原始数据空间中学习量价数据间的内在联系。展望未来，全频段 融合或是关键，未来的端到端模型或将致力于打破时间尺度与数据形态的边 界，一方面通过对比学习等技术实 ...