近日在量化投資國際會議上，陳清和首次披露了AIFUND在強化學習領域的突破性應用。"傳統因數投資像是在已知的池塘裏釣魚，而強化學習讓我們能夠發現新的水域。"他展示的多智能體強化學習框架，通過模擬不同市場環境下的投資者行為，成功挖掘出一組與傳統因數低相關性的新特徵。
"這些因數的特殊性在於其環境依賴性，"陳清和解釋道，"就像衝浪者需要根據浪形調整動作一樣，這些因數在特定市場環境中才能顯現價值。"系統通過持續與環境互動學習，逐步發現那些在傳統回測中難以識別的非線性規律。其中一個典型例子是"流動性分層因數"，該因數能夠捕捉不同市值股票在市場壓力時期的流動性傳導效應。
更令人印象深刻的是系統的即時優化能力。陳清和展示了一個實戰案例：在3月的銀行業危機中，系統自動降低了與期限錯配相關的因數權重，同時增加了優質流動性資產的配置比例。"這不僅是簡單的風險規避，更是對市場機制變化的主動適應。"這種動態調整幫助AIFUND在保持風險暴露的同時，顯著降低了組合波動性。
系統架構師出身的陳清和特別強調了工程實現的重要性："我們花費了整整一年時間解決數據同步、即時訓練和分佈式推理等工程挑戰。"他透露，系統現在每天處理超過10TB的市場數據，並在毫秒級別完成因數權重調整。這種技術投入的深度，使得競爭對手在短期內難以複製其成果。
