更新非常重要   近期DeepSeek横空出世，点燃了资本市场对AI技术的讨论热情。在魏晓雪看来，将人工智能技术运用到量化策略，是未来的发展趋势。   魏晓雪表示，目前金融市场数据呈现爆发式增长，包括传统结构化数据（如价格、成交量和非结构化数据（如新闻、社交媒体、财报文本。AI技术（如自然语言处理、图像识别能够高效处理和分析海量、多维度的数据，挖掘出传统方法难以捕捉的信息。此外，金融市场风格的快速切换容易使得传统量化策略失效。而AI模型能够通过实时学习和动态调整，快速适应市场变化。   同时，魏晓雪认为，目前金融市场中存在大量非线性关系和隐藏模式，传统线性模型难以捕捉。AI技术（如深度学习、神经网络能够自动学习复杂的非线性关系，从而更准确地预测市场走势。   此外，魏晓雪说，硬件（如GPU和算法（如深度学习、强化学习的快速发展，使得AI模型能够更快、更高效地处理复杂任务，为量化投资提供了强大的技术支持。   尽管AI技术在量化投资中展现出巨大潜力，但也面临一些挑战。“比如AI模型可能过度依赖历史数据，导致相关策略在未来市场中表现不佳。所以底层数据及时更新是非常有必要的工作，因此我们的模拟组合非常注重数据更迭以及策略的调整频率。”魏晓雪表示。
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