Con los cambios en los mercados financieros globales, la competencia en la inversión cuantitativa es cada vez más intensa, y el avance tecnológico obliga a los inversores a adaptarse constantemente al nuevo entorno. El desempeño de Gaoying Quant en este ámbito ha llamado la atención, especialmente después de que su fondo n.º 2 ganara el premio a la estrategia de valor relativo en los HFM Asia-Pacific Hedge Fund Performance Awards 2026, lo que demuestra su posición de liderazgo en la inversión cuantitativa. Para conocer en profundidad la estrategia futura de Gaoying Quant y cómo utiliza la tecnología de IA para afrontar los desafíos del mercado, la redacción de Techritual entrevistó al presidente de Gaoying Quant, David Wu.
La visión a largo plazo de Gaoying Quant
David Wu afirmó que la visión a largo plazo de Gaoying Quant es crear una gestora de activos cuantitativa nativa de IA con sede en Hong Kong y al servicio del mundo, con la filosofía central de «potenciar la revalorización de los activos a largo plazo con tecnología». Subrayó que esta visión busca superar el modelo tradicional cuantitativo basado en la experiencia humana y en factores estáticos, para construir un ecosistema moderno de inversión cuantitativa totalmente inteligente, internacionalizado y con altos estándares de cumplimiento.
Señaló que la estrategia general de la empresa en el futuro se centrará en tres direcciones clave: en primer lugar,坚持 el desarrollo tecnológico integral propio y seguir perfeccionando la arquitectura inteligente de investigación y negociación de extremo a extremo basada en IA; en segundo lugar, aprovechar a fondo la posición de Hong Kong como centro financiero internacional y ampliar su presencia en múltiples mercados globales; y, por último, mantener como base un control de riesgos inteligente y extremo, equilibrando la innovación tecnológica con la seguridad de los fondos, para ofrecer a inversores institucionales y de alto patrimonio soluciones cuantitativas de alta resiliencia y sostenibles.
«En nuestro plan de desarrollo, la tecnología no es una herramienta auxiliar, sino el primer motor central del crecimiento de la empresa.»
David Wu, presidente de Gaoying Quant
Casos de uso de la tecnología de IA
Sobre la aplicación concreta de la IA en la investigación de estrategias y el trading cuantitativo, David Wu destacó que Gaoying Quant ya ha completado el salto de paradigma desde la «búsqueda manual de factores» hasta la «decisión inteligente con grandes modelos», logrando el protagonismo de la IA en todo el proceso de investigación y negociación. Presentó varios casos de uso centrales:
- Extracción inteligente de datos globales: gracias a un centro de datos de IA propio, integra datos multidimensionales para mejorar la amplitud y la precisión de la captación de información.
- Descubrimiento y evolución autónoma de estrategias: la IA puede buscar por sí sola factores eficaces ocultos del mercado, sin intervención humana, y realizar revisiones en tiempo real de todo el mercado.
- Decisión de negociación inteligente de cadena completa: con un marco de negociación de IA desarrollado internamente, se logra un circuito totalmente automatizado, resolviendo los puntos débiles de la inversión cuantitativa tradicional.
- Control de riesgos dinámico e inteligente global: los modelos de IA supervisan la volatilidad del mercado en tiempo real, logrando un control de riesgos anticipado, en tiempo real e inteligente.
«Nuestros modelos de IA pueden captar en tiempo real los cambios en la ponderación de cuatro variables centrales —macroeconomía, flujos de capital, sentimiento y liquidez— e identificar rápidamente la lógica de negociación dominante del mercado.»
David Wu, presidente de Gaoying Quant
Estrategia para afrontar la volatilidad del mercado
En el actual e incierto mercado global, David Wu señaló que Gaoying Quant se apoya en la capacidad adaptativa, autoiterativa y de anticipación de la IA para ofrecer resultados estables. Explicó que la IA comprende el mercado de forma dinámica y en tiempo real, puede identificar rápidamente la lógica de negociación dominante y ajustar automáticamente la ponderación de factores, el estilo de la estrategia y la frecuencia de negociación, evitando así la desconexión entre la estrategia y el mercado.
Además, David Wu subrayó que la capacidad de autoiteración mediante aprendizaje por refuerzo permite a los modelos de IA aprender de forma autónoma la lógica de obtención de beneficios y de cobertura en distintos escenarios de mercado, mejorando su capacidad de supervivencia y rentabilidad en mercados complejos.
«La IA, sin necesidad de instrucciones humanas, puede completar la evaluación de riesgos en milisegundos, reducir automáticamente la exposición de alta correlación y diversificar el riesgo de la cartera.»
David Wu, presidente de Gaoying Quant
Ventajas tecnológicas del fondo n.º 2 de Gaoying Quant
David Wu presentó además la plataforma de computación impulsada por IA del fondo n.º 2 de Gaoying Quant, el producto insignia central de la implementación tecnológica de la empresa. Señaló que su principio de funcionamiento incluye una arquitectura de circuito cerrado de cinco niveles: entrada de datos, decisión inteligente de la IA, ejecución de baja latencia, control de riesgos en tiempo real y revisión e iteración, lo que otorga a Gaoying Quant una ventaja competitiva única en el sector.
Destacó que la principal ventaja competitiva de la plataforma reside en su desarrollo integral y totalmente propio, sin dependencia tecnológica externa, y en su altísima adaptabilidad al mercado, capaz de adaptarse dinámicamente a todo tipo de entornos y de mejorar la eficiencia y la precisión de la ejecución.
«El control de riesgos ya no es una supervisión posterior, sino que está integrado en cada etapa de la negociación, controlando la caída desde el origen.»
David Wu, presidente de Gaoying Quant
Rumbo futuro del desarrollo
De cara al futuro, David Wu afirmó que Gaoying Quant seguirá perfeccionando un sistema de control de riesgos completamente nuevo en torno a cuatro direcciones: inteligencia, anticipación, globalidad y precisión. Mencionó que actualizará el sistema de pruebas de estrés de la IA ante escenarios extremos, creará un centro inteligente de control de riesgos en tiempo real para toda la cadena y desarrollará un modelo inteligente de previsión de liquidez para responder a situaciones extremas del mercado.
Por último, subrayó que Gaoying Quant seguirá utilizando la tecnología para potenciar el control de riesgos, pasando de «responder pasivamente al riesgo» a «prevenirlo de forma activa y resolverlo con inteligencia».
«Con una capacidad de control de riesgos de primer nivel en el sector, protegeremos la seguridad de los activos de los inversores y la estabilidad de la rentabilidad a largo plazo.»
David Wu, presidente de Gaoying Quant
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