随着IT技术的快速发展，利用计算机技术从庞大的数据中计算出能带来超额收益的多种“大概率”事件，以先进的数学模型替代人为的主观判断，并基于这些事件制定组合策略自动完成交易，便是如今量化交易的主流形式。量化交易在一定程度上提升了投资效率，减少了投资者情绪波动的影响，不少金融企业都有所涉足，但它更多地集中在数据挖掘层面，常常只能处理单一种类数据，没有针对金融投资领域数据的特点做相应的建模，远未能做到智能投资。
如今，数据量的指数级增长、数据类型的日益增多，因子选择、数学模型也越来越复杂，传统的量化交易系统已经难以应对所有类型的海量数据，而这恰恰是人工智能最擅长的应用场景。华夏基金在这种大背景下成为了微软亚洲研究院“创新汇”的首批会员，双方开启了“AI+金融投资”的深度合作。
微软亚洲研究院“创新汇”旨在以微软亚洲研究院顶尖的科研智慧和微软丰富多样的创新技术为基础，与不同行业和领域的现实需求接轨，借科技之力帮助企业提升生产力和商业价值，并推动行业创新发展。微软亚洲研究院副院长潘天佑认为，“数字化转型已成为企业的普遍认知，由AI驱动的数字化转型将为企业创造独特的竞争优势。”
华夏基金总经理李一梅表示，“AI是推动金融变革的重要技术。微软亚洲研究院在AI领域深耕多年，我们也一直在探索AI在金融投资方面的应用机会，目前双方在量化投资方面的合作成果远超预期。”
华夏基金从2017年开始与微软亚洲研究院深度合作。双方对研究方向、应用场景、适用算法、数据源分析等方面进行了大量的研究和讨论，并逐渐确定了以量化投资——多因子选股为切入点，因为每一支股票都有大量的历史和实时数据可供AI学习、建模和验证。在密切合作之后，双方探索出了基于时空卷积神经网络和时变注意力模型的“AI+指数增强”策略。
“AI+指数增强”方法一方面可以充分利用大规模的原始数据，从中自动构建对学习目标最有价值的因子;另一方面能够实现因子的非线性复合，挖掘出更丰富的信息，而且可以动态调整变换因子聚合形式以适应市场的动态性。微软亚洲研究院副院长刘铁岩表示，“金融市场中的数据是一直变化的，数据与模型就如同鸡生蛋和蛋生鸡的问题一样，无法确定谁先存在。而机器学习利用实时变化的最原始数据，可以实时发现变化的因子，及时抽取α信号更改组合模型，时刻确保投资公式是当前最佳，避免了人工计算公式的滞后性，以及不断失效的问题。”
利用人工智能的量化交易模型，华夏基金的指数增强型产品取得了非常好的收益测试结果。在2016年到2018年的历史回测中，该模型在同类产品中的表现遥遥领先：在控制偏离度、限制成分股的前提下，沪深300指数增强业绩可以排到可选竞争组第二位，中证500指数增强业绩则位列可选竞争组的第一名。
今年3月华夏基金尝试将该策略在实盘中运作。截止目前，实盘运行的两个策略在同业可比指数增强基金中排名前列。华夏基金董事总经理、数量投资部行政负责人张弘弢表示，“用‘AI+指数增强’的机器学习模型去替代传统的量化交易方法，让华夏基金的量化交易系统实现了核心引擎的更新换代，如同汽车更换了发动机一样，真正迈进了智能投资时代。”
现在微软亚洲研究院与华夏基金的研究合作是在金融投资领域，随着合作的不断深入，未来在投资环节落地的AI应用场景将会越来越多。微软亚洲研究院多年来在人工智能领域的技术积累将开辟一片新兴的AI+金融应用领域。
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