自1950年阿兰·图灵提出“图灵测验”以来，AI范畴已取得了长足的前进。明汯出资作为国内量化出资的先行者，紧跟技能开展的脚步，将机器学习等前沿技能快速应用于量化投研流程中。人工智能的中心方针是赋予机器履行以往只要人类才干完结的杂乱使命的才能，机器学习作为其中心，旨在使核算机能够模仿人类的学习行为，构建自我学习才能，然后进行辨认和判别。

　　深度学习作为机器学习范畴中的一个新式方向，专心于学习样本数据的内涵规则和表达层次，可被理解为“特征学习”或“表明学习”。深度学习技能使用机器学习技能自身来生成优质特征，使机器学习在全主动数据剖析的道路上更进一步。明汯出资早在2017年、2018年就已开端系统性地将机器学习和深度学习技能融入到传统的线性模型之中，带领团队开发了现有投研系统和主动化买卖战略，成为国内最早一批将人工智能技能成功应用到金融商场的量化私募办理人之一。

　　通过70余年的开展，机器学习在许多方面收成了打破性开展。在A股商场的有效性与组织化趋势显着的布景下，量化私募面对获取超量收益难度添加的应战。在此情况下，明汯出资表明，机器学习等拿手处理海量数据和高维特征的办法正被快速应用到量化投研流程中。深度学习模型具有灵活多样的网络结构，合适不同情形的建模问题，自身就具有主动学习特征的才能。随网络层数添加，模型的线性和非线性表达才能也会在一些范围内显着增强。

　　明汯出资指出，跟着人工神经网络的逐渐开展，除了挑选剖析现已提取好特征的信号，还能够直接剖析原始数据而不需要提取特征。该做法能防止人为挑选导致的信息丢掉，保存悉数信息，终究有助于取得相关性极低的α。

　　自2014年创立以来，明汯出资凭借机器学习、深度学习等前沿科学技能，开发全频率、全维度、全掩盖的战略模型，在实践中将AI模型与传统量化模型有机结合，成为国内第一批办理规划打破500亿的量化组织之一。2019年起，明汯出资进一步加大投入，大规划建造高性能核算集群，2023年末，明汯出资自有高性能核算集群位居国际超算排名TOP200榜单。