将算法与交易结合，即“量化交易”，通过“趋势跟踪”，诞生了一大批对冲基金起家的亿万富翁。而现在，“趋势跟踪”的投资者越来越多，市场变得逐渐拥挤，我们需要一个新的量化对冲套利策略。
传统量化投资市场趋于饱和
大卫·哈丁，世界上最成功的投资人之一，也是量化模型的创始人。1997年，他创建全球最大的CTA私募之一：元盛资产管理，管理资产规模约270亿美元，占全球3670亿美元CTA资产管理规模的7%。
他的投资方式，是结合算法和市场数据，建立数学模型，利用搜集统计的信息参照进行投资决策。举个例子，全球范围内，元盛拥有近200个气象收集点，每隔半小时收集一次包括温度、湿度等在内的数据。根据这些长期收集的数据，元盛能够判断出天气和油价的关联性并建立数学模型——当气温变低，油价可能上涨，从而带动其他经济作物的价格变动。按照这种统计分析结果并找出规律进行投资，这是大卫·哈丁之所以能够傲视全球资本市场的重要原因。
然而，随着数据库的日渐完善和算法技术愈发成熟，进入“趋势跟踪”领域的投资者越来越多，量化投资市场逐渐变得饱和，这种对冲策略获得的回报开始降低。过去依赖量化模型来做判断的投资者，不得不开始寻求新的投资策略。
fundtp研发新型量化对冲套利策略
“创新能够促进竞争的成功。”正如《未来学家》的文章中所写，云台壹号fundtp也在不断研发新型策略来应对量化投资市场的拥挤现象，AI智能投顾领域正是他们的方向之一。
常规的量化交易模型，是金融分析师和程序员共同完成的，分析师给出策略，程序员将策略以代码形式实现，接入交易程序中。事实上，由于策略是由分析师自行设计出来的，所以交易还是带有一定的主观性。
而结合人工智能（AI）技术的策略模型，会更加客观。fundtp研发的AI投顾策略，不仅是运用已有数据库进行量化预测，还能根据历史股价、公司近况、政策消息分析总结出规律，分析师不需要再对信息进行长期搜集和预判，机器能够处理一切。相比传统量化交易模型来说，这种智能投顾技术能够更加迅速对市场做出准确判断，更具有可操作性。
