产品详细介绍

Axyon AI 是面向专业资产管理机构的高级人工智能平台，通过深度学习、Auto-ML 与高性能计算（HPC）技术，为多资产类别提供可落地的预测信号与策略工具，帮助投资团队在复杂市场环境中提升决策质量与投资绩效。

1. 面向资产管理的 Agentic AI 引擎
Axyon AI 提供具备“人机协同”特性的 Agentic AI 引擎，支持投研团队在以下关键环节中提升效率与深度：

  • 主题投资构思（Thematic Ideation）：围绕宏观趋势、行业主题、风格因子等生成并细化投资主题；
  • KPI 研究与验证：辅助筛选、构建和验证关键指标体系，评估其对收益与风险的解释力；
  • 投资标的预筛选：在正式构建投资池前，对大规模资产宇宙进行智能筛选与优先级排序。

该引擎采用“人-in-the-loop（人类参与决策闭环）”框架，投研人员可在每个关键步骤中进行干预、修正与验证，确保模型输出与机构投资理念、合规要求和风险偏好高度一致。

2. AI 资产表现信号与排名
平台核心能力之一是基于 AI 的资产表现预测信号，可在给定投资宇宙与时间区间内识别潜在的超额收益资产与可能跑输标的。主要特征包括：

  • 针对股票、债券、指数等多资产类别生成“超/低表现概率”与排名；
  • 支持不同持有期与再平衡频率（如短中长期视角）；
  • 可与现有量化因子、基本面研究结果结合，形成更具前瞻性的综合评分体系。

这些信号可直接用于选股/选券、权重调整、风险控制与组合优化，为主动管理和量化策略提供可操作的输入。

3. 标准化与定制化 AI 策略与指数
Axyon AI 提供两类策略产品形态：

  • 标准化（Off-the-shelf）策略与指数：基于成熟模型与历史验证的现成策略，覆盖多个资产类别与投资宇宙，适合快速接入与验证；
  • 定制化（Bespoke）策略与指数：根据机构的投资风格、约束条件、目标收益/风险特征，联合设计专属 AI 模型与指数规则，可用于公募产品、专户、结构化产品或内部参考组合。

通过这些策略与指数，资产管理人可以更高效地将 AI 能力嵌入现有产品线，或开发全新智能投资产品。

4. 自研 Auto-ML 平台与严谨的模型开发流程
Axyon AI 拥有自研 Auto-ML 平台，采用严格、以事实为基础的模型开发与验证流程：

  • 自动化模型搜索与架构优化（包括多种深度学习结构与遗传算法等）；
  • 系统化特征工程与变量选择，减少人为偏见；
  • 严格的回测、交叉验证与稳健性检验，关注真实可交易表现而非过拟合结果。

该平台在超过 9 年的 AI 研发与 7 年资产管理专注实践中不断迭代，已在多家机构客户中实现实盘应用，自 2018 年起持续服务真实资金。

5. 数据驱动与高性能基础设施
Axyon AI 对数据准备与处理有“近乎苛刻”的要求：

  • 整合多源异构数据：传统金融数据（价格、基本面、宏观）、另类数据等；
  • 严格的数据清洗、对齐与质量控制，降低噪音与偏差；
  • 针对不同市场与资产类别进行本地化数据适配。

在技术层面，平台依托稳健灵活的交付架构与世界级高性能计算（HPC）基础设施，支持大规模模型训练、频繁更新与低延迟部署，满足机构级稳定性与安全性要求。

6. 行业专家顾问委员会与客户验证
Axyon AI 设有由资深行业专家组成的顾问委员会，利用其在资产管理、市场研究与机构合作方面的经验，为公司战略方向与产品演进提供指导，确保技术路线与市场需求高度契合。

多家国际与意大利本土资产管理机构（如 Nikko Global Wrap、SMBC Global Investment & Consulting、Mediolanum Gestione Fondi Sgr 等）已与 Axyon AI 深度合作，在价格预测、组合构建与投资绩效方面取得积极成果，并在实盘环境中验证了平台的实用性与可靠性。

简单使用教程

以下为资产管理机构或专业投资团队接入与使用 Axyon AI 的简要流程示例：

步骤一：明确目标与投资范围

  1. 与 Axyon AI 团队沟通业务目标：如提升选股胜率、优化组合构建、开发新指数或策略产品等。
  2. 确定投资宇宙与约束条件：包括资产类别（股票、债券等）、地区/行业范围、流动性要求、风险预算、合规限制等。

步骤二：数据与基础配置对接

  1. 由 Axyon AI 协助评估现有数据资源（内部数据、外部供应商数据等），决定采用哪些数据源与频率。
  2. 完成数据接口或文件传输配置，确保数据可被平台稳定、定期获取与更新。
  3. 由平台进行数据清洗、对齐与特征构建，用户可参与审核关键指标与口径。

步骤三：配置 AI 引擎与资产信号

  1. 在 Agentic AI 引擎中设定研究主题与 KPI：例如“质量因子增强”“低波动收益组合”等。
  2. 通过人机协同流程，对模型建议的指标、特征与筛选条件进行确认或调整。
  3. 生成并查看资产表现预测信号与排名列表，初步评估其与现有投研结论的一致性与互补性。

步骤四：策略构建与回测验证

  1. 基于 AI 信号设定简单策略规则：如按预测排名选取前 N 只资产、设置权重上限/下限、再平衡频率等。
  2. 使用平台提供的回测工具，对策略在不同市场阶段的收益、回撤、换手率等指标进行评估。
  3. 与传统策略或基准指数对比，检验 AI 策略的超额收益与风险特征，并根据结果迭代规则。

步骤五：部署到实盘或模拟组合

  1. 选择部署方式：
    • 作为内部投研参考信号；
    • 作为模拟组合或纸面组合进行观察；
    • 直接接入实盘组合或新发行产品。
  2. 通过 API、文件接口或定制报表，将 AI 信号与组合建议接入现有交易与风控系统。
  3. 设定定期再平衡与监控机制，跟踪策略表现与模型稳定性。

步骤六：持续优化与协作

  1. 定期与 Axyon AI 团队复盘策略表现，讨论模型更新、数据扩展或新主题研究方向。
  2. 根据市场环境变化与机构战略调整，对投资宇宙、约束条件与目标进行动态优化。
  3. 在已有成果基础上，探索更多定制化策略、指数或新产品形态，逐步扩大 AI 在投研与投资流程中的应用深度。