市场轮动加速背景下，AI量化策略展现独特优势。

在当前A股环境中，行业与风格轮动明显加快，单一方向的投资面临更大挑战。量化投资凭借系统化方法，能够有效应对这种分散机会格局。西部利得基金的翟梓舰作为AI量化体系的核心构建者，凭借多年量化研究积累，对此有深入观察。他在接受媒体专访时，围绕新产品西部利得智享量化选股混合，阐述了AI量化在实战中的应用逻辑与未来方向。

翟梓舰指出，量化策略的优势往往在市场分散、市况复杂时更为突出。当单一赛道强势上涨时，量化超额空间反而受限；而轮动提速的环境，则为量化提供了更广阔的发挥舞台。新产品以中证全指为基准，强调均衡配置基础，通过多层次策略提升收益捕捉能力，在动态变化中寻求相对确定的额外回报。

面对均衡与收益锐度的平衡难题，翟梓舰认为，指数提供稳定的底盘，而策略注入灵活性。新基金采用核心加卫星的多策略框架：核心部分依托AI增强的全指模型，确保整体稳定性；卫星部分则精选低相关性的子策略，涵盖大小盘、成长价值及行业轮动等领域。这些子策略经过实盘验证，相关性较低，能够在挖掘机会的同时有效分散风险。基金经理在子策略筛选与权重调整中融入主观经验，底层模型则实现自主运行。

AI量化领域竞争日益激烈，翟梓舰观察到，从早期少数机构布局，到如今广泛应用，这一转变反映了技术的有效性。AI策略与传统量化相关性较低，能显著强化组合表现。然而，因子同质化与超额衰减成为新挑战。他强调，坚持增量研究至关重要，包括将学术前沿算法适配金融场景、针对市场演变优化模型细节，以及从财务附注、专利信息、调研记录等细分维度挖掘高质量数据。这些努力有助于维持策略差异化。

关于AI量化的可解释性争议，翟梓舰持独特观点：难以完全解读的规律往往更持久。传统因子易被理解却也易失效，而AI捕捉的非线性关系难以复制，成为持续产生超额的关键。团队持续迭代模型，每日监控表现，避免过拟合问题，并根据市场节奏及时调整。未来重点仍放在季度级迭代上，以投资者长期体验为导向，在均衡环境中稳步增强阿尔法能力。整体而言，这种方法注重约束下的稳定提升，更适合追求可持续回报的配置需求。