百億元量化私募閉門會直擊：AI是“超級助理”還是“顛覆者”？

本報（chinatimes.net.cn）記者張玫 北京報道

4月16日，在2026彭博私募投資策略閉門會“把握變局——宏觀、權益、跨境衍生品與量化策略新探索”上，百億量化私募靈均投資就宏觀市場判斷、量化策略挑戰及AI在量化投資中的應用前景等話題，分享了當前量化機構應對市場變局的實踐路徑。

“現階段，國內量化行業已深耕機器學習、深度學習十余年，顯著提升了多因子模型預測效率與能力，與此同時，AI正在降低另類數據處理成本、提升數據質量，彌補量化在基本面與非結構化數據上的不足。未來，若AI在多模態數據處理、非結構化商業信息理解上實現突破，量化將打通價格數據與上市公司真實經營、實體經濟脈搏的連接，行業研究深度將實現系統性躍升。”靈均投資組合投資經理詹思云會后向《華夏時報》記者表示。

宏觀波動加劇

今年以來，宏觀環境變化對各類資產的影響持續加深。“量化投資本質是用數學與統計工具對接市場波動，其核心能力之一是在復雜環境中剝離噪音、捕捉有效信號。機構一般通過搭建系統化假設檢驗框架，依托大數定律反復驗證，疊加歷史回測與仿真模擬擴充樣本，形成從數據去噪、信號建模到執行風控的全鏈路降噪體系。”靈均投資在會上表示。

據靈均投資介紹，當前市場面臨的最大挑戰在于歷史數據參考性下降——市場結構、參與者構成、流動性狀況、行業規模及風格切換速度均在快速變化，尾部行情樣本稀缺，易導致模型低估尾部風險。對此，靈均投資以超過10萬個信號、上千個子模型實現極致分散化配置，搭配嚴苛的尾部風險控制框架，將下行風險約束在模型預期范圍內。在因子構建方面，靈均投資強調價量因子與基本面因子可實現互補融合，兩者結合有助于提升組合收益、優化夏普比率、控制回撤。

有業內人士指出，價量因子反應快、覆蓋廣，能夠及時捕捉短期定價偏差；基本面因子則提供長期的估值錨點，幫助模型在極端行情中保持穩定性。

AI賦能量化

關于AI在量化領域的應用現狀及未來趨勢，國內量化行業已深耕機器學習、深度學習十余年，顯著提升了多因子模型的預測效率與能力。但當前生成式AI更多扮演的是“投研超級助理”角色——在代碼生成、邏輯梳理、文本處理、行情數據自動化分析等環節提升工作效率，尚未直接顛覆核心預測邏輯。據悉，目前，因子挖掘的主力仍然是樹模型、時序Transformer、圖神經網絡等監督學習模型。

與此同時，AI正在降低另類數據的處理成本、提升數據質量，有助于彌補傳統量化在基本面數據與非結構化數據挖掘上的短板。若未來五到十年，AI在多模態數據處理、非結構化商業信息理解方面實現突破，量化投資將有望打通價格數據與上市公司真實經營、實體經濟脈搏之間的連接，行業研究深度將實現系統性躍升。

對于行業競爭格局，靈均投資判斷，AI不會改變對Alpha確定性的追求，而是將重構競爭維度。未來能將大模型深度融入“數據處理—模型研發—實盤交易—風控迭代”全閉環的機構，將占據競爭優勢。

AI是“超級助理”還是“顛覆者”？一位頭部量化私募人士對《華夏時報》記者表示，AI與量化投資的結合，本質上與AI賦能千行百業并無不同。一方面，融入AI能夠幫助研究和管理實現提質增效；另一方面，量化投資本身是一個技術深度足夠復雜的場景，其復雜性問題反過來也能推動AI技術細節的進步。

量化策略今年首度超越主觀策略

從行業整體來看，當前量化策略首度超越主觀策略成為行業主導。據私募排排網數據，截至2026年2月底，國內證券類百億私募數量已達126家，百億級量化私募數量首次超過傳統主觀多頭私募。量化交易憑借速度和紀律性主導了市場的“微觀定價權”，有業內人士表示，A股生態環境正在發生根本性變化，由傳統投資轉向AI量化投資，傳統主觀資金在與量化的博弈中處于劣勢。

與此同時，監管層也在持續深化細化高頻量化交易監管。2026年3月，證監會《關于短線交易監管的若干規定》正式施行，明確了高頻交易的界定標準與監管要求。滬深交易所于2025年7月11日發布程序化交易報告指引，按照內外資一致的原則將滬深股通投資者納入程序化交易報告范疇，自2026年1月12日起正式施行。?

在監管趨嚴、策略同質化加劇的背景下，量化機構正面臨新一輪分化。

面對宏觀變局與技術迭代，靈均投資表示將聚焦三大核心方向：一是堅持分散化投資，以多元信號與模型降低單一風險敞口；二是強化尾部風險管控，應對市場極端行情；三是持續迭代技術體系，積極擁抱AI等前沿工具，保持投研競爭力。

宏觀越復雜、市場越無序，量化投資越需要以紀律應對不確定性。當前，量化行業正站在新一輪分化的起點。誰能夠將AI深度融入投研閉環、保持分散化與風控定力，誰就有望在競爭中贏得先機。

責任編輯：麻曉超 主編：夏申茶