2026-07-07
文章来源：Bloomberg
彭博新闻日前报道称，中国量化基金已变得家喻户晓，正迎来投资者的青睐。
量化投资管理的资产规模在不到一年的时间里翻了一倍多，已超过2.6万亿元人民币。这种势头某种程度上得益于量化机构迅速拥抱人工智能所取得的成果。以至于市场上各管理人纷纷备案新产品，力争吸引更多投资者。
据兴业证券2026年1月份的报告显示，去年新推出的量化产品数量翻了一番多，达到6296只，占所有新成立对冲基金的46%。头部管理人备案的3,000多只新产品中，超过80%是由量化机构推出的。另据中信证券统计，去年多头量化选股策略的收益率达到44.7%。
宽邦科技（该机构自2021年起联合撰写《中国量化投资白皮书》）首席运营官表示，“量化基金覆盖数千只股票的广度优势，在（某些维度）超过了一些多头主观管理人的研究深度优势。量化已逐渐成为市场主要关注，这个趋势不会回到过去。”
对冲基金在中国规模达8万亿元人民币，这与两年前的情况截然相反。此前，量化行业曾因一系列问题和质疑而遭受重创，引发了监管部门和交易所的关注。
灵均投资的成功转型改革就是行业一个典型案例。
2024年初，该公司因异常交易被交易所采取自律措施，使自身陷入危机。
作为回应，灵均投资要求投资策略的算法满足更严格的风险参数，并开始对全公司交易进行实时监控。此外，灵均投资还在中长期模型的基础上增加了短期信号，使得模型更加均衡、稳健。
因此，灵均投资去年在量化基金行业中取得较为突出的表现。
灵均投资的改革也反映了行业更深层次的转变。据国联民生证券报告显示，顶尖量化投资机构凭借其在人工智能、人才储备和数据优势方面的先发优势，构建了难以逾越的“技术护城河”。
这促使灵均投资更加积极地参与到募资热潮中。灵均投资董事长蔡枚杰表示，这两年灵均一直在专注内部改革和公司治理的全方位提升，2026年2月之前灵均投资也没有进行大规模募集，公司目前管理规模只有400-500亿元人民币；公司始终追求资产管理规模与投资业绩的平衡和匹配发展。
据国联民生证券的一份报告显示，投资者的投资逻辑已从“选择量化基金”转变为“选择人工智能能力最强的量化基金”，资金流入自然而然地更加集中于顶尖机构。
谈及AI对量化投资的作用，灵均投资首席投资官马志宇曾在公开场合发表演讲时表示，多年来AI技术的快速发展，形成了以技术驱动的增长闭环，显著提升了量化行业的技术能力和策略迭代。他强调：“首先，技术范式从线性模型迭代到深度学习的全面跃迁，现已成为量化预测任务中的行业‘标准配置’，这不仅极大地提升了模型对非线性市场规律的捕捉能力，也为后续的策略迭代奠定了坚实的算法基础。其次，投研效能得到重塑，大模型进一步驱动流程的自动化与智能化，从代码生成、逻辑实现到策略测试，大模型在多个核心环节中显著缩短了研发周期，提升了投研团队的整体效率与迭代速度。最后，进一步拓展量化投研能力边界，深化商业本质认知。随着大模型在自然语言处理与多模态理解上的突破，研报、新闻、财报等海量‘非结构化数据’被高效挖掘，推动量化投资从偏重的‘交易行为分析’向深度的‘企业本质理解’延伸，为策略体系注入了更接近商业本源的核心阿尔法。”
从投研人员工作模式的变革和基金投研管理的流程角度，他介绍，现在AI的融入正在从根本上重塑整条投研生产链路。首先，AI实现了研究人员个体效能的提升。以往研究员依靠研读文献挖掘思路，再开展大量回测验证，整体研发周期较长，同时传统机器批量挖掘因子，又存在逻辑浅层、产出质量不足的问题；如今依托大模型，能够迅速梳理海量文献、提炼研究思路，还可协助完成代码编写、公式与参数优化，既大幅提升因子开发效率，也进一步增加了研究深度。其次，个体效率的变革推动了投研角色与模式的迭代。随着个人能力边界的不断拓宽，研究员将逐步打破岗位壁垒，兼顾因子开发与模型搭建，弥补过去分工割裂带来的协同短板，催生更优质的策略成果。同时，AI有效降低了跨资产、跨市场的研究成本，借助 AI 能力，股票、转债、海外等不同方向的研究得以顺畅互通，跨市场积累的经验与认知还能反哺核心业务，形成良性循环。再次，放眼长远，AI带来的生产力提升也将推动量化机构组织架构的优化。过去模块化、细分化的分工模式，会逐步转向更灵活、一体化的协作机制。行业也将探索全新团队范式，在现有按标的划分团队的基础上，积极培育覆盖多市场、多资产的全能型团队。
本文部分内容节选自Bloomberg《China Quant Funds Draw Billions as AI Trounces Human Traders》
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