【高清无码官方版】AI重构投研体系，人才与组织成核心壁垒！陆家嘴金融沙龙第二十五期落幕 邀请行业内的第期相关专家

发布时间：2026-08-15 14:34:51 来源：临机应变网 作者：娱乐

AI的重构组织应用大幅提升了量化投研的效率，但也引发了行业对策略同质性、投研体系人才价值等方面的成核思考。

为探索相关议题，心壁在“人工智能与全球投资生态对话”落地陆家嘴金融沙龙专场之际，垒陆落幕陆家嘴金融沙龙第二十五期于7月25日顺利举办。家嘴金融高清无码官方版本期活动以《大模型时代下的沙龙量化重构》为主题，邀请行业内的第期相关专家，探讨AI在国内量化投资的重构组织应用现状及其延伸话题。

AI并不凭空创造Alpha，投研体系管理Beta是成核核心竞争力

站在公募基金视角，南方基金数量化投资部基金经理许公磊分享了对国内量化投研与AI融合的心壁见解。

许公磊指出，垒陆落幕近年来国内权益市场最大的家嘴金融变化是资金结构中机构端的崛起。2020年之前，沙龙国内机构的量化侧重因子逻辑；2020年之后，高频、Level-2、机器学习与深度学习广泛应用。同类型资金与策略的壮大，使得创业板等主流资产的波动率与换手率显著抬升。

在中证500、沪深300的选股领域或全市场选股范畴内，许公磊认为，无论是公募量化、私募量化还是主动选股经理，获取超额收益（Alpha）的难度显著加大。Alpha消亡速度加快，91香蕉策略趋同导致微观结构波动加大，风险管理逐渐成为核心竞争力。

“AI和深度学习使因子衰减速率进一步加快。”许公磊表示，AI本质上是一场效率革命，而非凭空创造Alpha。

在许公磊看来，主观投资像“艺术家”，量化像“工程师”。AI解决了信息效率和市场经验融合的问题，使信息处理能力最大化。实践中，许公磊认为，AI在量化端的作用体现在模型与数据探索，在主动端则相当于全能助手，AI正引导主动与量化走向规则化投研和系统化投资。

许公磊进一步指出，人工挖掘单因子的方法已难以适应AI时代发展需求，AI极大地拓宽了投资宽度，但AI的损失函数、标签设计和伦理边界依然受人的价值观约束。

“市场不存在永恒的Alpha因子，一旦被过度挖掘，Alpha特征消亡，成为Smart Beta，主动投资的方法论与量化投资Smart Beta在底层收敛。”许公磊表示，亲亲抱抱捏捏Alpha正日益稀缺，Smart Beta是其平权产物，而管理Beta是机构投资者的核心竞争力。

AI时代投研人的核心价值在于Idea

华泰证券研究所策略首席兼金融工程首席研究员何康认为，AI时代投研人最核心的价值在于Idea。

何康介绍，其团队大量日常研究已被大模型赋能或替代，日常点评已实现半自动化到自动化，金融工程深度报告90%由大模型辅助完成。

在创新实践案例上，何康介绍，其团队构建了GPT因子工厂，可模拟量化研究员挖掘因子，提供运算符与字段提示符，生成非线性、脑洞更大的因子表达式；或阅读上市公司新闻舆情做二元判断，输送至下游量价神经网络，实现情绪分域量价建模；或精读卖方研报，提取“催化剂”与“言外之意”，提炼原始文本之外的超额信息。

另外，团队构建了包含策略协议、版本管理与样本隔离的自动化Skill，并在红利策略上迭代50次，成功实现验证集与测试集夏普比率的阶梯式提升。

“当前，从海量语料提炼个股短期事件逻辑，荷花1777.TⅤKNOW荷花1777.TⅤKNOW百度免费丰富事件驱动Alpha来源，是业内的前沿趋势。”何康表示。此外，他还介绍，国内头部私募已在仿真环境中与AI对手盘博弈数百万次，将Level-2订单流Token化，利用大模型生成未来价格路径进行蒙特卡罗模拟与对抗博弈。

何康认为，大模型降低了学习与编程门槛，未来具备工程化思维、能将基本面经验转化为精确定量指标的“超级个体”将加速涌现。

FOF组合应拥抱主观与量化多策略配置

站在FOF或配置的视角，博孚利资管总经理何阳阳分享了对近年各类策略演变的观察。

“目前，私募证券基金规模接近8万亿元，10%的机构占据绝大部分规模，呈显著马太效应。”何阳阳介绍，私募证券基金中量化股票策略占比升至31.2%，稳居股票类第一大品类；商品/CTA策略因流动性宽松快速增长；宏观策略占比也有所提升，纯债/转债规模则呈下行态势。

但2026年并非传统量化策略的大年。何阳阳指出，上半年股票市场呈现分化，个股波动率创出新高。持仓分散的红桃传统量化超额艰难，持仓集中、低换手的策略反而跑出稳健超额。

对于商品市场与全天候策略，何阳阳观察到，商品在宏观、地缘与货币三重因素驱动下剧烈反转。全天候策略与传统CTA的相关性急速提高，原因在于大宗商品受强宏观因子统一映射，这也促使管理人纷纷拓宽多资产配置。

另类策略方面，何阳阳认为，“打板”事件驱动与贵金属套利表现亮眼；期权“空波动率”策略因日内高Gamma波幅压制了安全垫，对冲成本抬升。

何阳阳表示，FOF组合层面需要重视子策略相关性飙升问题，保留更多现金或防守仓位；保持战术配置灵活性，拥抱主观与量化多策略配置。

组织Alpha对量化机构而言更重要

人才是量化投研的稀缺资源，金融阶创始人何子修在主旨演讲中表示，量化行业最大的复杂性不在于算法，而在于算法背后人才之间的协同。

何子修认为，量化人才具备鲜明的“三高、两强、一低”职业特征，即高学历、高智商、色色网站高收入；个体能力强、确定性意识强；信任度低。人才的比较优势越突出，稀缺性越高，同时个体属性越强。

“当这批极度追求确定性与逻辑自洽的人才加入组织后，面临信任、分享、共事、协同、持续等五大挑战。”何子修指出，由于共享收益难以量化，不共享的短期成本更低，许多人宁愿重复“造轮子”也不愿分享。

“这将导致团队难以培养默契，核心人才频繁流动，人际防备心越来越重。创始人高处不胜寒，研究员陷入模型焦虑，HR夹在分红矛盾中间，大家都极其疲惫。”何子修进一步指出。

在何子修看来，过去行业竞争的是“优秀的个人（个人Alpha）”，而未来竞争的是“人才之间高质量协同的组织能力（组织Alpha）”。打造具备长期信任、x7瓯美x7x7任意噪长效机制与开放文化的组织，是比单纯招聘顶尖人才更稀缺的核心壁垒。

AI拓宽了探索空间，但验证工作需要人

在主题为《AI时代的阿尔法壁垒：消解还是衰减加速？》圆桌对话环节，与会嘉宾进一步讨论了AI在量化投研中的落地现状、Alpha衰减的应对、量化机构未来组织形态演进等议题。

某国际量化基金高级量化研究顾问张迪认为，AI当前主要用在研究流程的入口端，用于海量生成因子的Idea。后续的回测、信号增强与验证，并不能完全交给AI。AI辅助写代码、清洗数据已广泛应用，但编写代码并非量化独有。

“AI就像漏斗的宽口端，拓宽了探索空间，但漏斗下半部分必须依靠长期验证的工程经验快速收紧。”张迪表示。对于像GPT-5.6或Claude3.5/Opus级模型，虽然具备强端到端能力，但机构出于数据隐私与核心语料保护，绝不会将全流程托管给公有云大模型。

“碳基研究员使用千奇百怪的大模型、提示符、工作条件和本地环境，行情网站www下载/大全百度搜反而为系统引入了极其宝贵的多样性。”张迪指出，个人的经验与沉淀下来的工作流是极具价值的资产。大模型厂商极度渴望高质量语料，研究员应保护好自身的关键工作流与知识资产。另外，众包模式为非金融背景但有天赋的人提供了施展才华的土壤。

能否驾驭AI会拉大人与人之间的差距

涵德投资创始人顾小军认为，目前AI端到端发出的信号与人工/机器学习相比仍有差距，但已能越过最难的一步。

“AI带来的最大价值是保障了思维的连贯。”顾小军表示，过去研究员在20分钟思考与10分钟写代码之间反复切换，思维被割裂。现在，研究员写代码耗时基本趋近于零，可以连续一至两小时深度思考Idea，研究效率提升了5到10倍。

顾小军进一步指出，AI会拉大人与人之间的差距，能熟练驾驭AI的“超级个体”，一个人可以顶10个甚至50个人。过去部分策略靠行业红利就能赚钱，现在低效策略会被快速淘汰。内卷会加速市场出清，市场再平衡后又会产生新的Alpha机会。

顾小军预计，免费网站www/大全百度搜索游戏未来量化机构的终极形态可能是“多个微型团队（3-5人）+强力AI Agent支撑”的矩阵。培养人才的方式也从单纯看回测，变为给少量资金让研究员去市场实操，在合理风险下锻炼对全流程的把控力。

量化私募的核心壁垒依然是顶级人才

“从Idea产生、代码编写、数据清洗到回测评估，每个环节都有AI深度参与，研究周期大幅压缩。”因诺资产合伙人、Alpha策略投资总监沈星尧表示，“我们正在探索如何将这些环节拼接连贯，全力开发端到端系统。”

沈星尧指出，AI提高了因子研发效率，但也加剧了同行间的策略趋同。AI只是工具，研究员必须先抽象出高级业务问题，再交由AI解决。保留个人的主观思考成分、不断迭代核心Idea，才能在同质化中脱颖而出。

沈星尧认为，量化私募的核心壁垒依然是顶级人才。头部私募可获取同等规模股票数据与算力资源，市面数据源也基本同质，但研究员与基金经理能否挖掘新方向、红杏windows7/win10/win10/百度网页版总结新数据、设计新架构存在差异。公司需要升级人才培养体系与IT基础设施，支持研究员更好地与AI交互。

本期“陆家嘴金融沙龙”由上海市委金融办、浦东新区人民政府指导，陆家嘴金融沙龙秘书处和宽邦科技联合主办，第一财经、财联社提供媒体支持。该系列活动将构建与“陆家嘴论坛”相呼应的常态化交流平台，通过机制化、场景化、国际化运作，持续输出金融改革“浦东智慧”，深度赋能浦东经济高质量发展，全力助推上海国际金融中心核心区建设迈向新高度。

相关文章