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近年来，伴随着量化行业的快速发展，资金大举涌入，一批私募相继突破百亿元大关，甚至达到千亿元规模，成为资本市场的一支重要力量。

规模不断攀升的同时，行业内卷态势也更趋明显。一方面，科技进步赋予了量化投资更多的选择，不少量化私募在科技上投入重金,“卷”算力；另一方面，投研人才和策略团队是量化的核心，不少量化私募也斥巨资“卷”人才，将一批海内外的顶级学霸招至麾下。

行业内卷愈甚，强者会否恒强？

证券时报记者 许孝如

近日，由证券时报社主办、长江证券(000783)协办的“迎接复苏，布局未来”——第八届中国“金长江”私募基金发展高峰论坛暨私募评选活动在上海举行。在主题为“中国量化投资的现状与未来”的圆桌论坛上，灵均投资首席投资官马志宇、世纪前沿创始人吴敌、艾方资产董事长蒋锴、黑翼资产创始人邹倚天等四位业界大咖就相关话题进行了深入探讨，圆桌论坛的主持人由广金美好总经理罗山担任。

告别“田园时代”

量化拥抱精细化

罗山：最近五年，量化私募的规模快速扩张。应该怎样看待量化行业的发展现状，从业体会如何？

邹倚天：国内公募量化最早始于2009年，2012~2013年开始出现第一批私募量化，那时的策略相对比较简单、粗犷，可能做3~5个因子，一年超额也能达到30%。那个年代应该是量化投资的“田园时代”，也是最美好的时代。

这几年，量化行业明显内卷，各方面的竞争越来越激烈，包括最基础的高速通信网络、算力投入、人才投入。如今，量化管理人都在考虑如何把每个环节打磨得更加精细。量化投资可以看作是一台非常精密的仪器，最上游是各种原始数据，这几年出现了指数级别的上升；中间是收益预测，下游则是交易执行。每个环节都需要管理人去把它打磨得非常精细，才可能维持相对理想的超额收益。

总的来说，量化行业开始进入精细化发展模式。打个比方，量化投资有点像大家在跑步机上跑步，这个跑步机的速度很快，假如时速15公里代表了全行业的平均水平，谁在跑步机上的时速达不到15公里就会被摔下去。因此，要想比别人跑得稍微快一点，比如跑到时速18公里，那么就必须在投入或方法论上比别人领先。

吴敌：过去几年，量化行业赶上了机器学习的爆炸，技术进步也带来超额的大幅提升。2018~2020年，500指数的超额可以达到30%甚至40%。2021年，整个量化行业出现规模大扩张，在A股市场的占比由之前的5%提升至20%左右。我们从一个“容易赚钱”的时代，步入了需要精细化管理的时代。

我们统计了2021、2022年百亿私募的平均超额收益，大概是15%。虽然都是15%，但2021年超额波动率在7%左右，2022年的波动率则从7%降到5%，说明量化行业在不断进步，组合管理和风控能力不断增强，收益来源更加稳定。

“卷”算力与人才

量化门槛显著提高

罗山：过去几年，各大量化私募纷纷加大投入，包括投研、人才、技术等。请问私募机构该如何应对竞争激烈的环境？

蒋锴：一方面，在10万亿的大资管市场中，每家资管机构都可以结合自己的禀赋和特色做差异化的投资。比如，我们专注做绝对收益量化的产品，而不去做相对收益，与其他同行在同一个赛道上比超额。基于此，我们的研究精力主要是挖掘另类的投资策略，呈现出低相关性的策略以及不同的收益来源。

另一方面，量化私募行业越来越成熟，品牌的培养以及售后服务也很重要，我们在相关方面也做了很多的努力。

马志宇：早年量化的日频策略，更多是针对数据清洗和整理，然后做一些有逻辑意义的尝试以获得一些因子，这对算力的要求较低。后来，一些公司用机器搜索的方式寻找因子，对算力的需求明显提升。现在，整个因子和模型都需要通过机器学习的方式获得，因此对算力的要求进一步提升。

这背后，实际上是技术发展和方法论的不断验证，可以发现，量化投资除了人力以外，算力是越来越重要的另一部分。基于此，在开发策略上欲进一步精进，就必须投入更多。目前投入确实比较大，我们公司每年需要在算力的硬件上投入过亿，这是不得不承担的成本。

量化行业是一个智力密集型的行业，顶尖人才能够发挥的价值是显著的。这个行业越来越变成了一个门槛不断提高的行业，需要做到有效、精准的投入，才能有高效的产出。

股票策略具有周期性

多策略应对超额衰减

罗山：过去几个月，无论是股票阿尔法策略，还是商品策略，或者套利、T0等策略，均面临较大挑战。在市场超额收益持续衰减的环境下，怎么看待今年的A股市场？

马志宇：如果和去年同期相比，今年整个行业投资的难度更大，超额相比去年略有下降。一方面，今年A股部分板块出现比较集中式的上涨，这对于量化分散的投资方式不利。另一方面，比如TMT板块，之前很长一段时间表现较差，从因子或者策略的配置上导致一部分模型在今年失效，所以今年前几个月的业绩表现一般。

长期来看，如果量化规模进一步提升，业绩可能会进一步面临挑战。关于行业的难题和挑战，主要在于获取另类数据，打通量化和非量化的界限，将一些主观的思路或者投资成果整合到量化组合中等。目前，另类数据在A股市场的覆盖度、质量都不是很理想。

蒋锴：为了达到同样的收益，原来我们单一策略可以做到2%~3%的夏普，现在单一策略只能做到1%的夏普。在这种情况下，我们信奉一个原理，在资管市场里，唯一的免费午餐就是分散化。如果我们能够在多资产类别上有效探索，形成组合化的策略产品，可以把整个产品的收益风险比维持在更好的水平。

量化投资不断进化

行业前景依然广阔

罗山：全面注册制时代已经来临，未来十年A股市场将更加成熟。对于量化行业而言，未来会面临哪些挑战？

吴敌：量化本质上除了会对一些公司做预测以外，最大的优势是分散投资。注册制下，市场不断健康和成熟，有更多好的公司上市，量化投资的标的更丰富。

同时，量价策略的衰减在未来3~5年会不可避免地持续下去，所以我们必须跟随市场进化。美国的量化同行，这几年就在不断进化，比如另类数据越来越多，对大数据的投入巨大。在中国，量化也必须快速进化。

邹倚天：与自身比，国内量化这几年发展很快，从最早的“田园时代”步入“精细化时代”。与海外成熟市场比，国内量化行业正在快速发展，但还处于成长期。

长期来看，国内量化一定会向着越来越成熟的市场发展，所有的阿尔法未来都会慢慢收敛，这是市场机构化和成熟化的过程。站在当前视角看，量化的红利期包括整个市场阿尔法红利期，至少还有三五年时间。

马志宇：量化一直想把最新、最前沿的科技用于投资中，比如机器学习。这一类的产品和技术，今后也将会给量化投资带来巨大的转变。从策略、技术的角度看，相信更先进的技术融入之后，量化投资未来会有很多的突破，所以量化投资行业前景广阔。

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