4月16日，在2026彭博私募投资策略闭门会“把握变局——宏观、权益、跨境衍生品与量化策略新探索”上，百亿量化私募灵均投资就宏观市场判断、量化策略挑战及AI在量化投资中的应用前景等话题，分享了当前量化机构应对市场变局的实践路径。

　　“现阶段，国内量化行业已深耕机器学习、深度学习十余年，显著提升了多因子模型预测效率与能力，与此同时，AI正在降低另类数据处理成本、提升数据质量，弥补量化在基本面与非结构化数据上的不足。未来，若AI在多模态数据处理、非结构化商业信息理解上实现突破，量化将打通价格数据与上市公司真实经营、实体经济脉搏的连接，行业研究深度将实现系统性跃升。”灵均投资组合投资经理詹思云会后向《华夏时报》记者表示。

　　宏观波动加剧

　　今年以来，宏观环境变化对各类资产的影响持续加深。“量化投资本质是用数学与统计工具对接市场波动，其核心能力之一是在复杂环境中剥离噪音、捕捉有效信号。机构一般通过搭建系统化假设检验框架，依托大数定律反复验证，叠加历史回测与仿真模拟扩充样本，形成从数据去噪、信号建模到执行风控的全链路降噪体系。”灵均投资在会上表示。

　　据灵均投资介绍，当前市场面临的最大挑战在于历史数据参考性下降——市场结构、参与者构成、流动性状况、行业规模及风格切换速度均在快速变化，尾部行情样本稀缺，易导致模型低估尾部风险。对此，灵均投资以超过10万个信号、上千个子模型实现极致分散化配置，搭配严苛的尾部风险控制框架，将下行风险约束在模型预期范围内。在因子构建方面，灵均投资强调价量因子与基本面因子可实现互补融合，两者结合有助于提升组合收益、优化夏普比率、控制回撤。

　　有业内人士指出，价量因子反应快、覆盖广，能够及时捕捉短期定价偏差；基本面因子则提供长期的估值锚点，帮助模型在极端行情中保持稳定性。

　　 AI赋能量化

　　关于AI在量化领域的应用现状及未来趋势，国内量化行业已深耕机器学习、深度学习十余年，显著提升了多因子模型的预测效率与能力。但当前生成式AI更多扮演的是“投研超级助理”角色——在代码生成、逻辑梳理、文本处理、行情数据自动化分析等环节提升工作效率，尚未直接颠覆核心预测逻辑。据悉，目前，因子挖掘的主力仍然是树模型、时序Transformer、图神经网络等监督学习模型。

　　与此同时，AI正在降低另类数据的处理成本、提升数据质量，有助于弥补传统量化在基本面数据与非结构化数据挖掘上的短板。若未来五到十年，AI在多模态数据处理、非结构化商业信息理解方面实现突破，量化投资将有望打通价格数据与上市公司真实经营、实体经济脉搏之间的连接，行业研究深度将实现系统性跃升。

　　对于行业竞争格局，灵均投资判断，AI不会改变对Alpha确定性的追求，而是将重构竞争维度。未来能将大模型深度融入“数据处理—模型研发—实盘交易—风控迭代”全闭环的机构，将占据竞争优势。

　　 AI是“超级助理”还是“颠覆者”？一位头部量化私募人士对《华夏时报》记者表示，AI与量化投资的结合，本质上与AI赋能千行百业并无不同。一方面，融入AI能够帮助研究和管理实现提质增效；另一方面，量化投资本身是一个技术深度足够复杂的场景，其复杂性问题反过来也能推动AI技术细节的进步。

　　量化策略今年首度超越主观策略

　　从行业整体来看，当前量化策略首度超越主观策略成为行业主导。据私募排排网数据，截至2026年2月底，国内证券类百亿私募数量已达126家，百亿级量化私募数量首次超过传统主观多头私募。量化交易凭借速度和纪律性主导了市场的“微观定价权”，有业内人士表示，A股生态环境正在发生根本性变化，由传统投资转向AI量化投资，传统主观资金在与量化的博弈中处于劣势。

　　与此同时，监管层也在持续深化细化高频量化交易监管。2026年3月，证监会《关于短线交易监管的若干规定》正式施行，明确了高频交易的界定标准与监管要求。沪深交易所于2025年7月11日发布程序化交易报告指引，按照内外资一致的原则将沪深股通投资者纳入程序化交易报告范畴，自2026年1月12日起正式施行。

　　在监管趋严、策略同质化加剧的背景下，量化机构正面临新一轮分化。

　　面对宏观变局与技术迭代，灵均投资表示将聚焦三大核心方向：一是坚持分散化投资，以多元信号与模型降低单一风险敞口；二是强化尾部风险管控，应对市场极端行情；三是持续迭代技术体系，积极拥抱AI等前沿工具，保持投研竞争力。

　　宏观越复杂、市场越无序，量化投资越需要以纪律应对不确定性。当前，量化行业正站在新一轮分化的起点。谁能够将AI深度融入投研闭环、保持分散化与风控定力，谁就有望在竞争中赢得先机。