“量化行業的競爭已從‘誰能挖出因子’升級為‘誰能守住實盤價值’。” 匯璟量化創始人、前香港輝立證券投顧核心林昭在接受采訪時，直指當前機構量化發展的核心命題。在 A 股注冊制深化與合規監管趨嚴的雙重背景下，這位擁有二十五年跨市場量化經驗的從業者，結合匯璟量化的實踐路徑，解讀了機構量化的三大發展趨勢。

一、合規：從 “紅線規避” 到 “價值生成” 的底層重構

談及監管對行業的影響，林昭用 “篩子與土壤” 作比：“篩子濾掉了純信號輸出的輕模式，卻為合規扎實的平臺培育了生長土壤。” 他指出，2025 年前三季度量化產品備案占比達 44.3% 的行業數據，恰恰印證了監管引導下的行業提質。

匯璟量化的 “璟盾系統” 正是這一趨勢的實踐樣本。該系統將《證券法》對風險揭示的要求轉化為可執行的技術模塊 —— 每筆策略交易均預設動態止盈止損線，且通過區塊鏈技術實現策略邏輯與交易軌跡的全程可追溯。“我們剛完成與三家頭部券商審計系統的對接，監管可實時調取策略編號、歷史勝率等核心數據。” 林昭透露，這種 “合規前置” 的設計使平臺機構客戶合作周期縮短 40%，險資等大型資金的接入比例已達用戶總量的 22%。

在他看來，未來合規將成為機構量化的 “價值放大器”：“單純滿足監管要求的機構只能生存，而能將合規轉化為信任資產的機構才能發展。比如我們的策略補貼機制，本質是用合規工具解決機構對回撤風險的顧慮。”

二、技術：AI 與實盤的 “雙核驅動” 革命

面對 AI 在量化領域的應用熱潮，林昭提出 “AI 不能替代實盤，卻能讓實盤更精準” 的觀點。這與行業內部分機構盲目追逐 AI 算法的傾向形成對比。

匯璟量化正在搭建的 “雙軌策略引擎” 頗具代表性：傳統多因子框架與 AI 全流程框架各占 50% 權重。“傳統框架靠人腦沉淀的投資邏輯把控方向，比如我們嵌入的產業鏈景氣度因子；AI 框架則負責從研報文本、盤口數據中挖掘隱性信號。” 林昭解釋，這種模式既避免了純 AI 模型的 “黑箱風險”，又能實現約 30% 的策略性能提升，與博道基金 “人腦 + 機器” 的雙均衡邏輯形成跨機構呼應。

對于因子衰減這一行業痛點，他透露平臺的解決方案是 “實盤數據反哺 AI 迭代”：“所有 AI 挖掘的新因子，必須經過小額實盤驗證才能進入模型庫。今年三季度，我們通過這種方式淘汰了 17 個回測表現優異但實盤失效的因子，將策略最大回撤控制在 3.2% 以內。” 這種 “技術研發 - 實盤驗證 - 迭代優化” 的閉環，正成為機構量化突破因子擁擠困境的關鍵路徑。

三、生態：從 “單點競爭” 到 “協同共生” 的格局重塑

“未來沒有純粹的量化機構，只有量化生態的參與者。” 林昭預判，策略同質化與交易成本攀升的雙重壓力，將推動行業加速進入生態競爭階段。匯璟量化的 “全國策略合伙人計劃” 正是對此的提前布局。

該計劃向合規操盤團隊開放平臺能力：入駐機構可直接調用 “璟盾系統” 的風控模塊，借助匯璟的券商通道實現資金接入，而平臺則通過策略分成實現收益共享。“目前已有 23 家私募與我們達成合作，其中 3 家的策略通過實盤驗證后，機構客戶跟投規模已突破 1.5 億元。” 林昭表示，這種模式解決了中小量化機構 “有策略無風控、有算法無資金” 的痛點，也為平臺帶來了差異化策略供給。

他進一步指出，生態協同的核心是 “能力互補”：“我們與第三方托管機構的對接已進入成熟階段，未來機構客戶可實現‘策略在匯璟、資金在托管’的分離模式。這種跨機構協同，比單一機構自建全鏈條更能控制成本、提升效率。”

結語：實盤能力決定生態話語權

談及行業終局，林昭用 “三個淘汰” 總結：“淘汰沒有實盤驗證的策略，淘汰缺乏合規體系的機構，淘汰封閉孤立的模式。” 在他看來，匯璟量化的發展路徑正是對此的注解 —— 以實盤帶倉建立信任基礎，以合規技術構建競爭壁壘，以開放生態擴大服務邊界。

這一判斷與蒙璽投資等頭部機構的觀察高度一致：具備全流程能力與生態整合力的機構，正成為資金聚集的核心靶點。正如張偉最后所言：“量化投資本質是一場與市場有效性的競賽，而未來的贏家，一定是那些能以實盤錨定價值、以生態對抗周期的機構。”

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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