近年来量化投资快速发展，随着资金不断涌入，量化私募竞争趋于激烈，颇有“内卷”之势，人才、算力甚至费率等等都在“卷”。
头部量化私募如何看待行业“内卷”的现状？在主流量化投资赛道越发拥挤的形势下，他们如何保持自己的竞争力，为投资者持续获取超额收益？
除了内卷的压力，换手率相对于主观投资来说比较高的量化投资，在市场行情不佳时还时不时会“背锅”，被指责对市场造成了负面影响。
头部量化私募又是如何理解量化投资对市场的影响的？他们对于量化行业的未来有何预想？
关于以上问题，私募排排网近日邀请到涵德投资、黑翼资产、宽德私募、鸣石基金、朋锦仲阳、天算量化和稳博投资（按公司首字母排序）7位私募管理人，为大家分享他们的看法。
从上述私募观点来看，大家普遍认为，量化行业内卷现象客观存在，要想保持竞争力，团队人才储备和策略因子迭代是关键。对于量化投资对市场的影响，大家则表示，量化投资在资本市场中起到了价格发现者和流动性提供者的重要正向作用。
量化私募如何应对行业“内卷”——聚拢顶尖人才、高频迭代策略以保持竞争力
私募排排网：近年来量化私募颇有“内卷”之势，您是否有这种感觉？关于产品近年来较好的业绩表现，您方是如何归因的？对于在量化投资中保持竞争力，有哪些心得可以分享？
涵德投资：
确实是，近年随着量化管理人的增多，市场竞争加剧，在人才储备、IT设施、甚至产品费率的设置上大家都处于“军备竞赛”的状态，都在考虑在各方面积累更多的竞争优势。
我们也一直在这些方面不断努力，以股票策略为例：目前股票研究团队已经扩大至17人的团队，人工挖因子和机器学习挖掘并重。近期股票策略表现有非常明显的提升，一方面是因为团队力量不断壮大，投研实力更加出色；另一方面，从策略上来讲的话，就是策略也在不断升级，底层Alpha数量有质的飞跃，策略自然也会随之变动，基本上我们每过三个月就迭代一版，把新的Alpha因子加进去，不断升级。
长期看，我们会觉得具有持续迭代能力的团队是保持竞争力的一个要素。我们一直遵循着人才先于策略的战略，人才是最核心的竞争优势。其实量化行业本来就是人才密集型行业，只有通过量化顶尖人才不断的投研产出和高效的策略迭代才能使我们一直保持竞争力，并在未来真正帮客户赚到钱。
黑翼资产创始人邹倚天：
行业现状观察：随着行业发展和竞争加剧，量化行业已经从“田园时代”进入到“精细化时代”。管理人需要对数据处理、因子挖掘、收益预测以及交易执行等各个环节都要进行精细化打磨，才能获取相对理想的超额收益。
未来，随着A股市场有效性的提升和机构化的加深，整个市场的超额收益会逐步收敛。为了保持超额的可持续性，管理人需要进行更精细化地挖掘阿尔法，需要在研发、人才、算力等各方面都持续进行高投入。
心得分享：可持续的超额能力，在于精细化运营和精细化投资。所以我们从人才、投研、技术、风控、业绩、合规、运营、文化等各个维度出发都在发力，夯实综合竞争实力。
尤其是投研层面，我们持续提升量化策略的多元化程度，追求可持续的超额收益。以量化多头产品为例，黑翼量化选股模型里既有人工量价因子，又有基本面因子和机器学习因子。其中，机器学习因子占比较高，它的核心优势在于能够从大量的历史数据中提取出更为细致、全面的因子，能够捕捉市场的非线性特征和动态变化，有助于提升选股模型的预测精度，降低投资组合的波动率。
此外，人才团队和组织文化的活力也不容忽视，它是企业发挥竞争力的关键。我们希望构建良好的企业文化氛围，让员工互相成就，高效协作。
宽德私募：
量化私募的长期业绩主要是由投研能力确定；而长期业绩的趋势，则是由投研能力的变化决定。宽德的投资理念一以贯之，让研究走在管理规模前面，投研走在失效前面，模型走在市场前面，致力于为客户提供长期、可持续的回报。
宽德将人才的吸引和培养放在首要地位。团队稳定是量化机构维持投研竞争力的核心条件之一。宽德采用集团作战的大团队模式，团队人员之间沟通畅通且相对开放，看重团队内部对于人才的培养。在宽德，人才不存在成长的“天花板”——目前公司合伙人中有两位从实习生开始培养，现如今已作为团队领袖发挥重要作用。大团队模式、对人才的激励、团队梯队的建设助推公司整体朝着共同的方向发展。
宽德坚持投研走在失效前面。量化团队每天都会面临模型的失效与淘汰，投研团队要做的重要工作之一，就是如何保证策略的快速迭代。现阶段，在单策略、方法论的红利期过去后，未来拼的是对细节的把握。大家都知道要多策略、全频段，但是有些人只了解大方向，缺乏实际经验。我们在欧美市场已经有丰富的经验积累，清晰知道该做成什么样子、该朝哪些方向努力、哪些细节需要打磨，比如因子有效性的考量，因子组合的不同尝试，交易成本的估计等。
宽德坚持做正确的事，走正直的路。在纷繁复杂的市场中保持清醒、保持努力，力争上游。我们更希望把握可控，追求有迹可循的成功。
鸣石基金：
国内量化愈发激烈的竞争环境中，量化投资的核心竞争力在于策略持续迭代，因此需要源源不断的研发投入，研发低相关性策略，近几年量化机构均在强化人才的重要性以及加大硬件投入。
量化行业的竞争本质上是人才的竞争，在因子挖掘、因子拟合、机器深度学习、算法交易等方面除了需要专业的金融人才外，同样需要人工智能、计算机、数学、物理等专业的人才，人才多元化是未来量化行业发展的大趋势。
更重要的是，有了强大的人才基础，也需要行之有效的投研模式和管理机制。在投研上，鸣石基金采用国际上成熟的“五环多核”量化流水线分工投研模式，该模式强调分工化、专业化、强调边际贡献，从一个局部最优到全局最优的一个过程，在每个环节上的投研人员专注于自己的领域，将专业化发挥到极致。在管理制度上，我们为投研人员提供了一个广阔的平台，保证其投研上的自由度，不设投研边界，以提升各个环节的研发深度和投研效果。
朋锦仲阳：
一个行业开始“卷”起来，说明最初的知识红利的时代已经过去了，已经不是只是仅仅几个人有过一些经验、知道一些代码就能自己做一家公司的时候了，在这个的时候，我们要比拼的是持续的基础设施建设能力、是寻找差异化蓝海的能力、是精细化科学化管理的能力，这在一定程度上也能加速行业出清，倒逼管理人持续不断地加强自身的迭代。
从近些年这个维度的话，我们觉得最重要的还是保持策略跟团队的不断迭代，包括对全频段因子的投入跟研发，对优秀人才的不断吸纳。同时资管业务决定了他的客群对风险的敏感度，所以从这个角度做好风险定价、在合理的风险范围内尽量争取高收益，是我们想要努力做到的。
对于竞争力的保持和提升，我觉得主要从技术、人才、管理等方面持续加码。技术方面，知识红利的阶段已经过去，需要持续提升基础设施的建设能力，从算力、服务器等方面层层加码，不断推进策略迭代与模型优化的同时，做好风险控制与系统搭建；重视人才的引进与个性化发展，让人才及管理都以科学的、高效的模式运作，并且保持人才、策略与规模之间的平衡。
天算量化创始合伙人、总经理刘骏洲：
的确，在资金不断涌入的情况下，量化私募领域存在着内卷现象。在招聘人才时，竞争非常激烈，高端人才的薪资水平也大幅上涨；同时，算法、技术和市场数据也成为了争夺的焦点。此外，随着竞争加剧，有些机构可能还会降低费率等手段来吸引投资者。
对于近年来量化投资表现较好的原因，在我看来有以下几个方面：首先，团队实力是关键，只有经验丰富的专业投资人员才能设计出有效的量化策略，并在实践中持续改进。其次，良好的风控和资产配置也非常重要。最后，市场环境和政策支持也会对策略表现产生影响。
对于保持竞争力，我的建议是要不断提高团队整体素质，包括技术储备、应用软件、数据管理等。同时，保持创新意识，不断学习和交流，通过不断尝试新的量化策略，发现潜在收益点，才能持续提高策略表现。
稳博投资创始人郑耀：
所谓“内卷”，我认为其实是整个行业呈现拼搏向上的态势，其实说明量化行业在走快速的上坡路。我们也深刻的感受到了行业竞争的加剧，当然我们也非常欢迎这样的生态，有一种“百花齐放”的感觉。
近几年稳博在业绩上比较好的表现，主要来自投研的持续投入，投资方法论的不断迭代创新。在保持竞争优势方面，我们认为，主要是靠研究方法的不断创新和投研力量的持续投入。
拒绝“背锅”，私募称量化投资是市场的价格发现者和流动性提供者
私募排排网：近段时间关于量化交易对市场影响的讨论甚嚣尘上，您方是怎样看待量化交易对市场的影响的呢？对于接下来量化投资的发展是否有所畅想？
涵德投资：
近几年，不少量化机构成长很快，量化行业整体规模上涨也很快。比如量化投资和主观投资的比例，十年来可能涨了十多倍。这个过程有目共睹，量化交易对于市场的影响也越来越大。
因为量化策略本身需要捕捉市场无效性或交易机会，这类策略一方面推动市场变得更有效，一方面也帮投资人赚钱，赚的就是提升市场效率的钱。初期在市场有效性不高的时候，有一两个想法或许就能形成赚钱的策略。但随着市场有效性提高，量化模型都会面临衰退风险。这时候就需要一整套体系，需要一个团队去不断产生出新的模型，适应当前市场。
未来，随着科技进步不断推动着策略、交易模式的演化，量化技术还将高速发展。量化投资依然会是中国市场的重要组成部分。美国的量化交易已经发展了几十年，依然有不少机构能够获得长期较好的收益，比如Citadel等，这也是我们努力的目标。相信在监管逐步规范，市场有效性逐步提升的过程中，量化投资具备更广阔的发展空间。
黑翼资产创始人邹倚天：
量化投资对资本市场的正向作用：市场的价格发现者和流动性提供者
量化是资本市场的重要支持力量。量化与主观两类投资方法下的投资产品业绩具有较低的相关性，可为投资者提供多元化资产配置的工具，满足不同投资者的差异化需求。
增加市场投资逻辑的多样性，提升市场定价效率。量化策略会形成多元化、差异化的细分策略，有助于推动资源的有效配置，对构建市场多元化的投资逻辑也是非常重要的。一方面，量化机构可以为市场带来一定的流动性；另一方面，也能对股票的定价效率进行提升。
量化策略是市场的反向“缓冲器” ，维护A股市场稳定性。量化多头策略基本不做仓位管理，基本保持满仓交易，不会形成市场的集中买压或抛压。当市场涨跌幅过深时，量化反转策略会反向交易，不仅不会增加波动性还有助于降低市场暴涨暴跌的概率。
引导投资人科学投资、长期投资。由于量化投资遵循可验证的方法，为投资人理解金融投资提供了一个新的维度，并建立一个更长期的投资视角。
量化行业展望：随着注册制的全面实施以及机构化的加深，A股市场会逐渐向海外成熟市场靠拢，这是未来的大趋势。对A股市场各类型的参与者来说，超额收益逐渐收敛是大势所趋。不过站在当下时点来看，国内量化私募在整个私募中的交易量和规模占比还不是很高。相比海外，国内量化市场还有较大的超额获取空间，整个市场的阿尔法也至少还有三五年的红利期。
宽德私募：
整体来看，未来中国的资本市场一定会逐渐趋向成熟。一家优秀的量化基金，则会尽量给出对市场标的相对准确的定价，据此修正存在的错误、不合理定价，以获取合理的收益。展望市场的发展前景，量化策略在国内依旧有巨大的发展空间。大浪淘沙，随着行业发展速度加快，最终考验的是团队的竞争力。
作为一家量化管理机构，宽德的首要目标仍旧是力争为投资人提供持续的收益以及良好的投资体验。作为中国资本市场的参与者与见证人，我们也希望为中国财富管理的发展、居民财富水平的提高、资本市场效率不断提升贡献自己的力量，为中国资管行业的发展添砖加瓦。行稳方能致远，宽德将为此不懈努力。
鸣石基金：
量化投资是根据历史数据经统计建立的策略模型，由计算机执行交易，量化交易严格执行量化策略模型，交易行为不受市场和人为情绪的影响，相比主观投资而言量化交易行为更加客观，不会受市场剧烈波动而放大交易频率。量化投资一方面可以为市场提供流动性，使得股票市场变得更加活跃，对量化投资的多头而言，每天交易买入卖出都是对等的，可以为市场提供流动性；另一方面也会让市场变得更加有效，在纠正资产错误定价上可以让资本市场充分发挥其有效性。此外，量化的主策略是反转策略，就是买超跌股，很多投资人会对负面信息过度反应，追涨杀跌，面对极端下端行情时，量化投资则会逢低吸纳，让市场更有效，因此量化策略也会降低市场波动。
目前国内公募加私募的量化管理规模约占市场总规模的4%至5%，而目前美国市场的对应份额则是40%至50%，中国市场量化产品的“饱和程度”只是发达市场的约1/10，国内量化行业发展前景值得长期看好。
朋锦仲阳：
目前国内市场量化交易占比已超过20%。不过对比来看，海外成熟证券市场量化交易的占比较高，一般能够达到50%以上。国内量化交易的规模并不算高，还有很大发展空间。事实上，量化投资和量化交易的积极作用已被广泛认同，量化并不是割韭菜的工具，从更长的时间维度来说，量化可能同时进行上千只股票的交易，它提高了定价的公允性，有助于更好地帮助市场实现有效定价。量化本质上其实还是一个科技公司或者一个技术公司、一个数据公司，但只不过是我们的应用场景，正好是在金融市场里面，我们通过系统性的分析和利用大量数据、历史经验发现一些规律，或者发现一些效率比较低下的地方，进而去适度提高它，这也是量化对市场的一个贡献。
人工智能工具的使用会十分流行，大家的使用越来越广泛和深入，已经不仅仅是数学或者建模的问题，更多地可能跟基础设施已经绑定了，量化行业作为对人工智能应用非常多的行业，我们也会保持对前沿方向的关注跟建设。
底层数据会更多样化，中国目前相关的金融数据还是比较少，比如美国的数据提供商会有些信用卡、交通、卫星、互联网等等数据，这方面在中国的应用还不够，这也是当前中国同行在发展的一个方向之一。
我们会关注一些交易性的机会，因为我们没有T0，这是市场结构跟交易规则，既是限制也是机会，作为散户很难获取，作为机构如果有程序化交易的能力，有融券或者其他的资源，有日内alpha和隔夜亏损平衡的能力，那就更有可能获取收益。
天算量化创始合伙人、总经理刘骏洲：
量化交易对市场的影响是客观存在的。一方面，由于量化交易策略通常是基于大规模计算机程序的算法，因此它们能够以更快、更高频率地响应市场变化，进而增强市场流动性和波动性；但本质上，量化只是投资的一种方式，应用的数据和科技都是公开的，是非常公平的。
对于接下来量化投资的发展，我认为将会有三个趋势：首先，随着技术的不断发展和数据的不断丰富，量化投资的应用范围将会越来越广泛；其次，传统金融机构和科技公司将继续布局这一领域，并与新兴科技企业建立战略合作关系；最后，未来量化投资将更加注重社会责任和环境保护等可持续投资目标。
稳博投资创始人郑耀：
长期来看，投资的获利的过程主要是让价格回归价值的过程。相比人去管理，量化投资有很大的优势就是能够发掘更多股票的价值，通常量化的持仓都是上千只股票以上，能够非常有效的补充主动管理型基金在中小市值股票参与度比较低的缺位。
对于接下来量化投资的发展，我们比较看好另类数据的研究和加大逻辑深度这两个方向。
风险揭示
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