当AI加速一切，什么才是量化真正的护城河？

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（来源：国泰海通资产管理订阅号）

复盘之外，还有一个更长期的问题值得思考：AI浪潮席卷，因子越挖越多，超额的获取却越来越难。这道题，怎么解？

用一个形象的方式，来说国泰海通资管量化团队的解法，就是给AI装上"马鞍"。

如果说AI是奔腾的野马，力量十足但容易失控，那么马鞍就是驾驭它的能力——既能借马力提速，又不会被野马带偏方向。

这副"马鞍"，主要落在两个环节：因子治理与组合管理。

一、因子不是越多越好，有效才是硬道理

"AI让因子挖掘变得容易，也让过拟合风险变得突出。"国泰海通资管量化投资部总经理胡崇海在近期交流中提到。

图表▼因子失效的三类常见触发机制

在过去，一名量化研究员从构思逻辑到挖掘一个有效因子，往往需要数周。如今借助大语言模型，研究员只需提出投资假设，即可自动生成上千个候选因子。看似数量爆炸，其中绝大多数都属于统计套利的偶然，经不起市场检验。

在他看来，当前量化行业的主要矛盾，已从"缺乏因子"转向"缺乏因子的甄别"。尤其是在今年的极端行情下，大量表面上数值相关性低的因子，在经济逻辑上高度同质，一旦市场转向，便会迅速共振回撤。

因此，我们将因子治理置于核心位置，建立了"四道验收门"框架：

· 逻辑门：审视经济含义是否成立；

· 样本门：检验新样本和极端状态下是否有效；

· 交易门：评估换手和冲击成本能否承接；

· 风险门：排查是否存在单一风格过度暴露。

图表▼因子治理的“四道验收门”

只有通过四道验收门，因子才能进入策略库。目前团队沉淀的2000余个有效因子，均经过多轮市场周期的检验。

入库不是终点。我们还建立了常态化的巡检与淘汰机制，定期复盘因子表现，一旦出现失效、拥挤度过高的情况，将及时剔除或降权。

图表▼因子库的常态化生命周期管理

二、组合管理：超额收益的重要补充来源

如果说因子是原材料，那么组合管理就是加工工艺。同样的原材料，不同的工艺，产出的产品差异不小。

在AI时代，因子库日趋同质，底层信号差异不断收窄。这时，组合管理的差异，就成为收益分化的主要来源之一。

"同样的底层信号，不同的组合管理方式，单日收益就能差出千分之几，极端行情下差距甚至会被放大好几倍。"胡崇海指出。

这种差异，在风格极致的行情中尤为明显：同样的因子池，风控宽松、风格暴露大的组合，上涨和回撤同样剧烈；而风控严格、风格中性的组合，虽然短期爆发力偏弱，但长期表现往往更平稳。

团队的做法，是从传统的"线性模型+等权配置"，升级为动态风险预算分配模式。

具体而言，不再给所有策略固定权重，而是根据市场环境动态分配风险预算：市场偏向趋势动量时，提升量价类策略的权重；市场偏向价值防御时，提升基本面类策略的权重。

图表▼动态化组合管理策略

这一思路，力求让策略适配更多元的市场环境，力争让超额收益更加可持续。

本质上，量化团队追求的不是某一种行情下的极致收益，而是多数行情下的综合稳定性。这也和团队一贯的理念一脉相承——不赌单一风格，不押单一行情，用体系的多样性，应对市场的不确定性。

三、技术只是工具，迭代才是常态

在AI广受关注的当下，团队始终提醒自己保持冷静：技术只是工具，量化的底层逻辑没有改变，迭代是量化从业者的常态。

胡崇海指出，每一次市场风格切换、每一次策略回撤，都是市场在出题。需要先厘清题目的考点：是策略逻辑出现偏差，还是市场环境变了？是短期扰动，还是长期趋势？随后根据市场反馈，针对性地补漏洞、调体系。

AI加快了策略迭代，也加快了漏洞暴露。AI能帮助挖掘因子、优化参数，但也会让全行业的策略更快趋同，加速因子失效。因此，AI时代更考验机构的底层认知——对市场规律的理解、对风险的敬畏、对迭代的坚持。

"不要神话量化，也不要神话AI。"这是量化团队一以贯之的态度。量化没有万能圣杯，AI也不是解决所有问题的答案。团队相信，能穿越多轮周期的，从来不是某一个模型，而是一套能持续自我修正、自我迭代的体系。

给野马装上马鞍，不是要驯服它，而是要和它一起跑得更远。

这是AI时代，国泰海通资管量化团队给出的答案。

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