2010年以来，伴随IT技术和金融衍生品市场的发展，量化投资作为一大投资类别在国内生根发芽并快速成长。量化私募市场是量化投资的主战场，这是一个由海归顶尖基金经理和80后学霸主导的江湖。

据券商中国记者了解，国内量化私募最新管理规模已超2000亿元，以明汯、幻方、灵均、金锝和九坤等为代表的头部格局逐步形成，海归和本土基金经理各领风骚。

经过10年多发展，量化策略从1.0版本迈向2.0甚至3.0，中高频交易成为超额收益的重要来源。

大发展！头部机构规模已达400亿

“中国量化私募最近几年发展有所提速，整体管理规模大概在2000亿元～3000亿元。其中，目前体量最大的应该是明汯投资，业内预计其规模已达400亿。”一位量化私募负责人向券商中国记者表示。

集中度提升，这样的趋势在量化私募界的确正在发生。

从2010年前后懵懂起步，到2015年因股指期货受限一度遭受挫折，再到如今，行业已有多家头部公司各具特色，这样的变化令人眼前一亮。除明汯投资外，幻方量化（九章资产）、灵均投资、金锝资产和九坤投资也被业内推崇，五家公司可以说在业内领跑，而这些公司的管理规模均已突破百亿。

“2019年确实是量化投资比较好的年份，目前大家在量化上主要是靠价量类因子盈利，这类因子和市场波动有很大关系，市场波动大的时候往往量化产品超额收益会比较好。而从2018年四季度起，各家量化私募逐步把高频策略放到了产品里，之后可以说是遇上了非常好的行情，又把适合这类行情的策略放到产品里。去年开始，指数增强类产品增长速度很快，去年初这类产品相对主观多头表现更好，因此得到了更多关注，整个行业增长都比较快。”明汯投资市场部董事总经理徐世骏解释。

此外，业内还有一些年轻量化私募也很有特点，比如锐天投资、致诚卓远、宽德投资。在细分CTA领域，千象资产、思勰投资等公司同样为人熟知。

慧度资产总经理董艺婷长期研究国内资管行业，在她看来，最近2-3年国内量化私募形成了一些所谓的“头部公司”，管理规模超百亿、市场认可度及活跃度不断提升的量化私募也纷纷涌现。这些公司与传统主观股票投资的第一梯队私募相比，规模仍不能算大，尤其在考虑投资分散度和策略多样性的情况下，量化私募的规模仍有很大的提升空间。

学霸云集，三大派系各显神通

与股票多头私募掌门人以70后为主不同，量化私募行业相对更加年轻，很多创始人都是80后的理工科学霸，不少还有海外学习和工作背景。按资金募集方式区分，有人将量化管理人分为自营和资管两类。还有一种以方法论分为三大派系，一类是本土派，另两类由海归派进一步细分——挖掘因子类和Stat Arb（统计套利）类。

“从国内知名量化私募来看，明汯、金锝和锐天都属于统计套利类，灵均、九坤属于挖掘因子类，本土派现在以幻方和致诚卓远为代表，不过幻方比较特别，核心团队没有海外背景，但策略上比较多元，并非传统本土派公司。”有业内人士称。

头部量化私募基本被海归背景的管理人所主导，其中一些曾供职于顶尖国际量化巨头如Citadel（城堡投资）、Millennium（千禧年基金）、World Quant（世坤投资）、Two Sigma、D.E.Shaw（德劭集团）等。

例如，2010年就成立的九坤投资，创始人王琛是清华大学理论计算机博士，曾在Millennium任职；2011年成立的金锝资产，创始人任思泓1996就进入华尔街，曾担任著名量化基金摩根士丹利PDT的基金经理。

明汯投资和灵均投资都成立于2014年，两家公司的关键人物同样都是海归背景。

明汯创始人裘慧明是宾西法尼亚大学物理学博士，曾在包括Millennium在内的多家海外机构任职。明汯在2018年迎来新任投资总监解环宇，北大毕业的他曾在Citadel担任量化分析师。正是从解环宇到任起，明汯的发展开始提速。

灵均投资关键人物马志宇也是国内量化投资界顶尖人物，他是斯坦福大学理工科双硕士，拥有10多年量化投研经验，曾在Millennium任职。

年轻海归派量化管理人则以锐天投资为代表，这家2013年成立的公司拥有多位学霸级基金经理。总经理徐晓波本科毕业于北大物理系，曾在Citadel从事量化交易策略的开发和研究。另一位曾经的合伙人高亢在麻省理工学院获得物理学和计算机科学的双学位，高中时更是获得过国际物理奥赛金牌，回国前曾在Two Sigma担任量化研究员。去年高亢自立门户创办衍复投资，当时在国内量化投资圈引起过不小关注。

值得一提的还有思勰投资，这家年轻公司的投资总监是马里兰大学物理学博士，拥有11年量化从业经验，曾在D.E.Shaw负责期货量化交易。

2015年后，一批本土量化私募成立并快速发展，幻方、致诚卓远算是其中的佼佼者。幻方创始人徐进是浙大信号与信息处理博士，大学期间就有从事相关投资，对本土市场认识很深。作为一家杭州公司，幻方的核心团队大多来自于浙大；致诚卓远成立时间更晚，2017年6月才正式设立，创始人史帆北大物理学毕业，精通数理与计算编程，自研模型投身量化投资领域，其核心团队主要来自北大。

量化2.0主打股票中高频

天下武功，唯快不破，“快”在量化领域的重要性不言而喻。从最早的简单期现套利到现在主打股票中高频，量化策略在国内经历了几轮变化。

“国内量化投资的发展至今，大体经历两个阶段。第一个阶段大约在2009年～2015年之间，国内的机构投资者在这个阶段普遍建立起对量化投资的基本认识，形成以套利、对冲交易为产品表现形式、多因子策略为主流策略形式的体系，并且形成了所谓量化1.0的一批私募代表。2015年下半年股指期货修改交易规则之后至今，接近5年的时间里，中低频量化交易策略和传统多因子策略遇到较大的挑战，而高频交易策略和一些非线性的策略形式得到了迅猛的发展，主战场在量化私募界。”董艺婷表示。

头部量化私募的发展验证了这样的趋势。据徐世骏介绍，为了更好匹配机构投资者需求，明汯在早期开发时以低频量化和基本面因子为主。2018年下半年起，公司在基本面因子上的开发投入相对减少，也开始往中高频方向布局。但他同时强调，在量化投资里，低频策略其实是更难的，明汯在中低频方面比其他机构有更长时间的积累。“我们和其他机构业绩表现差距拉开主要在去年7月至今年1月间，一些量化机构因主板波动率和成交量下降影响业绩，而得益于之前的积累，我们在这期间的表现就相对更突出。”

幻方也在策略迭代优化上做足了功课，甚至在创新方面做了更多尝试。“幻方核心团队最早从事的是一些频率较高的交易型策略，成立公司后开始逐步构建量价因子为主的多因子选股框架体系，以承载更大管理规模。我们的收益一部分来自阿尔法选股，还有一部分来自短线交易型策略。与最初的交易策略相比，这套2.0策略体系在2017年完成，之后是不断完善的过程。”幻方量化CEO陆政哲接受记者采访时表示。

2018年起，幻方在多因子框架里运用新的技术手段，如机器学习、深度学习的算法类型，来支持因子挖掘和组合优化。“这可以算是幻方策略的3.0版本，这套策略对比2.0版本在收益层面变化更加明显，在风险可控范围内，提升了收益。当然，机器学习也可能会放大波动，需要一系列风控方式去构建风险收益比更佳的组合。”他说。

幻方对于技术的投入相当超前，其新一代AI超级计算机“萤火一号”已于今年3月正式投入运行。该服务器是由一个存储集群和一个计算集群组成，计算集群每秒可以进行1.84亿亿次浮点运算，相当于4万台个人电脑算力。

从最近两年的投资业绩看，股票中高频策略的表现的确相当抢眼。正因为此，不少公司转向这一领域，就连传统量化CTA私募也逐步加大相关布局。

量化投资大爆发背后：对冲成本高企等三大难题待解

在券商力推以及部分量化产品收益超预期的情况下，近两年量化投资不断火爆，一批头部量化私募迈过百亿大关，开始不断加大技术研发和人才的投入，各类策略层出不穷，成为私募行业一股不容忽视的力量。

在量化投资大举扩张背后，亦存在着一系列问题待解，包括目前对冲成本高企、策略容量以及投资人对量化理解不足等问题。有机构表示，目前量化年化对冲成本超过10%，甚至短期能达到15%，严重制约了量化投资的发展。

对冲成本高企，制约行业发展

目前，国内量化冲策略主要运用股指期货或者期权进行对冲，但对冲工具偏少、对冲成本高企等问题一直困扰着不少量化私募。

新锐量化私募深圳诚奇资产董事总经理何文奇表示，股指期货作为期货类投资标的，因参与门槛高，很多个人与公募类基金产品受限于监管与合规要求无法交易股指期货，因此大量以对冲为目的的股指期货空头需求没有对应的多头需求来匹配，造成了对冲成本高居不下。

千象资产创始合伙人、总经理马科超也表示，目前国内量化对冲工具依旧偏少，股指期货只有三个品种，而期权市场的流动性不足。近期，随着股指期货贴水加深、年化达到15%，导致阿尔法策略的对冲成本高企，整体还没有完全恢复到股灾之前。

“有些机构会运用融券、收益互换等场外衍生品，但操作起来相对复杂，远没有场内品种便利。此外，目前量化投资的自动化程度还需提高，但券商还是没有完全放开交易的自动化接口。”马科超说。

上海锐天投资董事长徐晓波也表示，量化对冲策略的对冲成本大致可以从两个角度拆分，一是股指期货保证金比例如果要求高，则多头端的资金使用效率将被迫降低。2019年，中金所进一步调降了股指期货的保证金比例，利好市场中性类产品；二是期货相对于现货的贴水幅度，从今年3月起，IC（中证500股指期货）各期合约维持深度贴水的状态，次主力合约的平均年化贴水幅度高达15%以上，使得量化对冲策略的对冲成本无形中高企。

何文奇表示，整体来看，目前量化年化对冲成本超过10%，甚至短期能达到15%，严重制约了量化对冲投资的发展。

谈到量化投资在国内发展所遇到的困难，思勰投资总经理吴家麒表示，首先还是投资人的理解问题。量化对投资人来说是个“黑匣子”，不少投资人很难真正信任量化私募。

“与海外相比，国内投资人的申购赎回频率高，对量化的理解程度弱。当然，人才竞争问题也会一直存在，未来只有少数公司有资本去招募最优秀的人才，量化私募的中后台运营的成本将不断提升。”吴家麒说。

量化私募的策略容量“天花板”尚未到来

2019年，明汯投资、灵均投资、锐天投资、金锝资产、幻方量化等五家量化私募突破百亿大关，在规模急剧扩张之后，幻方量化和九坤投资纷纷宣布“封盘”，量化私募的策略容量问题开始备受市场关注。

何文奇指出， “策略容量”是一个伪命题，或者说表述的不准确。只能说某个团队使用他们当前已研发的策略、在现阶段的市场条件下上能够有效管理多大规模，而不能说这类策略有个具体的容量，这些都是动态变化的。

比如说，日内高频策略，按国内的看法容量很小，原因是多方面的，但一个重要的原因是国内做高频的时间还不长，欧美做高频策略的管理规模也能到几亿乃至几十亿美元。

“如果一个团队长期积累策略，那么即使是高频策略也能做到很大规模；而策略更新换代慢，不能适应变化快的市场行情，那么即使过去号称可以管理很大规模的明星团队也会快速缩减。”何文奇说。

据了解，成立于2013年的诚奇资产，目前管理规模已达到50亿元。

然而，策略容量限制盈利能力一直是量化投资行业绕不开的话题，即使是海外量化巨头，亦将其顶级策略封闭不对外开放，以提升盈利能力。

2005年，詹姆斯·西蒙斯管理的大奖章基金，关闭外部募集渠道，并退还外部投资者的资金，将规模控制在50亿美元，客户均为他个人自营资金和旗下员工的资金。

国内量化发展至今，部分头部量化私募亦在效仿西蒙斯的做法，将其顶级策略产品封闭，这些不对外产品的业绩往往要好于公开募集产品。

徐晓波认为，当前国内量化策略的整体规模距离发达国家资本市场水平还有一段距离，国内也陆续出现了几家百亿级的量化私募，并且他们的规模仍在不断地增长。“在当下，策略容量上限还不是制约头部量化机构发展的桎梏。扩充策略容量的上限要求量化管理人有较为厚实的策略储备、有较强的学习能力、在投研上持续进行大力的投入。”

值得注意的是，策略容量问题和规模“天花板”背后，也凸显了行业竞争的激烈。

徐晓波称，国内量化领域未来的竞争格局一定会呈现出寡头的格局。包括我们在内，当前国内的头部量化机构每年的投研投入都在亿元量级，小型的量化机构难以保持高投入，也就难以快速迭代策略，去适应快速发展的市场。

外资量化巨头“狼来了”

在国内量化投资大发展的同时，外资量化巨头也将目光瞄准了中国市场。

2017年以来，外资机构加速进入中国市场，一些海外量化机构以外资私募管理人（WFOE）形式在中国展业，其中较具代表性的有Winton（元盛资本）、D.E.Shaw和Two Sigma，这给风声正起的国内量化私募业带来了更多竞争。而在高频领域，内外资PK更是早已展开。

Winton是全球知名CTA投资机构，旗下外资私募元胜投资在中国已发行8只产品。据券商中国记者了解，该公司管理规模超过20亿，在外资私募中领跑。D.E.Shaw旗下的德劭投资和Two Sigma旗下的腾胜投资去年也都完成了登记并发行了各自的首只产品。

思勰投资总经理吴家麒认为，市场是一体的，海外量化进入中国，将加速整个市场的机构化和有效化。短期对个人投资者的影响会更大，对国内量化私募的影响有限，竞争关系不会那么明显。“海外机构有他们的优势，比如成熟的策略体系和资本优势，可以不计成本做基础投入，这在高频领域表现会更突出，可以看到国内期货高频逐渐被海外垄断。但海外机构也有自己的弱势，做资管对硬件要求没有那么高，中国人相对更勤奋，国内一线量化资管和海外差距并不大。”

徐世骏表示，外资量化巨头进入对国内量化肯定会有影响，尤其是商品领域。国内商品市场和海外交易规则比较接近，这一领域竞争会非常激烈。但中国股市有自身特色，比如涨跌停板、不是T 0等，海外机构需要一段时间做策略调整。此外，国内很多因子开发也不完全基于统计套利，要求对中国市场有更多了解。明汯未来也会加大国际化布局，开发美股和欧洲市场的策略。

“相比之下，国内量化策略体系对当前市场的适应性可能更好，原因也比较简单，市场驱动下形成了好团队的高速进化——阶段性适应性好的机构更易得到市场认可，规模发展迅速，收入增长，投入相应增加，形成短期的正反馈。海外团队的优势主要在于成熟性：各种工作流程和规范、团队状况、策略体系乃至公司的长期投入、对市场长期格局演变的长久预期都经过了成熟市场的长时间考验，也更倾向于坚持公司特有的策略定位，从长期看，可能形成较为稳定的预期和客户关系。” 董艺婷称。

在她看来，对量化私募而言，当前是一个大发展机遇的开始。资管新规落地后的较长时间内，大量追求相对稳健收益的、过往投资于信托和银行理财的资金将进入标品市场。量化绝对收益类策略俨然是其中的优质资源，也是机构目前最希望广覆盖的资产。市场需求的预期规模之大，远远超过目前存量的供给。在需求的驱动下，相信会有更多的量化策略全面开花，并且得到优质的、规模化的、长期配置的资金。