AI重塑量化投资：从辅助工具到基础设施的应用现状与趋势

AI重塑量化投资：从辅助工具到基础设施的应用现状与趋势

2025年中国量化投资迎来AI规模化落地元年

端到端深度学习正从分治走向统一的范式跃迁

AI Agent从代码补全演进为自主投研工程师

AI竞争正从因子竞争转向智能体系统竞争

引言

2025年是中国量化投资的"AI奇点"之年。这一年，以DeepSeek为代表的大模型横空出世，AI从概念验证走向规模化落地，彻底改变了量化投研的生产范式。

在2025年之前，AI在量化行业中的角色主要停留在因子回测、数据清洗等辅助性工作层面。进入2026年，随着大模型能力的持续迭代，AI开始全面重构因子挖掘、组合构建、交易风控和合规运维等全业务链路。正如灵均投资首席投资官马志宇所总结的："AI的融入正在从根本上重塑整条投研生产链路。"

据《2025/26年度中国量化投资白皮书》（由宽邦科技/BigQuant主导连续编撰，2025年7月第四届白皮书研讨会公开解读关键数据）调研，88.34%的量化机构已落地至少一类AI Agent应用，其中代码生成的渗透率高达64.13%，数据清洗与语义理解达到57.40%，自动化因子挖掘达到53.81%。2025年量化私募总规模增至约2.6万亿元。AI已不再是少数先行者的实验，而是全行业的"标配"——正如鸣石基金创始人袁宇所言，AI已经成为行业标配，不再是差异化优势。

一、从辅助工具到基础设施：AI重塑量化投研全链路

量化行业是国内最早落地AI工具的资管细分赛道。AI对投研的重塑并非一蹴而就，而是沿着"单点工具→流程渗透→全链路重构"的路径逐层深入。

其一，研究者个体效能大幅提升。以往研究员依靠研读文献挖掘思路、再开展大量回测验证，周期长且产出质量不稳；如今依托大模型可迅速梳理海量文献、提炼研究思路，并辅助完成代码编写、公式与参数优化，既提升因子开发效率，也加深研究深度。

其二，投研角色与协作模式迭代。个体能力边界的拓宽使研究员逐步打破岗位壁垒、兼顾因子开发与模型搭建，弥补了过去分工割裂带来的协同短板；同时AI显著降低了跨资产、跨市场的研究成本，股票、转债、海外等不同方向的研究得以顺畅互通。

其三，机构组织架构随之优化。过去模块化、细分化的分工模式，正逐步转向更灵活、一体化的协作机制。AI不再只是提升某几个环节的效率工具，而是成为贯穿数据、因子、模型、组合、交易、风控、合规的全链路基础设施。

二、端到端：从"分治"到"统一"的范式跃迁

端到端深度学习是2025年AI量化领域最受关注的技术路线。

传统多因子框架将投研流程拆解为数据→因子→模型→组合优化→交易执行五个独立环节。每个环节的目标函数并不一致——因子挖掘追求的是单因子IC，模型追求的是预测精度，优化器追求的是风险调整后收益——这种"分段优化"必然带来信息损耗和目标错配。端到端的本质，正是打破这种人为分割，让一个统一的深度学习模型直接从原始数据（甚至是非结构化数据）出发，输出最终的仓位甚至交易指令。

据白皮书调研，行业在端到端的实践上呈现高度分化：54.4%的机构采用"特征/模型联合优化"的温和路线（保留传统因子环节但将其与模型训练深度耦合），这是当前最主流的路径；30%至43%的机构尝试了原始行情流、弱特征输入、强化学习直接输出权重等激进路线；而仍有18%至22%的机构明确否定端到端，认为传统多因子在实盘中更强或过拟合风险更低。

华泰证券金工研究指出，端到端建模不仅是效率的提升，亦是一种回归原始数据的研究范式——模型直接在原始数据空间中学习量价数据间的内在联系，而非依赖人工定义的特征。展望未来，端到端模型或将致力于打破时间尺度与数据形态的边界，通过对比学习等技术实现多频段信息的有效融合。

三、AI Agent：从代码补全到自主工程师

如果说端到端解决的是"模型如何学习"的问题，那么AI Agent解决的则是"研究如何组织"的问题。

2025年至2026年，Agent在量化行业的渗透经历了从"代码补全"到"自主工程师"的质变。白皮书调研显示，在核心策略组中，AI生成代码占比超过30%的机构合计已达74%，其中6.73%的机构AI生成代码占比超过90%。白皮书主办方宽邦科技创始人梁举的实践也印证了这一趋势——其平台2024年内部目标为"30%代码由AI生成"并轻松达成，2025年目标已上调至90%，部分模块甚至达到99%由AI输出。

稳博投资创始人郑耀对此有一个形象的判断："AI在编程上已是'95分的选手'，但在策略研究上仍只有'30分'。"回顾2025年，AI在代码生成能力上快速逼近顶尖人类开发者，这一能力跃迁直接改变了量化机构的招聘逻辑——不再需要大量负责基础代码实现的"螺丝钉"岗位，而更看重候选人驾驭AI、精准表达与逻辑交互的能力。

更为深远的变化发生在投研组织层面。AI Agent正从单点工具演变为覆盖研究全流程的智能体系统。PandaAI创始人兼CEO李昱琦在2026年8月的AI交易峰会上正式提出AI交易的L0-L4五级演进体系：

四、大语言模型：从非结构化数据到结构化信号

定义大语言模型为量化行业打开了另一扇门——处理非结构化数据的能力。

财报、研报、新闻、社交媒体、电话会议纪要……这些文本数据蕴含着大量传统量价因子无法捕捉的信息。在大模型出现之前，将这些非结构化信息转化为可量化的信号，成本极高、效率极低。2025年，这一局面被彻底改变。LLM在量化数据挖掘中的落地场景已高度丰富：社交媒体情绪挖掘（渗透率59.55%）、机构算法单识别（53.93%）、自动读取新闻并构建"情绪分域"（49.44%）、解析分析师报告与公告的隐含语义（48.31%）等已成为主流应用。

大模型不仅可以阅读财报中的基本盈利数据，还可以穿透附注，用知识图谱梳理隐蔽的关联交易，通过异常检测算法跨季度比对会计政策的微小变动。华泰证券的研究进一步指出，AI宏观量化正在经历从"解读数据"到"理解叙事"的范式转移——借助大语言模型，机构得以从海量新闻舆情中提炼宏观叙事与情绪因子，捕捉传统数据滞后的市场规律。

在因子挖掘领域，LLM的引入让传统遗传规划从"盲目搜索"走向了"语义理解"。华泰金工研究将其概括为：未来的因子挖掘可能是"认知型"的，即利用大模型等工具在稀疏的Alpha丛林中高效导航，从单一因子的发现转向因子协同与动态生命周期管理，不执着于追求复杂公式，而追求逻辑的稳健与可控。

五、挑战与风险：AI的双刃剑

AI的深度渗透也带来了新的风险与挑战。

一是策略同质化与算法共振风险。 当大多数机构使用相似的AI模型架构、相似的训练数据和相似的优化目标时，模型会收敛至相似的"最优策略"。一旦市场出现极端行情，这种隐性的策略趋同可能引发更大的尾部风险。蒙玺投资创始人李骧指出，经过多年投研迭代，头部量化在因子框架、交易算法和风险模型上的趋同度较高，浅层量价、资金流因子趋于饱和。

二是"过拟合陷阱"与"协同幻觉"。 AI Agent在因子挖掘中极易陷入过拟合，在数据清洗环节可能引入不易察觉的偏差；多个Agent之间容易产生"协同幻觉"并相互放大错误，且缺乏有效的验证机制制衡。黑翼资产创始人邹倚天表示，公司已建立四项审核机制防范AI幻觉——查数字必须用查询功能而非推理，代码实行"人审人、人审AI、AI审人、AI审AI"四重审核，策略上线前全程解释原理并延长观察期，以防止过拟合或幻觉。

三是数据合规风险。 另类数据在2025年被奉为圭臬，但数据的法律确权滞后于采购速度。2026年5月28日，"进门财经诉讯兔科技不正当竞争案"二审终审落槌，上海知识产权法院维持原判，判令讯兔科技下架旗下的"Alpha派"等全部侵权内容、公开道歉并赔偿约410万元，被业内视为AI时代金融数据合规的标志性判例。一旦底层数据源因合规问题被强制下架，依赖该数据训练的深度学习模型往往需要6至12个月才能完成迁移，期间的业绩断层是致命的。

四是监管的持续收紧。 2026年6月，上交所发布《关于强化参与者交易业务单元管理的通知》，启动对量化机构专属交易通道的清理，要求券商在3个月内完成不规范配置整改，终结依靠专属高速通道进行的算法套利与不公平微观定价权放大。证监会主席吴清在中国证券投资基金业协会会员代表大会上明确表示，将"深入调研，持续完善程序化交易监管的机制安排，更突出公平和规范，加强针对性监管"。2026年7月，新版程序化交易管理细则正式生效，行业全面进入严约束的合规化新阶段。

六、趋势与展望：从"行业标配"到"AI原生组织"

站在2026年的时间节点，AI在量化投资中的发展趋势已经清晰浮现。

趋势一：AI从"行业标配"走向"能力分水岭"。 当AI本身不再是差异化优势，真正的差距将体现在算力储备、AI研发深度、人才梯队、组织管理以及全球化布局五个维度。鸣石基金袁宇判断，国内量化已实现AI弯道超车，但先发优势正在消退、中美重回同一起跑线，未来三五年行业竞争将告别本土内卷、转向全球化博弈。

趋势二：从"使用AI的公司"到"AI原生组织"。 越来越多的私募正从"使用AI"蜕变为"AI原生"。量化投资过去的行业经验必须转化为AI能理解的知识库，方能持续创造价值。正如倍漾量化等机构所实践的，投研流程正从"因子、信号、模型、策略"四条并行线，收敛为"机器学习问题"的统一解决框架，未来的人将变成给机器不断升级的"工程师型基金经理"。

趋势三：多智能体协同成为新范式。 从单智能体闭环到多智能体协同（A2A），AI正在从"单个助手"走向"智能体团队协作"。未来行业竞争将从单点模型能力逐步演变为研究体系、协同能力和基础设施之间的竞争，人机协同将成为核心突破点——人类聚焦设定投资目标与风险预算、验证策略逻辑、判断极端风险，AI智能体承担研究员、交易员、风控官角色。

趋势四：全频段融合与多模态扩展。 未来的端到端模型将致力于打破时间尺度与数据形态的边界，实现多频段信息的有效融合，并引入文本等多模态信息，使模型从多维信息中主动识别市场状态迁移。

正如倍漾量化创始人冯霁所言："AI量化投资与AI围棋有相似之处。在AlphaGo推出之前，人类下围棋的开局定式几十年都没有变化，有了AI之后开局方式迎来更多可能性，量化投资也是如此。"量化投资乃至整个资管行业，正在迎来一场由AI驱动的结构性重塑。

常见问题（FAQ）

Q1：AI在量化行业的渗透到底处于什么阶段？

A：据《2025/26年度中国量化投资白皮书》调研，88.34%的量化机构已落地至少一类AI Agent应用，代码生成渗透率64.13%、数据清洗57.40%、自动化因子挖掘53.81%。2025年量化私募总规模增至约2.6万亿元。AI已从"单点工具"升级为贯穿全流程的基础设施，成为行业标配而非差异化优势。

Q2：端到端深度学习为何成为行业关注焦点，主流做法是什么？

A：端到端打破"数据→因子→模型→组合→执行"的分段优化，让统一模型直接从原始数据输出仓位与交易指令，避免信息损耗和目标错配。主流路线（约54.4%机构）是"特征/模型联合优化"——保留因子环节但与模型训练深度耦合；另有30%-43%尝试激进端到端，18%-22%明确否定。

Q3：AI Agent能替代量化研究员吗？

A：短期内是"人机协同"而非替代。AI在编程上已接近顶尖开发者（郑耀称"95分选手"，但策略研究仅"30分"），可承担代码生成、数据清洗、标准化研究等大量工作（PandaAI提出的L2-L3级单/多智能体闭环）。但人类仍需聚焦投资目标设定、风险边界控制与极端风险判断，头部机构的招聘逻辑也从"写代码"转向"驾驭AI"。

Q4：AI量化的主要合规与风险点有哪些？

A：一是策略同质化与算法共振，极端行情下可能放大尾部风险；二是过拟合与多智能体"协同幻觉"；三是数据合规（如进门财经诉讯兔科技案，判赔410万元），数据源被下架后模型迁移需6-12个月；四是监管收紧，2026年6月上交所清理专属交易通道、7月新版程序化交易管理细则生效。

作者毕超，金融行业风险管理从业者。本文仅代表作者个人观点，不构成任何机构立场。

数据说明：文中涉及《2025/26年度中国量化投资白皮书》的渗透率与占比数据（AI Agent 88.34%、端到端路线54.4%/30%-43%/18%-22%、AI生成代码74%/6.73%、LLM应用59.55%/53.93%/49.44%/48.31%等），均引自该白皮书公开的机构调研口径；该白皮书由宽邦科技/BigQuant主导连续编撰，具体数字以官方发布文本为准。

（内容由AI生成，仅供参考）