公司获奖与行业认可 - 公司于10月15日在“2025私募基金高质量发展大会”上荣获“金牛私募管理公司（三年期管理期货策略）”奖项，这是公司自成立以来第五次获得金牛奖 [1] AI在量化投资中的定位与作用 - AI被视为量化方法论的自然延展，本质上是更有特点、更具优势的统计学，能在高维、非线性、弱信号场景中显著提升识别与表征能力 [1] - AI是效率放大器，公司已用AI承接数据清洗、特征构造、代码生成与回测编排等繁琐环节，显著压缩从想法到实验再到上线的周期 [4] - AI被公司视作放大镜与涡轮增压器，负责效率、精度与广度的提升，但方向盘始终在人手里，真正的竞争在于清晰的问题定义、可行的路径设计以及将研究转化为生产力的能力 [2] AI在量化策略中的具体应用 - AI已系统性地应用在Alpha、CTA、算法交易等多个策略方向上，模型的识别力、响应速度与可迭代性持续提升，策略谱系更为完整 [3] - AI被嵌入数据-模型-工程-交易全链路，通过标准化数据域与特征库、研究可复现与灰度上线、交易工程优化执行路径等方式提升效率 [4] - AI信号与传统因子并行开发、分档校准、组合成低相关的多源Alpha，并以样本外稳定性、交易成本与容量约束作为统一评价标准 [7] 人与AI的关系及公司方法论 - 量化竞争不是简单的AI竞赛，AI只是工具，真正决定胜负的是人对问题的定义、逻辑的构建和边界的把握 [5] - 公司原则是方法中立、结果导向，合理使用AI可优化策略表现，但并非必须使用AI才能做出好策略，关键在于问题是否定义清楚、数据是否可靠、检验是否稳健 [7] - 在组织实践中，AI更多是赋能而非替代，让机器承接标准化与高频重复环节，使研究员与PM能聚焦于洞察生成与决策取舍 [5] 未来发展方向 - 随着数据要素丰富与工程基础夯实，AI在跨市场、跨资产与多模态融合中的应用空间将持续扩大，为策略进化与组合稳健提供方法红利 [3] - 公司将持续把AI嵌入多策略与全链路，在本土市场做厚底盘，并在多资产、多市场寻找低相关的新增量，同时坚持方法中立与结果导向 [8]