大会概况 - 2025量化行业高质量发展大会暨金融科技·量化机构金牛奖颁奖典礼于11月28日在上海徐汇西岸举行[1] - 大会主题为“创新驱动·责任担当”，超300位来自国内顶尖量化机构和科技领军企业的嘉宾参会[1] - 大会探讨金融科技、量化投资创新、AI技术应用等前沿议题，以及证券行业发挥“金融+技术”优势助力新质生产力发展的路径[1] - 大会由中国证券报主办，华鑫证券、西岸集团联合承办，深圳数据经济研究院提供独家学术支持[4] 行业发展阶段与前景 - 量化投资被视为科技与金融深度融合的核心领域，是提升金融服务质效的核心引擎，并肩负着服务实体经济、推动资本市场高质量发展的使命[1] - 行业正迎来以“创新提质、责任筑基”为特征的黄金发展期，创新与责任在资本市场中的价值日益突出[1] - 我国量化行业虽起步较晚，但依托庞大的市场容量、持续进步的金融科技以及日益完善的监管环境，展现出蓬勃的发展活力与创新动能[1] 公司战略与平台建设 - 华鑫证券自2017年提出“金融科技引领业务发展”战略，选择从提升二级市场投资效率切入，以“速度”为突破口打造量化投资基础设施[2] - 公司在打造极速系统时注重系统性度量与全局优化，通过平衡速度、容量与延时等指标实现整体投资效率提升[2] - 公司推出“鑫i”智能投研平台，以AI技术赋能投研全流程，嵌入主观多头及量化的工作流中[2] 技术应用与行业转型 - AI正重塑金融投研的底层逻辑，推动行业从人力驱动向智能赋能跨越[2] - 证券行业智能化转型的核心在于信息处理能力，机构需把握技术发展周期规律，明确人机协同边界，避免简单追逐AI概念[3] - 应坚持实证导向，将技术深度融入业务流程，实现“化学性融合”而非“物理性叠加”，以在数字化时代构建差异化竞争优势[3] - 人工智能的大规模应用让量化行业呈现前所未有的跃迁，机构需寻找投研体系与技术能力之间的“化学反应”[3] 投资理念与技术关系 - 无论技术如何演进，投资的基本规律不会改变，机构需要坚持价值投资理念[3] - 机构应全力拥抱AI带来的变化，运用AI技术提升决策质量而非替代决策本身[3]

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行业现状与发展阶段 - 量化投资在全球已有半个多世纪的演进，从理论探索到规模化、系统化应用，影响着资本市场运行生态 [3] - 中国量化行业虽起步较晚，但依托庞大市场容量、持续进步的金融科技及日益完善的监管环境，展现出蓬勃的发展活力与创新动能 [3] - 量化投资正迎来以“创新提质、责任筑基”为特征的黄金发展期 [3] 技术、策略与机制创新 - 量化投资深度融合大数据、人工智能、云计算等前沿技术，推动投资管理从“经验驱动”向“数据驱动”“智能驱动”转型 [3] - 量化行业在进行策略创新时坚守理性投资核心理念，依托科学模型迭代与系统策略优化，强化投资决策的逻辑性与客观性 [3] - 量化投资是激活市场运行效率的引擎，通过创新交易工具、优化定价模型、拓宽配置渠道，精准捕捉市场定价偏差、提升交易流动性，降低市场波动率、完善价格发现机制 [4] 社会责任与监管合规 - 量化机构肩负资产管理受托责任，凭借系统化风险控制与收益优化能力，为一般投资者提供专业机构化投资渠道，推动市场向“机构主导”转型 [6] - 量化投资的创新发展与普惠金融、数字金融高度契合，同时以数字化、智能化配置能力满足科技金融、绿色金融的发展需求 [6] - 监管促进量化行业规范、健康发展，公司不断完善贯穿“事前—事中—事后”的三层风控体系，推动策略可解释、行为可追踪、风险可管控 [9] 公司战略与实践路径 - 公司于2017年前瞻性确立“金融科技引领业务发展”核心战略，坚定走科技驱动差异化竞争的特色之路 [8] - 公司坚持“科技驱动+投研引领”双轮发展，全力打造“N+1+1+1”数智化能力体系，构建覆盖策略开发、交易执行、数据分析的全链条技术支撑平台 [9] - 公司致力于构建“全链条、一体化”专业服务生态，从产品设计、策略孵化到交易执行、风险控制、托管服务，提供专业化、系统化综合解决方案 [9] 未来展望与行业使命 - 公司将坚守“创新驱动”发展路径，扛起“责任担当”行业使命，共同推动量化行业规范创新、提质增效 [9] - 量化投资将更好地服务资本市场高质量发展、服务实体经济转型升级，为上海国际金融中心、全球资管中心建设贡献“量化智慧” [9]

大会概况 - 2025年11月28日，“2025量化行业高质量发展大会暨金融科技·量化机构金牛奖颁奖典礼”在上海举行，主题为“创新驱动·责任担当” [1] - 大会由中国证券报主办，华鑫证券、西岸集团联合承办，深圳数据经济研究院提供独家学术支持 [1] - 超过300位来自国内顶尖量化机构和科技领军企业的嘉宾参会，共同探讨金融科技赋能、量化投资创新及AI技术应用等前沿议题 [1] 行业趋势与展望 - 在人工智能、大数据、高性能计算等科技重塑金融生态的阶段，量化投资被视为科技与金融深度融合的核心领域，是提升金融服务质效、服务实体经济、推动资本市场高质量发展的核心引擎 [2] - 行业观点认为，量化投资正迎来以“创新提质、责任筑基”为特征的黄金发展期，创新与责任在资本市场中的价值日益突出 [2] - 中国量化行业虽起步较晚，但依托庞大的市场容量、持续进步的金融科技及日益完善的监管环境，展现出蓬勃的发展活力与创新动能 [2] 机构实践与战略 - 华鑫证券自2017年提出“金融科技引领业务发展”战略，选择从提升二级市场投资效率切入，以“速度”为突破口打造量化投资基础设施 [2] - 公司在打造极速系统时注重系统性度量与全局优化，通过平衡速度、容量与延时等指标，实现整体投资效率的提升 [2] - 为顺应行业变革，华鑫证券推出“鑫i”智能投研平台，以AI技术赋能投研全流程，嵌入主观多头及量化的工作流中 [2] - 公司曾以极速交易系统开拓量化市场，如今在AI赛道寻求新发展 [2] AI技术的影响与应用 - AI技术正在重塑金融投研的底层逻辑，推动行业从人力驱动向智能赋能跨越 [2] - 当前证券行业智能化转型的核心在于信息处理能力，机构需把握技术发展周期规律，明确人机协同边界，避免简单追逐AI概念 [3] - 技术应用应坚持实证导向，将技术深度融入业务流程，实现“化学性融合”而非“物理性叠加”，技术能力需与投资专业知识深度融合以构建差异化竞争优势 [3] - 人工智能的大规模应用让量化行业呈现出前所未有的跃迁，机构都在寻找投研体系与技术能力之间的“化学反应” [3] - 无论技术如何演进，投资的基本规律不会改变，机构需要坚持价值投资理念，运用AI技术提升决策质量而非替代决策本身 [3] 奖项评选 - 大会揭晓了“2025金融科技·量化机构金牛奖”，该奖项是2025证券业金牛奖的重要组成部分 [4] - 奖项评选旨在以服务国家金融战略为核心，构建金融科技领域专业评价生态，并聚焦国内量化行业发展需求，建立科学评价体系，搭建交流合作平台 [5] - 奖项涵盖五年期金牛量化机构（指数增强策略）、三年期金牛量化机构（指数增强策略、宏观量化策略、基本面量化策略）及年度金牛量化机构（宏观量化策略、基本面量化策略）等多个类别 [4] - 共有48家机构（含技术专家）获奖 [4]

公司概况与IPO动态 - 东莞市思索技术股份有限公司是一家拥有135项专利的精密连接器企业 其研发人员占比高达40% [1] - 该公司曾在2024年初主动撤回创业板IPO申请 但近期已重新出现在证监会的上市辅导备案名单上 [1] - 公司重启IPO的时机恰逢新能源 智能汽车等赛道经历深度调整后的复苏期 [4] 公司运营与研发实力 - 公司建立了德国法兰克福的海外分支机构 并拥有覆盖30个国家和地区的销售网络 [4] - 公司建设了CNAS认证实验室 [4] - 在撤回IPO后的8个月内 公司在汽车电子领域的专利数量又增加了12项 [16] 量化视角下的市场与机构行为 - 量化系统回溯过去十年200家科技型企业的IPO表现发现 在上市首年股价翻倍的企业中 有83%都经历了至少三次10%以上的回调 [3] - 市场共识的形成并非直线上升 例如某只股票在回调期间 尽管出现两根长阴线 但机构持仓反而增加了17% [7] - 决定股价长期走向的关键在于机构资金的参与程度 而非单纯的技术图形 例如同样的“双底形态” 因机构参与度不同 结果可能上涨50%或下跌30% [7] - 量化分析可揭示价格波动背后的真相 例如某只股票股价波动剧烈 但代表“机构库存”的数据显示机构参与度始终维持在高位 [11] - 而另一只具有“双底形态”的股票 量化数据显示除了最初几天有零星机构活动外 后续反弹完全没有大资金参与 [12][15] 公司基本面与市场关注度 - 在思索技术撤回IPO后的三个月内 行业研报提及量环比增长40% 专利引用次数增长25% 核心客户合作公告增加3次 [17][18] - 这些数据聚合后显示企业的基本面仍在持续改善 近期已吸引多家知名投资机构出现在其调研名单上 [17] 行业观察与投资方法 - 对于类似思索技术这样的技术型企业 不应只看IPO进度 而应关注研发投入 专利增长等硬指标 [20] - 建议学会用量化工具监测行业资金流向 [20] - 机构行为往往领先价格变化 [20]

固态电池板块现状 - 广汽集团全固态电池中试产线投产，联得装备、壹石通等个股涨停，市场热情高涨 [3] - 国轩高科宣布“金石电池”进入中试量产阶段，贝特瑞开发出锂碳复合负极材料，显示技术突破 [3] - 彭博新能源财经预测2035年固态电池渗透率仅5%-10%，与当前市场狂热形成鲜明对比 [3] - 龙头个股有机构持续布局痕迹，但跟风上涨的小盘股多为游资炒作，部分概念股已出现资金撤离迹象 [10] 市场突破行情分析 - 传统技术分析中放量突破需小心、缩量突破是好的判断在当前市场已失效 [4] - 去年四季度37%的放量突破最终演变成中期顶部，而26%的缩量突破反而持续走强 [4] - 真正的突破伴随“机构库存”数据持续活跃，或为出货制造跟风机会而在突破后快速衰减 [4][5] 银行股历史表现 - 从2022年开始，在市场质疑声中银行板块走出长牛行情 [7] - 2022年股价滞涨期间“机构库存”数据始终活跃，显示大资金在默默吸筹 [7] - 2024年银行股创历史新高时，量化数据显示机构持仓仍在增加 [7] 白酒板块教训 - 从2023年10月开始，白酒板块“机构库存”数据突然消失，出现持续阴跌 [9] - 没有机构参与的反抽都是昙花一现，当量化数据显示机构集体撤离时需警惕 [9] 投资策略启示 - 真正受益于技术突破的企业会走出独立行情，而蹭热点的公司最终会现出原形 [10] - 在由大资金主导的市场里，“谁在买”比“买什么”更重要，“为什么涨”远比“涨多少”重要 [9][10]

对“七赔二平一赚”现象的批判与样本失真论 - 文章核心观点认为“七赔二平一赚”的统计样本失真，因为它将大量缺乏基本知识和投入的“投资者”纳入统计范围，类比为将小学生纳入本科录取率统计[1] - 提出应以投入时间定义投资者“学历”，例如每周从事投资研究40小时、持续3年（总计约6000小时）可算“高中毕业”，并认为对此类人群统计结果可能逆转[1] - 强调投资是专业的事情，需要付出足够努力，而大多数人努力程度之低，远未到比拼天赋的阶段[1] A股市场生态与资金失血分析 - 指出2019-2023年五年间，A股市场每年因IPO、减持、印花税、佣金、管理费（扣除分红）净失血约1.3万亿元，相当于全国2.2亿账户每年平均贡献6000元，这是“七赔二平一赚”的根源[2] - 认为若限制IPO和减持、鼓励分红，使市场接近零和，盈亏比例可能改善为“5亏3平2赚”[2] - 提出若完善做空机制并推行类似401计划的全民养老金入市，使市场成为价值投资土壤并与GDP同步增长，盈亏比例可能变为“4亏3平3赚”[2] - 补充指出2023年A股分红约2.4万亿元，但大部分流向政府、机构及持有非流通股的大股东，散户所得甚少，这部分资金构成永久性失血[3] - 指出大部分上市公司以融资圈钱为终极目的，从资本回报率等指标看，5000多家公司中优质公司可能不足10%[3] 散户投资者行为与结构特征 - 引用券商统计数据，指出账户资金量在100万元以上的散户用户可能仅占5%[3] - 认为大部分散户看不上月收益1%或0.5%，追求暴富导致频繁交易、追涨杀跌，从而在手续费上被持续抽血[3] - 指出若散户将长期年化收益预期设定在3-5%则相对容易实现，但多数人“心比天高命比纸薄”，连基本情绪都难以控制[4] - 提及一项实证：一个自2021年8月30日创建、仅投资货币基金（银华日利ETF）的组合，跑赢了67.14%的沪深投资组合[5][6] 关于投资成功因素的争议观点 - 一种观点认为，在A股此前的负和游戏及制度性偏向融资方的市场生态下，个人投资者作为底层参与者，在总量上必然是财富的贡献者，“七赔二平一赚”是必然的统计结果，与个体努力关系不大[15] - 另一种观点认为，投资成功很大程度上依赖运气，包括在新手阶段存活下来、及时找到有效的投资策略（如可转债策略），并在正确时机运用[9] - 有评论指出，许多流行策略（如龙头战法、涨停战法、高频交易、狭义价值投资等）在错误的时间点使用会导致失败，努力和时间若方向错误反而会加速亏损[10][11] - 有观点反驳了单纯以研究时间长短论投资能力的逻辑，认为这与游戏类似，赢家才能持续参与，输家则被淘汰；如同学习，在相同时间和强度下，天赋和条件差异决定结果[16][17] - 有随机抽样案例显示，即使是学历和政策水平较高的35-40岁处级干部，在股市中长期（10-15年）整体亏损也是普遍现象[7] 对投资者心态与市场周期的观察 - 指出牛市时市场情绪乐观，熊市时悲观情绪加剧，甚至可能认为“七赔二平一赚”都是奢望[12][13] - 认为投资低门槛化（如通过支付宝便捷购买基金）导致参与者鱼龙混杂，亏钱是大多数人的结果[14] - 提出更悲观的看法，认为长期看可能是“90/10”甚至“95/5”的盈亏比例，即绝大多数人亏损，少数盈利者也可能因路径依赖和思维僵化，在遭遇意外时（甚至使用杠杆）遭受重创[15]

ETF资金流向 - 国泰中证全指证券公司ETF单日净流入4900万元[1] - 广发国证新能源车电池ETF紧随其后出现资金流入[1] - 融资融券余额整体下降14亿元，但特定行业ETF获得资金流入[3] 行业板块表现 - 券商和新能源领域出现专业资金布局迹象[3] - 银行ETF出现资金流入迹象[12] - 创新药板块在行情中表现分化，30%个股出现下跌[5] 市场行为分析 - 量化数据显示机构资金在特定股票中持续存在，表现为橙色机构库存柱[5][6] - 蓝色回补柱伴随橙色机构库存被识别为机构震仓行为[10] - 缺乏机构库存仅有蓝色柱体被识别为散户博反弹行为[10] 板块轮动特征 - 指数上涨35%行情中石化板块表现滞涨[4] - 广康生化等冷门股因持续机构库存走出独立行情[5] - 专业资金通过行业ETF进行精准布局，而非争论市场方向[12]

核心观点 - 报告围绕AIEQ、ProPicks、QRFT三类代表性AI资管产品进行复盘，探讨AI能否为投资者带来超额收益[2] - 当前海外AI资管产品总体提质增效但不宜过度“神化”，AI更可靠的价值在于提升信息处理效率与投研流程标准化，而非保证持续战胜指数[2] - 判断AI资管产品是否可靠应优先关注三点：长期相对基准是否有净超额、费率与换手后收益是否仍成立、信号与业绩披露是否可复盘可验证[2] AI驱动型资产管理进展 - 投资决策机制正经历从传统量化投资到AI驱动型资产管理的根本性范式转移[3] - 传统量化模型面临非结构化数据爆炸式增长带来的维度灾难，而新一代AI选股策略采用深度学习、强化学习及自然语言处理技术[3][4] - 新一代AI系统具备从海量噪音中“涌现”新规则的能力，能够识别人类分析师无法察觉的非线性市场模式和微观相关性[4] AIEQ ETF案例剖析 - AIEQ是全球首只完全由人工智能系统主动管理的ETF，底层框架由EquBot开发并依托IBM Watson平台，每天处理数百万份非结构化文本以提取情绪信号[5] - 截至2025年11月，AIEQ年初至今回报率约9.38%，跑输标普500指数（SPY）约3个百分点；5年累计回报率33.85%，大幅落后于SPY的85.61%[10][13] - AIEQ年换手率达1159%，高频率交易导致成本严重侵蚀收益；管理费率为0.75%，是SPY（0.09%）的8.3倍；资产管理规模仅1.14亿至1.17亿美元，增长停滞[13][16][18][21] Investing ProPicks案例剖析 - ProPicks代表AI参与投资的SaaS模式，为用户提供每月选股名单，其Tech Titans策略自2023年10月上线至2025年11月累计回报率达98.7%，超越标普500指数55个百分点[21][25] - 该策略成功捕捉多只牛股，如Super Micro Computer（持有期收益+186%）、MicroStrategy（+95%）、ViaSat（+165%）[26][33] - 策略超额收益源于嵌入基本面约束的量化择时框架，自上而下贯穿“算力—能源—应用”配置链条；“理性止盈”机制贡献约40%的相对超额收益[34][35] - 订阅费年付优惠后约每月9–14美元，对小资金投资者成本较高；存在执行风险，信号与下单间的时间差可能导致5%–10%的滑点[36][37] QRFT ETF案例剖析 - QRFT核心是通过AI优化传统因子投资框架，利用贝叶斯神经网络动态评估质量、价值、动量等五个核心因子的有效性，每月调仓[38][39][43] - 截至2025年11月，QRFT五年年化收益约+14.9%，与标普500（+14.5%）接近；2025年至今收益率略优于标普500，但2024年跑输基准约4个百分点[45][47] - 产品年换手率达267%，管理费率0.75%；资产管理规模仅1000万至1500万美元，面临清盘风险；日均成交量约3000-4000股，流动性较差[47][48][49] AI资管产品综合对比 - AIEQ作为情绪流主动型ETF长期跑输SPY，受市场情绪波动大且高成本侵蚀收益[2][13][16] - ProPicks订阅型产品在科技顺风期收益突出，但对执行纪律与滑点高度敏感，实际复现难度高[2][25][37] - QRFT AI增强型ETF长期与标普500接近，阶段性强弱分化明显，更偏窄幅增强而非稳定高Alpha[2][45][47]