"当一名分析师上调股票评级时，是否真正预示股价即将上涨？对此，AI量化模型可以更精准地判 断。"瑞士百达资管量化投资主管雷德玮近期在接受中国证券报记者专访时表示，AI通过算力提升和开 源工具普及，正在推动量化投资进入2.0时代。传统量化局限于价值、动量等少量因子进行分析，AI量 化可以识别数百个高频信号，挖掘数据中的非线性关系。 在加入瑞士百达之前，雷德玮在贝莱德（2009年之前为巴克莱全球投资）工作了22年，后来担任系统化 主动股票（SAE）业务的欧洲、中东和非洲地区（EMEA）产品策略主管以及SAE ESG产品的首席产 品策略师。 全球资本对中国市场兴趣回升 在雷德玮看来，AI量化策略已从发达市场起步，正系统性地拓展至新兴市场，A股也在计划版图之中。 他直言："目前，我们的AI量化策略产品尚未配置A股，主要因为其投资范围以MSCI World指数为跟踪 标的，主要覆盖的是发达市场股票；但团队已在推进新兴市场版本，预计明年有望将部分A股纳入投资 范围。目前在中国相关资产上，策略已少量参与港股；若新兴市场版本落地，A股将成为下一步的重要 资产。" 基于对量化行业的观察，雷德玮表示："目前全球资本对中国的兴趣正 ...

雷德玮（David Wright），现任瑞士百达资产管理量化投资主管，负责Quest（量化股票和解决方案）以 及指数股票业务。他于2022年加入瑞士百达资产管理。此前，他曾担任量化业务策略Quest联席主管。 在加入瑞士百达之前，雷德玮在贝莱德（2009年之前为巴克莱全球投资）工作了22年，后来担任系统化 主动股票（SAE）业务的欧洲、中东和非洲地区（EMEA）产品策略主管以及SAE ESG产品的首席产品 策略师。 "当一名分析师上调股票评级时，是否真正预示股价即将上涨？对此，AI量化模型可以更精准地判 断。"瑞士百达资管量化投资主管雷德玮近期在接受中国证券报记者专访时表示，AI通过算力提升和开 源工具普及，正在推动量化投资进入2.0时代。传统量化局限于价值、动量等少量因子进行分析，AI量 化可以识别数百个高频信号，挖掘数据中的非线性关系。 瑞士百达资管为瑞士百达集团旗下的机构资产管理和基金管理公司，瑞士百达集团拥有220年历史，截 至2025年6月30日，集团资产管理规模达7110亿瑞士法郎。目前，雷德玮带领的瑞士百达资管量化股票 及解决方案投资团队的管理规模为250亿美元，旗下AI量化策略产品已在发达市场 ...

□本报记者 王雪青 雷德玮（David Wright），现任瑞士百达资产管理量化投资主管，负责Quest（量化股票和解决方案）以 及指数股票业务。他于2022年加入瑞士百达资产管理。此前，他曾担任量化业务策略Quest联席主管。 在加入瑞士百达之前，雷德玮在贝莱德（2009年之前为巴克莱全球投资）工作了22年，后来担任系统化 主动股票（SAE）业务的欧洲、中东和非洲地区（EMEA）产品策略主管以及SAE ESG产品的首席产品 策略师。 "当一名分析师上调股票评级时，是否真正预示股价即将上涨？对此，AI量化模型可以更精准地判 断。"瑞士百达资管量化投资主管雷德玮近期在接受中国证券报记者专访时表示，AI通过算力提升和开 源工具普及，正在推动量化投资进入2.0时代。传统量化局限于价值、动量等少量因子进行分析，AI量 化可以识别数百个高频信号，挖掘数据中的非线性关系。 全球资本对中国市场兴趣回升 在雷德玮看来，AI量化策略已从发达市场起步，正系统性地拓展至新兴市场，A股也在计划版图之中。 他直言："目前，我们的AI量化策略产品尚未配置A股，主要因为其投资范围以MSCI World指数为跟踪 标的，主要覆盖的是发达市场 ...

量化选股型基金市场概况 - 截至2025年二季末，全市场量化选股型基金数量达277只，合计管理规模903.20亿元[3][12] - 此类基金不受指数成分股比例和跟踪误差约束，投资范围更广且风格暴露自由度更高，业绩弹性显著[3][12] - 策略环境宽松允许基金经理构建差异化投资框架，但投资者面临策略认知不清晰的挑战[3][13] 基金经理策略框架分析 冯玺祥（信达澳亚基金） - 采用多因子线性模型与机器学习动态加权模型分仓运作，中证1000对标产品中两类模型等权配置，中证2000对标产品中机器学习模型占比60%-70%[4][16][23] - 因子库包含1000多个因子（70%基本面因子+30%量价因子），采用大类因子等权合成方式[14][22] - 代表产品信澳星耀智选任职以来累计收益40.66%，年化超额15.37%；信澳星亮智选累计收益74.91%，年化超额19.75%[17][21] - 风险控制采用Barra模型，小市值产品风格暴露控制在0.3倍标准差，行业偏离度控制在2%-3%[14][24] 高崇南（国泰基金） - 聚焦高股息、质量、成长三类风格配置，2025年配置比例为20%高股息+25%成长+50%质量[14][43] - 采用树模型合成约100多个选股因子，分仓运作维持20%年化波动率目标[4][14][35] - 代表产品国泰量化策略收益2024年以来年化收益14.89%，2025年以来年化收益28.72%[36][41] - 持仓高度分散，成分股外权重达48%，行业偏离度控制在1.10%以内[45][48] 林景艺（信达澳亚基金） - 采用"基金优选→持仓还原→指数增强"三步法，复制万得偏股混基金指数并叠加多类阿尔法模型[5][62] - 港股配置采用多因子线性体系，因子库包含100-200个以基本面为主的因子[14][63] - 代表产品信澳宁隽智选任职以来累计收益36.59%，年化超额6.52%，年化跟踪误差6.74%[53][60] - 持股数量达350-450只，2024年下半年换手率升至10.28倍，风格暴露控制在0.4-0.5倍标准差[66][64] 时赟超（鹏华基金） - 多因子线性模型（40%）与机器学习非线性模型（60%）融合，预测周期缩短至周频[5][74][83] - 因子库涵盖10大类因子，包括另类数据（ESG、舆情等），线性模型中基本面因子占比50%-55%[14][81] - 代表产品鹏华量化先锋2024年以来年化超额10.28%，2025年以来年化超额19.99%[75][80] - 风险控制侧重波动率和市值因子偏离，持仓分散至700只，半年换手率达6.27倍[74][84] 翟梓舰（西部利得基金） - 采用"核心+卫星"策略，核心AI策略包含神经网络+树模型中长期预测和RNN高频量价因子[6][92] - 西部利得量化优选AI策略与主动量化各占50%，中证1000指增产品采用70%AI策略+30%多因子线性模型[6][14] - 代表产品西部利得中证1000指增任职以来年化超额5.67%，2025年以来年化超额约12%[93] - 指增产品设置行业偏离不超过3%、风格暴露0.3倍标准差硬约束[14] 团队与产品线特征 - 信达澳亚量化团队10人，统一采用HI+AI框架，产品线覆盖11只量化选股型和2只量化固收+产品[32][71] - 鹏华量化团队22人（13人策略+9人指数），产品线覆盖主流宽基指数增强和主动量化品种[14][91] - 西部利得量化团队7人，专注AI算法开发与基本面量化策略结合[14]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 报告聚焦民生加银基金经理杨林及其管理的民生加银智选成长基金，杨林从业经验丰富，投资框架多元且注重迭代，产品业绩领先、持仓分散、交易换手或为主要收益来源 [3][7]。 根据相关目录分别进行总结 1. 民生加银杨林——持续迭代维持竞争力，多维因子+AI 技术增厚收益 - 基金经理概况：民生加银杨林证券行业从业超 13 年，投资经理年限约 1.6 年，在管产品 1 只；其基金经理指数在 24M9 前受市场风格影响小幅落后沪深 300，24M9 行情以来显著战胜 [7]。 - 投资框架：杨林量化投资会用多维度信息转化为投资因子，通过人工和机器学习构建因子，长/中/短/超短周期因子比例约为 2:2:3:3；AI 技术在多维度应用；其量化投资理念注重持续更新迭代，在数据、模型、训练端迭代，过去几年多次迭代，每年 1 - 2 次，验证新策略显著优才实盘 [9][11][14]。 - 代表产品：民生加银智选成长成立于 2024 年 6 月，由蔡晓、杨林担任基金经理，目标是控制风险追求超越基准回报；采用“类中证 500 全市场增强×50%权重 + 类中证 1000 全市场增强×50%权重”股票策略；吸收高阶 PB - ROE 框架，持仓有低 PB 特征 [18][20][21]。 2. 民生加银智选成长业绩表现分析 - 业绩表现：产品自成立至 2025/6/27 收益回报达 27.94%，处于主动权益前 20%，年化波动率 24.80%，处于中游偏低水平；年化 Sharpe 比率 1.18，Calmar 比率 2.40，约处于主动权益前 10% [29]。 - 相对表现：与复合指数对比，自 24M11 以来显著领先，相对收益稳定；24M10 至 25M6 月度胜率 77.8%，月超额收益均值 0.34% [33][37]。 3. 民生加银智选成长投资特征分析 - 持仓特征：个股持仓分散，24H2 前十大个股占比约 6%，前三十大占比约 17%；市值风格定位于中小市值，不配置微盘股 [43][48]。 - 行业分布：较中证 500 + 中证 1000 有小幅度超低配操作，24H2 小幅超配基础化工等行业，小幅低配电子等行业 [49]。 - 收益来源：交易换手或是主要收益来源，产品交易有显著收益贡献度，结合适度高换手率，股票换手获取超额收益可能是业绩领先主因；板块绝对收益来源多样，金融地产、科技创新贡献多，科技创新、金融地产相对收益获取能力强 [53]。

AI量化投资发展 - 路博迈基金量化团队运用深度神经网络模型优化选股逻辑、因子模型和风险控制，个股选择贡献超额收益超70% [3] - AI量化模型通过挖掘财务、交易、舆情等另类数据，捕捉市场非理性因素带来的机会，超越传统量化策略 [3] 美联储加息影响 - 2025年美国核心PCE通胀率逼近3%，CPI通胀或飙升至5.4%，GDP增长预期2.9% [4] - 华尔街对美联储加息概率押注从不足10%升至34.6%，高盛、汇丰预测加息幅度或达75个基点 [4] 投资逻辑变化 - AI量化模型在加息引发的市场波动中面临挑战，需快速更新数据和调整策略以适应流动性收紧和资产价格波动 [5] - 具备动态学习能力的AI模型可识别加息周期中抗风险能力强的行业和个股，优化组合配置 [5] 资产类别表现分化 - 科技股分化：英特尔因芯片部门拆分传闻单日大涨16%，Meta、奈飞等成长股因加息预期面临资金流出和估值压力 [6] - 债券市场受加息冲击价格下跌，但AI量化可通过算法在期限和信用等级间寻找相对价值 [6] - 黄金短期受美元走强抑制涨幅，AI量化可利用多维度数据分析把握短期波动节奏 [6] 投资策略调整建议 - 权益类资产需关注业绩稳定、现金流充沛且受加息影响小的行业和公司 [7] - 增加现金类资产储备以应对市场不确定性 [7]

量化私募AI布局现状 - 国内百亿量化私募达39家，其中15家已在AI领域取得成果或布局[1] - 念空科技成立上海全频思维人工智能科技公司专注前沿AI研究，并与上海交大合作发表大模型研究论文[1] - 幻方量化与九章资产作为DeepSeek背后机构，推动量化行业从"工具使用者"向"创新贡献者"转型[2] 头部量化私募AI应用成果 - 念空科技旗下4只量化产品近1年收益均值达21.50%，创始人管理的两只产品收益分别为33.96%和23.24%[1] - 15家百亿AI量化私募中，13家机构管理的157只产品近1/3/5年收益均值分别为29.91%、41.15%、117.06%[2] - 幻方量化11只产品规模18.57亿元，近半年收益17.48%，近1年收益38.37%位居行业第一[2] AI对量化投资的影响 - 私募排排网数据显示，2020年后量化多头与主观多头策略收益差显著放大，反映科技爆发助力量化投资[2] - 行业普遍认为"AI+量化"将成为投资者重要考量因素，因量化机构具备AI技术应用的天然优势[2] - 头部机构通过大模型研究（如念空科技的自适应混合训练方法论）实现技术突破[1]