1. 海外量化动态 1.2 市场波动中美国大型量化管理人跑输中小管理人 根据Financial Times的统计，2025年上半年Citadel收益2.5%，相比于小型多基金经理制的Balyasny、ExodusPoint等机构7%以上的收益明显落后，Millenium也遇到了类似的 情况，这一现象主要来自于关税等事件的频繁变化使得策略回撤提高。与此同时，Citadel、Point 72更偏基本面、集中度更高的组合今年表现优于其旗舰策略。 1.1美国高低频量化管理人开始呈现融合趋势 2025年中，美国私募量化出现了一定的回撤，这主要来源于"垃圾股"的反弹（这些股票往往存在于量化组合的空头部分），但这也和高频做市机构如Citadel、Jane Street和量 化alpha管理人如Millennium、Point72策略重合度越来越高有关。 高频做市业务在过去20年中发展迅速，和境内的情况类似，2010年市场下跌开始，投资者就常认为高频交易对市场带来了伤害、加速了市场下跌，这一争议持续存在。但在从 业者看来，高频交易主要在做市中使用，为广大投资者提供流动性、降低了交易成本。发展到现在，高频交易的竞争异常激烈、利 ...

美联储政策立场分析 - 美联储主席鲍威尔关于12月降息并非“定局”的评论，并未阐明暂停降息的宏观理由，而是以联邦公开市场委员会内部意见分歧严重来解释 [1] - 美联储上个月已预估12月降息，贝莱德认为鲍威尔的言论显示美联储将再次降息，表明委员会面临更复杂的决策动态 [1] - 美联储正在淡化潜在的风险泡沫以及低利率可能发挥的作用，宽松的金融环境不会阻止其降息 [2] 劳动力市场与通胀 - 美联储重申劳动力市场疲软仍是降息的关键因素，这与贝莱德9月的观点转变相符 [1] - 劳动力市场疲软有助于降低通胀，使美联储能够降息，私营部门指标和各州失业救济申请数据均显示劳动力市场进一步疲软，但未出现引发经济大幅放缓担忧的急剧恶化 [1] 贝莱德投资立场 - 基于劳动力市场疲软有助于降低通胀并使美联储能够降息的观点，贝莱德坚持风险偏好立场 [1] - 美联储应对近期回购市场压力及其缩减资产负债表行动的结束，支持了贝莱德继续保持风险偏好立场 [2]

The Federal Reserve meeting that wrapped up Wednesday both delivered on expectations and offered a few surprises. Here are five key takeaways:"He kind of did a WWE slam on those expectations of a December rate cut. [The door is] not completely closed, I guess, but it was expected to be a foregone conclusion. And he came out pretty vociferously and said, 'Nope, better not think about it that way.'" — Dan North, senior economist at Allianz"So, regardless of the use of alternative data sources the Fed can draw ...

Jeffrey Rosenberg, portfolio manager of the systematic multi-strategy fund at BlackRock, says there's an asymmetry between Federal Reserve monetary policy and financial conditions. He speaks on "Bloomberg Surveillance: The Fed Decides." ...

格隆汇10月29日｜据市场消息，伦敦证券交易所集团（LSEG）扩大与贝莱德在私募市场数据方面的合 作伙伴关系。 ...

President Trump is threatening fresh tariffs on some of America's top trading partners.Tariffs are a surcharge placed on physical goods imported into the United States. President Donald Trump uses them to encourage companies to manufacture their products domestically rather than overseas. While this is great in theory, tariffs significantly increase prices for consumers, which can hurt economic growth, and they can also lead to a highly damaging global trade war.That's why the S&P 500 was down by as much as ...

核心观点 - 大语言模型正将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha因子，从根本上拓展了传统投研的信息边界[1] - 从大语言模型的信号提取、深度强化学习的动态决策到图神经网络的风险建模，AI赋能资产配置的全链条技术栈已具备现实基础[1] - AI正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进，重塑买方的投研与执行逻辑[1] - 头部机构的竞争已升维至“AI原生”战略，其核心是构建专有、可信且能驾驭复杂系统的AI核心技术栈[2] - 对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径[3] AI技术对资产配置范式的重塑 大语言模型的应用与挑战 - 大语言模型凭借自注意力机制能够精准捕捉词汇在句子中的复杂关系与上下文含义，实现更精准的金融情绪判断，将投资分析从数字领域拓展至语义领域[11][12] - 金融专用大语言模型的开发遵循预训练加微调的两步范式，业界已开发出BloombergGPT（500亿参数）、FinGPT、FinBERT与FinLlama等专用模型[13] - 大语言模型可直接为算法交易系统提供情绪信号，并实现7×24小时不间断监控全球信息流以识别潜在风险早期信号[14] - 大语言模型应用面临数据偏见与模型幻觉、高昂计算成本、可解释性难题等挑战，金融专用大语言模型的竞争正演变为围绕专有数据与微调专业知识的军备竞赛[15][16] 深度强化学习的革新价值 - 深度强化学习采用“智能代理”与“环境”交互的学习范式，目标是在长期内实现最优回报的决策策略，而非一次性精准预测[17][18] - 主流深度强化学习算法包括演员-评论家方法、近端策略优化和深度确定性策略梯度，其中深度确定性策略梯度专为连续行动空间设计，非常适合投资组合管理任务[19][20] - 深度强化学习面临数据依赖与过拟合风险、市场周期适应性难题、高昂计算成本以及现实世界约束整合等发展瓶颈[21][22] 图神经网络的风险建模能力 - 图神经网络将整个金融系统抽象为网络，其中“节点”代表金融机构，“边”代表它们之间的相互关联，能够捕捉风险通过网络进行“传染”的动态过程[23] - 图神经网络通过“消息传递”机制让每个节点聚合其邻居节点信息，从而感知其在网络中的局部和全局环境，为监管部门提供强大的压力测试模拟工具[24][25] - 图神经网络可帮助投资者识别高度关联的“公司集群”，构建更有效的投资组合对冲策略，实现对整个“社区”风险的对冲[26] 头部资管机构的AI实践 贝莱德的AlphaAgents系统 - AlphaAgents系统通过模拟人类投资委员会的“协作与辩论”机制，设立基本面分析、情绪分析和估值分析三个具有明确角色分工的AI智能体[30][31] - 系统选择GPT-4o作为核心模型，在事实分析基础上进入对抗性辩论与共识辩论环节，通过多轮讨论直至所有智能体达成一致共识[31][33] - 回测实验显示，在风险中性策略下，多代理投资组合的累计回报和夏普比率显著优于所有单代理组合及市场基准，而在风险规避策略下成功实现了规避下行风险的策略目标[34][35] - AlphaAgents代表了人机协作模式的根本性升级，其多智能体辩论机制提高了分析严谨性并减少AI幻觉问题，为AI决策的可解释性提供重要支撑[39] 摩根大通的AI原生战略 - 摩根大通每年在AI上投入20亿美元，2025年技术预算高达180亿美元，其中AI是核心部分，通过设立专门AI研究部门系统性地推进金融AI基础研究[42][43] - 2024至2025年间，摩根大通AI部门共发表140篇出版物，包括15篇期刊论文和63篇会议论文，其中8篇发表于AAAI顶级会议[44] - 摩根大通的AI战略围绕三大支柱：构建专有可信的AI核心技术、通过模拟与自动化决策掌控复杂系统、从物理与另类数据中创造信息优势[45][53][58] - 在可信AI领域，摩根大通研究在不直接接触敏感数据前提下实现模型公平性的方法，以及开发具备数学上可证明隐私保护能力的合成数据[46][47] 对国内资管机构的启示 - 国内资管机构应进行顶层设计并寻求差异化破局，成立跨部门AI战略委员会，制定符合公司特色的转型路线图，采取“聚焦突破”策略[63] - 技术实施层面应采取“三步走”策略：夯实数据基础、基于开源框架进行模型选择、确立“人机协同”原则将AI定位为投研团队的“智能副手”[64] - 必须打破传统部门壁垒，构建融合投资洞察、数据科学和工程实现的跨职能团队，采取“外部引进与内部培养”双轨制进行人才建设[65][66] - 需要建立覆盖模型全生命周期的治理框架，特别关注大语言模型的“幻觉”问题，前瞻性布局“可信AI”能力建设[67]

核心观点 - 大语言模型、深度强化学习和图神经网络三大技术正从信息基础、决策机制到系统架构三个层面深度重构资产配置的理论与实践 [1] - AI技术栈已具备现实基础，AI正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进 [1] - 头部机构的竞争已升维至构建专有、可信且能驾驭复杂系统的"AI原生"战略，其核心是全链条的专有技术布局 [2] - 对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径，构建务实高效的"人机协同"体系 [2][3] AI技术范式重塑 大语言模型（LLMs） - LLMs通过深度理解财报、政策等非结构化文本，将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha因子，根本上拓展了传统投研的信息边界 [1][11] - 金融专用LLMs的开发遵循预训练加微调的两步范式，以克服通用模型在金融专业术语理解上的不足，业界已出现如BloombergGPT（500亿参数）、FinGPT等专用模型 [12][13] - LLMs的应用场景包括为算法交易系统提供实时情绪信号，以及7×24小时不间断监控全球信息流进行风险管理 [14] - LLMs应用面临数据偏见与模型幻觉、高昂计算成本及可解释性难题等核心挑战 [15][16] 深度强化学习（DRL） - DRL推动资产配置决策框架从静态优化转向动态自适应，其目标是学习在长期内实现最优回报的决策策略，而非一次性精准预测 [1][17] - DRL构建"智能代理"通过与模拟或真实的金融市场交互来学习，其核心是经历"观察-行动-奖励"循环以学会最优策略 [18] - 主流DRL算法包括演员-评论家方法、近端策略优化和深度确定性策略梯度，这些算法非常适合投资组合管理中的连续权重调整任务 [19][20] - DRL的发展瓶颈包括数据依赖与过拟合风险、市场周期适应性难题、高昂计算成本及现实世界约束整合的技术挑战 [21][22] 图神经网络（GNNs） - GNNs通过将金融系统抽象为网络（节点代表金融机构，边代表相互关联），揭示金融网络中的风险传导路径，深化对系统性风险的认知 [1][23] - GNNs通过"消息传递"机制学习节点的自身特征和图的拓扑结构，能够进行风险传播建模和压力测试，识别"大到不能倒"的核心机构 [24][25] - GNNs对监管者的启示在于能够进行动态系统性风险评估和压力测试，对投资者的价值在于帮助构建更有效的投资组合对冲策略 [26] 头部机构实践案例 贝莱德（BlackRock）AlphaAgents - AlphaAgents项目采用多智能体系统模拟人类投资委员会的"协作与辩论"机制，设立基本面分析、情绪分析和估值分析三个专业分工的AI智能体 [30][31] - 系统核心技术由GPT-4o驱动，通过对抗性辩论与共识辩论环节，强制智能体就"买入"或"卖出"展开多轮讨论直至达成一致，以提升结论稳健性 [31][33] - 回测实验显示，在风险中性策略下，多代理投资组合的累计回报和夏普比率显著优于所有单代理组合及市场基准，而在风险规避策略下成功实现了规避下行风险的策略目标 [34][35] - 该系统的战略定位是代表贝莱德人机协作模式的根本性升级，其未来价值在于解决AI信任问题、具备全流程AI赋能潜力及寻找判断性Alpha [39][40] 摩根大通（JPMorgan）"AI原生"战略 - 摩根大通每年在AI上投入20亿美元，其AI研究部门在2024至2025年间共发表140篇出版物，其中8篇发表于AAAI顶级会议，研究布局具有鲜明的学术导向 [42][43][44] - 战略支柱一聚焦构建专有、可信的AI核心技术，通过研究如模型公平性、差分隐私和输出控制等技术，将合规成本中心转化为竞争护城河 [45][46][47][49] - 战略支柱二通过多智能体模拟和强化学习创建金融"风洞实验室"，旨在模拟复杂经济系统并训练AI代理做出最优决策，以掌控复杂系统 [53][54][55][56] - 战略支柱三从物理与另类数据中创造信息优势，应用计算机视觉和地理空间分析技术将现实世界数据转化为结构化金融信息，扩展"可知"和"可定价"的边界 [58][59][60][61] 对国内资管机构的启示 - 国内机构需进行战略重构，成立跨部门AI战略委员会，制定符合公司特色的转型路线图，并采取"聚焦突破"策略而非盲目追求"大而全" [63] - 技术落地应采取"三步走"策略，夯实数据基础，基于开源框架务实选择模型，并确立"人机协同"原则，将AI定位为投研团队的"智能副手" [64] - 组织变革需打破部门壁垒，构建融合投资、数据科学和工程的跨职能团队，并采取"外部引进与内部培养"双轨制进行人才建设 [65][66] - 风险管控需建立覆盖模型全生命周期的治理框架，前瞻性布局"可信AI"能力，将合规能力转化为竞争优势 [67]

Collectively, their remarks at FII9 reflected a broader theme: the global economy is entering an era where digital finance, energy infrastructure, and human innovation converge. From AI to tokenization, and from entrepreneurial agility to financial reinvention, the leaders at FII9 made one thing clear—the future of investment is not defined by machines alone, but by how humanity chooses to deploy its ingenuity to shape the next chapter of global progress. At the 9th Future Investment Initiative (FII9) in Ri ...

BlackRock CEO Larry Fink has declared that investors are rushing into crypto and precious metals such as gold as "assets of fear," driven by mounting concerns over spiraling government debt worldwide. "Owning crypto assets or gold are assets of fear," Fink said during his appearance at the Future Investment Initiative conference in Riyadh, according to a Bloomberg report. "You own these assets because you're frightened of the debasement of your assets. You're worried about your financial security. You're ...