时代背景与技术演进 - 全球正处于技术演进与制度转型交汇的关键时点，生成式AI为代表的新技术浪潮正在改变各行各业，为长期价值投资提供新工具[1] - AI正从提升多步推理能力（L2）向具备"感知—计划—执行"闭环能力的AI Agent（L3）发展，2025年被称为"AI Agent元年"[2] - 海外市场AI辅助研究已成为主流，对冲基金采用大模型优化投研流程，共同基金和财富管理机构应用生成式AI于投资摘要、会议纪要等环节[4] 政策导向与市场结构 - 新"国九条"及配套政策体系引导长期资金入市、倡导价值投资、规范程序化交易，管理险资、社保等机构更看重低费率、容量大、结构透明的投资工具[4] - 国家推动科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融"五篇大文章"，金融资源配置向五大重点领域倾斜[4] - A股市场信息披露、监管执法和投资者结构持续优化，逐步形成基本面主导、"优胜劣汰"的市场机制[5] 量化投资的作用与定位 - 量化交易在市场中承担"润滑剂"与"稳定器"双重角色，为市场提供流动性和价格发现机制，增强市场结构韧性[6] - 通过机器学习将股票从稀疏高维空间嵌入致密低维空间，利用注意力机制构建图网络，增强整体系统稳定性与韧性[7] - 本土量化行业已建立稳定技术积累、较强研究能力和良好合规文化，面临技术加速发展与制度优化的窗口期[5] 智慧选股（Smart Beta）策略 - 智慧选股策略聚焦服务长期机构资金，强调工具化定位，构建可理解、可复制、可评估的配置工具[10] - 策略以AI为驱动、基本面为核心，回归价值投资本源，容量大、换手低、费率合理，支持机构投资者长期配置[10][11] - 旨在实现"普惠化"目标，接近"长期满仓、长期持有"的理想状态，兼顾商业可持续性与合规性[11] AI研究与技术实践 - 行业AI研究分为基于兴趣驱动的学术性研究和更具挑战性的工业级研发，后者需要长周期、重投入[12] - AI时代机遇分为以应用为导向的现实机会和面向未来的基础能力探索，后者涉及对AI推理能力、通用性等的理解[13] - 公司设立人工智能实验室WILL，开展工业级研发探索AI能力上限，源于量化机构具备组织基础和工程文化[14] 行业展望与结语 - 技术突破、人才流动、思想融合为新一轮发展积蓄动能，人类正以前所未有的方式在科技树上攀登[16] - 行业应积极参与技术革命与产业变革，共建行业，不做伟大时代的旁观者[17] - 真正值得投入的事业以长期信念和实践为依托，不以短期确定性为前提[16]