文章核心观点 - 文章以一位百亿私募量化研究员的视角，分享了其从奥数竞赛到量化投资的职业转型与思考，并重点阐述了其所在公司（玄元投资）在量化研究领域的方法论演进，特别是从执行模型到参与构建“超融合策略”的实践，强调了连接主观洞察与量化系统的重要性 [1][5][10][12] 早期探索与数据基础构建 - 量化研究员的早期探索采用“广撒网”式学习，复现券商研报策略，并在数据清洗、参数选择等细节差异中积累经验 [7] - 早期接触并重视“另类数据”源，如财报附注中的管理层讨论、龙虎榜资金流向、上市公司调研纪要等非结构化信息，视其为未被充分挖掘的“新大陆” [7] - 通过实践案例学习用新角度审视传统财务指标，例如通过资产负债表推算法与财务报表附注明细进行交叉验证，发现部分公司数据存在显著差异，这提示了财报编制中可能存在未被揭示的细节 [8] - 早期广泛探索的核心价值在于建立起对金融数据的“手感”和敏感度，能够判断数据源的信噪比和关键信息潜力 [8] 策略演进：从量化执行到“超融合”架构 - 研究员职责从执行量化模型，跃迁至深度参与构建公司“超融合策略”的底层建设，重心转向推动量化与主观投资的系统化协同 [10] - 初期采用“主观定方向、量化来执行”的经典融合模式，但发现市场现成的行业与主题概念（如卖方或第三方数据商定义）难以与自身量化模型的逻辑和频段完美适配，存在概念过于宽泛或边界僵硬的问题 [10] - 工作转向与主观研究团队共同重新绘制“投资图谱”，综合产业深度洞察与量化系统性扫描，共同定义和打造一套适配自身投资逻辑的动态“行业与概念集群”，摆脱对市场既有分类的被动依赖 [12] - 研究员角色成为超融合策略的“架构师”之一，核心成就是共同创建了一套让主观逻辑与量化算法能用同一种“语言”高效对话并持续优化的“基础设施”，定义了更精准捕捉阿尔法来源的自身分类标准 [12] 奥数思维在量化工作中的映射 - 奥数竞赛经历留下的核心是底层思维模式，而非具体公式，其中最核心的是对“严谨性”的本能追求，这种思维渗透到模型构建中，会追问假设来源、成立条件及边界 [14] - 奥数训练培养了强大的“问题拆解能力”，能够将复杂的“预测市场”问题拆解为数据层、特征层、模型层、组合层等相对独立的子问题，并逐个突破 [14] - 奥数思维还强调“想象力”与“发散思维”的平衡，在量化研究中体现为需要想象力去挖掘非传统的阿尔法来源（如龙虎榜席位联动、分析师观点修正），但最终所有想法都必须经过严谨的回测和可解释的逻辑验证 [15] 量化研究的工作理念：理论与实证的辩证 - 工作理念强调理论与实证的张力平衡，核心是两层辩证思考：一是任何策略都需要模拟验证，但更要警惕模拟假设的漏洞；二是历史回测的真正价值在于找到理论的适用边界，而非证实理论 [17] - 通过具体研究案例说明此理念：在研究某财务特征因子时，通过质疑“报表数据全部反映经济实质”的默认假设，并依据相关会计政策激进程度对样本分组测试，发现该因子在会计处理异于同业的公司群体中预测能力大幅减弱或消失，揭示了部分公司“优势”可能源于会计选择而非真实竞争力 [18] - 因此，策略失效的时段和不适用的市场环境等界定模型边界的信息，被认为是规避风险的关键，这种对“边界”的追求是奥数思维的重要馈赠 [18] 行业背景与公司情况 - 2025年中国私募行业迎来技术与规则双重变革，AI赋能量化崛起，私募规模突破22万亿元，私募出海加速，行业迈向多元化新格局 [1] - 玄元投资是一家百亿私募，在私募排排网有9只产品进行业绩展示 [18] - 根据一份2025年1-11月的收益排名表，玄元投资在股票策略公司中位列第一，但具体收益均值因监管要求未公开显示 [19] - 量化领域的未来正经历深刻变革，大模型、另类数据等新技术层出不穷，但行业核心逻辑不变，即从市场不确定性中寻找可建模的结构，从数据噪声中提取微弱信号 [19]