文章核心观点 - 文章以近期“量化史上最严新规”传闻为引，指出监管趋严对依赖交易速度和硬件的高频策略构成挑战，而专注于低频Pure Alpha策略的管理人则相对免疫 [2] - 文章通过剖析千朔投资及其创始人黄辉的案例，论证了在A股量化行业快速发展且充满诱惑的背景下，长期坚持深耕低频Pure Alpha赛道、严控风险、不追逐风格收益的商业模式，虽然道路更克制艰难，但能构建持续竞争壁垒并实现稳健的超额收益 [4][5][28] 公司背景与创始人 - 千朔投资成立于2018年，是一家专注于低频Pure Alpha策略的私募基金管理公司，目前管理规模近80亿元人民币 [4][15] - 创始人黄辉拥有跨界背景：北京大学基础数学本硕，曾在美国对冲基金Laurion Capital担任投资经理，拥有多年美股量化交易经验，2018年回国创业 [4][6] - 公司三位创始合伙人分工明确：黄辉主管策略与技术，丁志强负责战略管理，陈晓畅负责市场募资 [10] - 公司计划在A股管理规模突破百亿后，申请9号牌照以服务海外客户 [12] 投资策略与理念 - 公司自成立以来，始终专注于低频Pure Alpha赛道，即便在高频交易收益可观或小微盘风格强势的阶段，也未改变策略方向 [4][13] - 策略定位源于对成熟市场的借鉴：认为高频交易最终会像美股市场一样被少数巨头垄断，而低频Pure Alpha是最匹配资产管理需求、生命力更持久的方向 [13][14] - 核心投资理念是在严控风险的前提下获取超额收益，不追逐风格收益（如大小盘风格暴露），追求与市场低相关的Pure Alpha [4][17][24] - 策略容量大，但公司发展初期因实盘时间短、客户以机构为主等原因，规模增长稳健，2024年后资方更关注严控风险的策略，公司规模从30亿增长至近80亿 [14][15][16] 风险控制体系 - 风控体系分为行业风控和风格风控，行业风控将申万一级行业合并为十几个代表性行业，风格风控则硬控Barra风格因子敞口（如市值、波动率）以及沪深市场间的敞口 [19] - 会监控模型信号与风格的相关性，若发现模型在极端行情下集中买入单一风格且无法被历史回测解释，会进行风控调整 [19] - 因严格的风控，公司在多次行业性回撤中表现突出：2024年2月微盘股流动性危机时，行业普遍超额回撤10%+，公司仅回撤6%，并在4周内修复并创新高；2021年四季度周期股崩塌时，公司超额与行业呈极低相关性并持续上涨 [3][21] 产品线与业绩表现 - 当前产品线聚焦于沪深300、中证500、中证1000的指数增强和股票多空策略 [24] - 业绩表现稳健：在2024年8月全市场量化超额普遍承压时，公司所有指增产品均取得正超额；从2024年5月到10月，每月均为正超额 [2] - 继续发行多空策略产品的原因：1）等权重多空策略的多头端比带基准的指增更容易做出超额；2）股指期货对冲成本高导致传统中性产品收益不佳；3）长期看多空策略的收益和夏普比率仍高于传统中性策略 [25][26] 投研团队与公司治理 - 公司高度重视投研团队稳定性，成立以来保持了100%的投研团队留存率，2025年核心研究员无一离职 [27] - 建立了清晰的人才机制：设立员工持股平台（占90%股份）用于核心员工股权激励；晋升路径透明；为研究员提供高独立性和发展空间，创始人黄辉会在一线提供经验指导 [27][28] - 2025年，公司内部晋升了一位培养5年的高级研究员为投资经理，并外部招聘了一位来自WorldQuant的成熟PM，为规模增长储备投研生产力 [27] - 公司认为资管业务的核心是打造稳定可持续的超额曲线，这需要持续引进人才、建立内部成长机制、并吸引外部优秀基金经理 [28] 行业环境与公司定位 - 量化行业处于快速扩张期，2025年被认为是“量化大年”，行业人员流动频繁，竞争激烈 [5][27] - 近期监管传闻（交易报盘延时、清退客户专属设备）主要影响依赖交易速度的高频策略，再次凸显了低频策略的稳定性 [2] - 公司认为A股量化仍处早期阶段，高频收益和风格收益都是阶段性特征，未来将回归成熟市场形态 [4][24] - 公司选择了一条更克制、更难走的道路，通过长期在正确方向上的专注和积累，构筑竞争壁垒和护城河 [5][28]

公司概况 - 茂源量化成立于2013年，2020年启动资管业务，当前管理规模两百多亿元，2021年突破百亿规模后曾封盘，2024年重新开放募资[2][13][14] - 公司特点包括强大的技术团队（技术/投研人员比例1:1）和注重组织管理，强调通过投研平台实现"1+1=2²"的规模效应[7][21][30] - 创始人郭学文拥有跨界背景，14岁考入清华，博士后研究气候变化大模型，曾创立两家被收购的科技企业[2][7] 量化方法论 - 量化研究无法一劳永逸，存在"信号消灭论"——强信号被大量资金交易后失效，必须持续快速迭代[3][11] - 多弱信号叠加成强信号是基础理论，但需通过组织管理（如共享文化、投研平台）实现高效迭代[11][21] - 气候研究与量化模型的相似性在于预测逻辑，但科学规律恒定而市场规律会被消灭[7] 行业发展趋势 - 国内量化在股票研究已达世界先进水平，高频策略迭代速度是典型案例，未来增长点在于低频策略、多资产配置和国际市场[5][16][23] - 预计中国将出现千人体量、万亿规模的量化私募，低频策略（如月/季度预测）可支撑更大资金容量[4][15][17] - 国债、外汇等新资产类别及宏观配置领域存在发展空间，国际市场拓展是必然方向[17][24][26] 技术布局 - 公司每年算力投入超九位数，投研平台建设是技术团队核心任务，可提升研究员效率（如1个月工作缩短至1周）[21][27] - 国产芯片在大模型推理接近国际水平，但高精度浮点运算仍有差距，行业替代需生态支持[22] - 量化本身就是AI细分应用，与通用大模型（如DeepSeek）属于技术同源不同方向[20] 人才战略 - 招聘标准强调热爱量化（非单纯逐利）和创新能力，需具备跳跃式思维而非流程化思维[6][28][29] - 团队稳定性依赖协作文化（策略研发需多人叠加贡献）和高效平台带来的工作满足感[27][28] - 国际化挑战包括熟悉海外规则和全球化团队管理，现有平台基础可支持海外扩张[24][25] 竞争格局 - "内卷"推动行业技术进步，中国用10年完成海外几十年发展路径，未来将诞生世界顶级量化公司[19][23] - 量化行业存在"不可能三角"（规模/业绩/回撤），市场有效性提升使长周期策略竞争力增强[12] - 量化能力是国家金融安全组成部分，强大量化机构可提升国际市场风险应对能力[26]