核心观点 - 2024—2025年，全球对冲基金对人工智能的应用正从局部工具化走向流程化重构，关键在于将非结构化信息处理、推理式研究、代码与回测工程化能力整合进一条可迭代的投研链路，以提升研究产能、缩短策略迭代周期，并形成可持续的组织能力[3] - 行业呈现三条相对清晰的落地路径：智能体驱动研究体系、基本面投研增强体系、平台化基础设施体系[3] - 上述路径共同指向的竞争要点是：数据治理与私有语境理解能力、工程化迭代机制、可解释与可审计体系，这些比单一模型性能更重要[3] 行业背景：从结构化预测走向推理与流程化迭代 - 传统的量化金融主要依赖结构化数据和统计模型，面临“数据挖掘”风险和策略空间拥挤的问题[4] - 随着以Transformer架构为核心的AI技术成熟，行业正在经历“Quant 3.0”革命[4] - 2024—2025年的变化源于三类能力模块的工程化成熟：非结构化信息处理、智能体工作流拆解研究流程、以及提升工程效率的代码生成与数据管道自动化[4] 行业分化：三条主流落地路线 - **全自动投研路径**：以Man Group和Bridgewater为代表，致力于构建能独立提出假设、编写代码、验证策略并解释经济原理的AI系统[5] - **基本面投研增强**：以Citadel和Point72为代表，将AI视为人类基金经理的助手，通过自动化信息处理提升基本面选股的覆盖广度与深度[5] - **平台化基础设施**：以Balyasny和Millennium为代表，侧重于构建中心化的AI基础设施，赋能旗下众多独立的交易团队[5] 案例拆解：智能体驱动研究体系 - **Man Group**：通过“AlphaGPT”项目构建多智能体系统模拟人类研究团队分工，在盲测中其生成的Alpha因子代码质量和逻辑完备性平均分达8.16分，高于人类的6.81分，胜率达86.60%[7]；引入反馈机制后，策略有效性显著提升，信息系数从初始的0.58%提升至2.23%[7]；极度强调可解释性，要求每个信号附带清晰的经济学原理解释[8] - **Bridgewater Associates**：推出AIA Forecaster，这是一个模拟投资委员会辩论过程的多智能体系统，具备动态搜索实时信息的能力[9]；系统末端引入统计校准层，将AI的语言输出转化为具有统计意义的置信度概率[9]；建立严格的时间戳管控机制以避免“先知偏差”，并要求AI输出逻辑链条而非单一预测[10] 案例拆解：基本面投研增强体系 - **Citadel**：内部推进统一的AI助手体系，将大模型能力与内部研究材料打通，主要服务两个高频场景：为基金经理生成持仓与关注清单的定向摘要与跟踪要点；解析10-K、10-Q等文件并标注关键信息点[11]；后台工程中，Citadel Securities的工程师已100%采用AI代码辅助工具Cursor，极大缩短了策略开发周期[12] - **Point72**：自研“Canvas”平台，核心是利用AI技术将零散的另类数据拼凑成完整的产业链全景图，包括多模态数据融合、知识图谱构建以及为基金经理合成信息报告[16]；同时通过Academy等项目培养复合型分析师以提高平台能力的吸收与转化效率[16] 案例拆解：平台化基础设施体系 - **Balyasny Asset Management (BAM)**：采取中心化的AI战略，建立公司级的“应用AI”团队，自建专用嵌入模型以提升内部文档检索的准确度与召回质量，重点解决金融行业语境依赖强导致的检索偏差[17]；应用AI团队深入交易台梳理流程痛点，承担技术与投研之间的接口角色[17] - **Millennium Management**：采用去中心化和灵活的架构，提供强大的底层基建让各团队自主构建应用，其云基础设施倾向多云配置以满足差异化需求，同时高度重视数据隔离、权限控制与审计[18]；在应用层面提供标准化工具接口与通信协议以提升跨团队复用效率[19] 案例拆解：其他代表性机构 - **Two Sigma**：利用先进的机器学习技术捕捉市场中微弱且非线性的信号，研究重点包括单核神经元深度学习、深度多任务学习以及Transformer在金融时间序列中的应用[13][14]；其Venn平台是一个面向机构投资者的投资组合分析平台，核心是一个包含18个宏观和风格因子的风险模型，实现了Alpha能力的SaaS化[14]；通过Venn平台收集的投资者行为数据可能为其自营交易提供独特市场洞察[15] 总结：三条路径对比与趋同 - **智能体驱动研究体系**：代表机构为Man Group、Bridgewater，目标是把假设生成、实现、回测、归因解释做成可规模化的流程化研发管线，核心能力包括非结构化信息摄取、多智能体分工、代码生成与回测工程化等，主要收益是策略研发周期缩短、研究产能提升[20] - **基本面投研增强体系**：代表机构为Citadel、Point72，目标是把AI作为研究助理与信息引擎，提升覆盖广度、深度与跟踪频率，核心能力包括持仓定向摘要、另类数据融合、知识图谱构建等，主要收益是覆盖面扩大、阅读与整理成本下降[20] - **平台化基础设施体系**：代表机构为Balyasny、Millennium，目标是构建统一数据、权限、检索、安全与审计框架，对多团队交易组织输出通用AI能力底座，核心能力包括统一数据治理、检索增强、沙箱化运行等，主要收益是产生规模效应、降低重复造轮子成本、提升开发与迭代工程效率[20] - 三条路径在终局上趋同于同一套竞争要点：数据治理与私有语境理解、工程化迭代机制、可解释与可审计体系[20]

AI 赋能资产配置（三十一） 对冲基金怎么用 AI 做投资 策略研究·策略解读 | 证券分析师： | 王开 | 021-60933132 | wangkai8@guosen.com.cn | 执证编码：S0980521030001 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 证券分析师： | 陈凯畅 | 021-60375429 | chenkaichang@guosen.com.cn | 执证编码：S0980523090002 | 核心观点： 证券研究报告 | 2025年12月11日 2024—2025 年，全球对冲基金对人工智能的应用正在从局部工具化走向流程化重构。过去以结构化数据与 统计学习为主的量化框架，更多解决的是信号拟合与交易执行效率问题；新一轮升级的关键，在于把非结 构化信息处理、推理式研究、代码与回测工程化能力纳入同一条可迭代的投研链路，从而提升研究产能、 缩短策略迭代周期，并在合规与安全约束下形成可持续的组织能力。 从对冲基金头部机构实践看，行业呈现三条相对清晰的落地路径：其一是以 Man Group、Bridgewater 为 代表的智能体驱动研究体系，试图把策 ...

文章核心观点 - 对冲基金Balyasny Asset Management管理合伙人Dmitry Balyasny认为，人工智能将成为明年最大的尾部风险，其发展速度无论超预期还是低于预期，都可能对市场造成冲击 [1] - 更可能出现的结果是AI继续保持当前的增长轨迹 [1] AI作为市场尾部风险 - 下行风险：AI需求下滑，特别是超大规模云服务商若因未能实现预期的商业变现而改变支出计划，将构成下行风险 [1] - 上行风险：AI产业发展速度若快于预期，可能在员工完成再培训前就造成失业潮，这是关注的另一个极端情景 [1] - 这两种情景都可能引发市场不稳定 [1] AI商业化进程与投资回报 - AI的商业变现能力被视为影响市场走向的核心变量 [2] - 超大规模云服务商在AI基础设施上投入了巨额资本开支，若投资未能转化为相应的收入增长，可能导致企业大幅削减支出计划，进而冲击整个AI产业链 [2] - 当前科技巨头在AI领域的投资规模已达到前所未有的水平，但相应的收入贡献尚未完全兑现，市场对AI投资回报率的质疑声渐起 [2] 技术发展过快的潜在影响 - AI技术发展过快同样值得警惕，如果自动化替代人力的速度超过劳动力市场的调整能力，可能在短期内造成大规模失业 [2] - 受影响的员工可能尚未来得及为其他工作机会完成必要的技能培训 [2] - 这种情景虽被视为小概率事件，但一旦发生将对经济和社会稳定产生深远影响，进而波及金融市场 [2] 公司背景与业绩 - Balyasny Asset Management管理着310亿美元资产 [1] - 该公司今年11月录得2.5%的回报，年初至今涨幅达15.3% [1] 阿布扎比金融中心发展 - 阿布扎比作为金融中心的发展阶段早于纽约或伦敦，但正在快速成长 [2] - 大量资金正在流入该地区，阿布扎比的生活方式吸引了人才 [2] - 该城市对AI和技术的承诺也值得关注 [2]

文章核心观点 - 2025年AI科技革命继续引领资本开支与消费周期，全球股市呈现AI主题主导的慢牛，但市场估值抬升、波动加大，且全球宏观政策存在不确定性 [1] - 在此环境下，除配置中美科技资产外，寻找与股市低相关的优质回报流以应对潜在波动是合理配置思路 [1] - 全球对冲策略作为一种有效的配置工具，在当前复杂投资环境下展现出较高的配置价值，因其具备多市场机会搜寻、对冲系统性风险及合理运用杠杆的特点 [3][7][9] 全球对冲策略业绩复盘 - 全球对冲策略指资产管理人在全球范围内利用多种金融工具和复杂交易策略（如多空、相对价值、宏观策略等）捕捉投资机会，其交易资产涵盖股票、债券、证券化信贷及衍生品等 [3] - 截至2025年10月末，年内各类对冲策略普遍实现正收益，多种策略收益在10%以上 [5] - 具体策略年初至今收益（截至10.31）：股票多空为16.22%，事件驱动为15.33%，波动率为12.48%，宏观为11.16%，多策略为10.73%，相对价值为7.78% [6] - 近三年年化收益均超过9%，其中股票多空为14.12%，事件驱动为12.19%，波动率为11.87%，宏观为9.18%，多策略为10.34%，相对价值为9.29% [6] - 近三年夏普比率显示风险收益性价比高，相对价值策略夏普比率达4.45，股票多空为1.90，事件驱动为1.95，波动率为2.40，宏观为2.34，多策略为2.16 [6] 全球对冲策略配置意义 - 全球对冲策略能提供较好长期收益与风险收益性价比的原因有三：1) 在全球范围内跨市场广泛搜寻机会，覆盖成熟与新兴市场，提供丰富盈利机会和风险分散效果 [7][8]；2) 利用对冲手段（如相对价值、股票多空策略的双向交易）高效管理系统性风险，在可控波动内实现回报 [8]；3) 在控制波动与回撤后，合理且低成本地运用杠杆以增厚收益 [9] - 当前投资环境面临逆全球化导致的各区域市场分化，以及高估值加剧的市场系统性波动 [9] - 多市场布局且能合理对冲系统性风险的全球对冲策略，正展现出较高的配置价值，是值得重点关注的配置工具 [9]

该公司联席总裁兼首席投资官德米特里・巴利亚斯尼称，若人工智能领域需求下滑，且人工智能企业 —— 尤其是所谓的超大规模科技公司 —— 因未能实现所需的变现目标而调整支出计划，这将构成不及 预期的意外风险。 该公司联席总裁兼首席投资官德米特里・巴利亚斯尼称，若人工智能领域需求下滑，且人工智能企业 —— 尤其是所谓的超大规模科技公司 —— 因未能实现所需的变现目标而调整支出计划，这将构成不及 预期的意外风险。 对冲基金巴利亚斯尼资产管理公司的联席总裁周二表示，未来一年最大的尾部风险在于人工智能可能出 现超预期向好或不及预期的突发状况。 此外，这位对冲基金经理在阿布扎比金融周的炉边谈话中还提到，其关注的另一外部风险是，若人工智 能行业发展速度远超预期，可能会在员工完成再培训、获得其他就业机会之前就引发失业潮。 "这两种情景中的任何一种都可能引发一定的市场动荡，但我认为更大概率的结果是，人工智能行业会 延续当前的发展态势。" 他说。 巴利亚斯尼资产管理公司目前管理着 310 亿美元的资产。 责任编辑：郭明煜 对冲基金巴利亚斯尼资产管理公司的联席总裁周二表示，未来一年最大的尾部风险在于人工智能可能出 现超预期向好或不及预 ...

文章核心观点 - 英仕曼集团首席市场策略师Kristina Hooper表示，若市场质疑下一任美联储主席的独立性，美联储可能被迫转向量化宽松以降低长期借贷成本 [1] - 该观点基于对2022年英国国债因对政府政策缺乏信心而遭抛售的历史类比，强调公职部门官员信誉对市场至关重要 [1] - 美国总统特朗普已表示将于明年初提名下任美联储主席，并提及潜在人选为支持其低利率政策的白宫国家经济委员会主任哈塞特 [1] 市场分析与历史参照 - 2022年英国国债遭遇抛售，原因是市场对时任英国首相的经济政策缺乏信心 [1] - 此后英国的借贷成本一直高于其他许多G7国家，这突显了官员信誉的重要性 [1] - 债券投资者更关注财政可持续性和央行独立性，而股票投资者的理由可能更简单，例如宽松的货币政策 [1] 货币政策与潜在路径 - 仅降低联邦基金利率并不能保证长期利率下降，甚至可能产生相反效果 [1] - 如果一位被认为不够独立且专注于长期降低利率的人士被选为美联储主席，其可能不得不诉诸量化宽松才能最大限度地实现降低长期利率的目标 [1] - 量化宽松被视为在债券市场质疑央行独立性时，用以降低长期借贷成本的潜在工具 [1]

文章核心观点 - 英仕曼集团指出，若市场质疑下任美联储主席的独立性，美联储可能被迫诉诸量化宽松以压低长期利率 [1] - 市场对美联储主席继任者独立性的担忧已引发美国国债收益率攀升，这与美联储即将降息的预期形成反常走势 [3] 市场背景与事件 - 美国10年期国债收益率较10月低点已攀升逾20个基点，而美联储本周大概率再次降息25个基点，走势反常 [3] - 美国总统特朗普已接近敲定人选接替将于明年5月卸任的鲍威尔，白宫国家经济委员会主任凯文・哈西特被视为头号热门人选 [3] - 市场普遍认为哈西特持降息立场，与特朗普的政策偏好一致 [3] - 自哈西特被曝领跑美联储主席继任者之争以来，美国国债收益率已应声走高 [3] 主要分析与观点 - 英仕曼集团首席市场策略师Kristina Hooper以2022年英国为例，指出当时市场对首相特拉斯经济政策失去信心引发国债抛售潮，此后英国借贷成本一直高于多数七国集团经济体，印证政府官员公信力至关重要 [1] - Hooper分析，若最终当选的美联储主席被认为独立性不足且政策重心是压低长期利率，则其恐怕不得不借助量化宽松才最有可能实现目标 [1] - Hooper强调，债券投资者更关注财政可持续性与美联储的独立性，而下调联邦基金利率并不意味着长期利率会随之走低，甚至可能产生相反效果 [3] - PGIM Fixed Income联席首席投资官Gregory Peters指出，哈西特当选概率上升已引发市场对美联储独立性的质疑，而这仍是投资者的核心关切所在 [4]

市场整体态势与关键事件 - 标普500指数距离历史收盘纪录仅差30个基点，距离2025年结束仅剩16个交易日 [1] - 市场焦点为本周三美联储议息会议，市场预期从“不太可能降息”转向“100%概率降息”，再到预期“鹰派降息” [1] 主要市场参与者资金流向 - 对冲基金连续第七周净买入全球股票，做多买盘与做空卖出比例为1.3比1 [1] - 对冲基金总账面杠杆率上升1.5%至286.6%，净杠杆率增加0.4个百分点至81.2%，达到一年来99分位数水平 [4] - 基本面多空策略净杠杆率为57.9%，处于一年来87分位数 [4] - 除亚洲新兴市场外，所有主要地区均被对冲基金净买入，北美地区领涨 [4] - 个股连续第七周被净买入，过去13周中有12周录得净流入 [4] - CTA策略基金已从净卖方转为买方，高盛模型显示本周买入90亿美元全球股票，整体敞口升至1100亿美元 [1] - CTA策略基金在各种市场情形下均将成为买方，未来一周内，平盘情形下预计买入298亿美元，上涨情形下买入312亿美元，仅在下跌情形下卖出29亿美元 [6] - 平盘市场情形下一周和一个月的预期部署资金基本相同，表明CTA策略可能很快达到均衡状态 [9] 行业与板块轮动 - 板块轮动显著，资金从防御性板块流出转向周期性股票 [3] - 公用事业板块下跌4.83%，房地产投资信托基金下跌2.58%，而周期性股票相对防御性股票上涨5.01% [3] - 量子计算概念股五日涨幅达14.61%，非盈利科技股上涨9.61% [3] - 对冲基金全球净买入最多的板块为金融、医疗保健和通信服务，消费非必需品、消费必需品和公用事业则遭净卖出 [4] - 欧洲市场呈现风险偏好回升迹象，新增多头仓位超过新增空头 [4] 企业资本活动 - 企业回购活动异常活跃，交易量较2024年同期日均水平高出80% [1] - 高盛回购交易台数据显示，截至11月21日当周交易量较2024年同期日均水平高出80%，较2023年同期高出100% [10] - 企业回购主要集中在金融、消费非必需品和科技板块 [10] - 当前正值企业开放窗口期高峰，预计将持续至12月19日，公司积极通过回购应对市场疲软 [10] - 本周北美地区新发行和增发规模达99.5亿美元，年初至今累计3902亿美元 [10] 投资者情绪与资金流 - 散户投资者情绪显著改善，AAII情绪调查显示多空差值反弹至年内第二高水平 [11] - 看涨比例上升12.3个百分点至44.3%，看跌比例下降11.9个百分点至30.8% [11] - CNN恐慌与贪婪指数从一周前的18升至40，为10月底以来最高水平 [13] - 高盛情绪指标从此前几个月的负值区间回升至中性区域，最新读数为+0.1 [13] - 共同基金流入有所放缓但仍保持正值，全球股票基金净流入80亿美元，低于前一周的180亿美元 [13] - 科技板块基金流入转为负值，而英国股票基金在预算案发布后转为净流入 [13] 关键技术位与市场配置 - 标普500短期触发位在6754点，中期重要触发位在6512点，长期支撑位在6070点 [7] - 高盛账面上欧洲在MSCI全球指数中的超配比例为1.44%，较前一周下降0.35个百分点，北美仍维持9.42%的低配 [4]

黄金市场行情数据 - 上海黄金交易所黄金t+d品种在12月5日亚盘时段报价为951.78元/克 [1] - 价格较昨日收盘价下跌1.28元，跌幅为0.13% [1] - 日内最高触及961.29元/克，最低下探至949.8元/克，开盘价为955.03元/克 [1] 宏观政策与市场预期 - 市场核心聚焦于美联储12月议息会议的降息预期，CME FedWatch工具显示降息25个基点的概率高达87.2% [2] - 美联储内部存在政策分歧，部分官员释放鸽派信号支持降息，另有3位拥有投票权的地区联储主席坚持通胀高企的观点 [2] - 市场对2026年利率路径点阵图寄予厚望，其透露的信息或将主导年末黄金行情走势 [2] 地缘政治风险与避险需求 - 全球地缘政治风险指数已飙升至125点，多重危机事件推升黄金避险需求 [2] - 俄乌冲突持续，中东局势紧张，红海航运保险费用激增35% [2] - 有贸易商开始以黄金作为部分货款支付手段，美国拟对贩毒集团采取陆地打击行动的消息进一步加剧全球不确定性 [2] 市场资金流向与持仓动态 - 资金层面呈现主权资金坚定增持与短线投机资金高位撤退的分化格局 [3] - 全球最大对冲基金桥水已清仓黄金持仓，黄金ETF-SPDR出现1.71吨净减持 [3] - 伦敦金未平仓合约攀升至45万手，处于高位博弈状态，这种分化加剧了市场波动风险 [3] 技术分析与短期展望 - 黄金t+d价格呈冲高回落格局，日线暂守于950元心理关口之上，但未能延续反弹 [4] - 上方960-962元区间压力明显，均线系统走平，MACD动能偏弱，短线缺乏方向性突破动能 [4] - 若失守949元支撑，恐下探940-942元区域；反之，站稳955元并突破962元，可看向968-970元，整体处于震荡整理阶段 [4]

英国央行半年报核心观点 - 英国央行认为英国金融系统面临的风险在2025年有所上升，主要源于人工智能公司估值过高、对大企业的高风险贷款以及政府债券市场的杠杆押注 [2] - 尽管全球风险高企且宏观经济前景存在重大不确定性，但英国央行宣布了自2008年全球金融危机以来首次降低对英国银行的资本要求，认为英国银行业资本充足，国内企业和家庭部门的总体负债水平仍然较低 [2] 人工智能相关风险 - 投资者对人工智能的热情已将美国股票估值推高至自互联网泡沫以来的最高水平，在英国则达到自全球金融危机以来的最高点 [2] - 人工智能公司与信贷市场之间的联系更加深入，且这些公司之间的相互关联日益增强，这意味着如果发生资产价格调整，贷款损失可能会增加金融稳定风险 [3] - 英国央行计划进行一项针对私人市场生态系统弹性的压力测试，更多细节将于本周晚些时候公布 [3] 非银行金融机构与市场脆弱性 - 对冲基金在国债回购市场的杠杆借款上个月已接近1000亿英镑（1320亿美元），主要由少数几家对冲基金主导 [4] - 英国央行强调，市场参与者需要确保其头寸的风险管理能够考虑到潜在冲击，包括超出历史标准的相关性转变 [4] - 金融政策委员会外部成员乔恩·霍尔表示，一些非银行金融机构对未来冲击的准备仍然有限，并警告2008年金融危机有可能重演 [4] - 英国央行认为，由于在2022年债券市场暴跌后采取了措施，目前英国国债市场的基础比几年前更加稳固 [4]