公司业绩表现 - 幻方量化2025年斩获56.6%的平均年度回报率，在管理规模超百亿元的中国量化基金中位居第二，跻身2025年亚洲表现最亮眼的量化机构之列 [1] - 2024年公司平均回报为-4%（相对于基准指数），2025年则跃升至+56.6% [2] - 公司管理资产规模从2024年的70亿美元增长至2025年估计的82亿美元 [2] - 2025年中国量化基金行业整体平均回报率约30.5%，幻方量化的业绩显著跑赢行业均值 [5] 战略与业务模式转型 - 2025年公司彻底转向以多头策略为核心，全面放弃此前占比颇高的市场中性策略，叠加市场环境回暖，成为业绩大幅跃升的关键推手 [2] - 公司构建了AI与量化相互赋能的独特闭环生态：DeepSeek长期由幻方量化的投资收益内部供血，量化交易利润为AI模型研发提供稳定且低成本的资金支撑 [3] - 技术层面，幻方量化在量化交易中大量借鉴DeepSeek同源的模型架构思路，如混合专家模型，通过精准激活特定专家模块适配不同市场状态，既降低算力消耗又提升决策效率 [3] - 算力资源实现协同，DeepSeek自建计算集群分时复用，除支撑大模型训练外，同步服务于量化策略的数据处理与回测，将硬件投入利用率拉满 [5] 财务与资本结构 - 按1%管理费与20%业绩报酬测算，幻方量化年度费用收入或超50亿人民币，这一规模远超DeepSeek对外披露的模型训练成本 [3] - 独特的资本结构使得公司无需依赖外部资本，就能持续高强度投入研发 [3] - 该模式在全球AI与金融领域极具特殊性：AI不再是单纯烧钱的前端项目，而是由成熟金融业务反向输血；金融策略又持续吸纳AI架构与工程能力完成迭代升级 [5] 行业地位与影响 - 2025年DeepSeek凭借R1、V3等模型在效率与成本上的突破性表现，频频登上国际科技媒体版面 [1] - 幻方量化成为观察中国量化策略复苏路径的核心样本 [5] - 创始人梁文锋精准站在AI工程与量化金融两条赛道的交汇点，搭建起AI与量化相互赋能、持续强化的完整系统 [5]

幻方量化业绩与战略 - 2025年幻方量化以56.6%的平均回报率，在中国管理规模超100亿元人民币的量化基金中排名第二[1] - 业绩源于2024年全面退出市场中性策略，将重心转向以跑赢股票基准指数为目标的纯多头产品线[2] - 公司联合创始人徐进管理的两只产品平均收益达58.6%，首席执行官陆政操盘的八只产品平均涨幅为56%[2] - 截至去年12月19日，陆政所管理的股票策略夏普比率高达2.8，在头部量化机构的风险调整后收益排名中位列第一[2] 对DeepSeek的财务支持 - 幻方量化的强劲业绩正为其孵化的AI公司DeepSeek提供强大的资金后盾[1] - DeepSeek由幻方量化创始人梁文锋控股，于2023年由幻方量化孵化，其研究工作由幻方量化的研发预算支持[1][2] - 假设1%的管理费和20%的业绩提成，幻方量化去年的强劲表现可能为其带来超过7亿美元的收入[1] - 这一潜在资金规模远超DeepSeek此前公布的开发其核心AI模型所需的不到600万美元预算[1] 中国量化行业整体表现 - 2025年中国量化基金实现了平均30.5%的回报率，这一数字是全球同行平均水平的两倍以上[3] - 策略分化明显，其中纯多头策略平均回报率达35%，较主观多头策略基金高出逾10个百分点[3] - 行业强劲表现推动管理规模集中化扩张，截至去年11月底，管理规模超50亿元的量化基金公司数量已从2024年末的63家迅速增至91家[3] - 排名基于各家基金管理公司自愿上报的产品数据，由于2025年监管部门收紧了信息披露要求，纳入统计的样本池有所收窄[3]

幻方量化业绩表现 - 幻方量化旗下基金在2025年平均收益率达到56.6% [1] - 该收益率使其在管理超过100亿元人民币资产的中国量化基金中位列第二 [1] - 排名第一的宁波灵均投资管理合伙企业收益率超过70% [1] - 幻方量化管理着逾700亿元人民币（约合100亿美元）资产 [1] 公司股权与资金关联 - 幻方量化由DeepSeek创始人梁文锋创立，他仍持有该公司多数股权 [1] - 梁文锋几年前已停止为幻方量化旗下基金引入外部资金 [1] - DeepSeek是幻方量化在2023年孵化的AI公司，其多数股权同样由梁文锋持有 [1] - 幻方量化的强劲业绩有望为DeepSeek提供更多资金支持 [1] 收入估算与资金潜力 - 按1%管理费和20%绩效费估算，幻方量化去年亮眼表现可能为其创造超过7亿美元收入 [2] - 该收入数字比DeepSeek据称用于开发AI模型的不足600万美元预算高出几个数量级 [2] - 梁文锋现在拥有更多资金来扩大DeepSeek团队规模并为其购置更多算力和硬件 [2] 业务模式与资金循环 - DeepSeek的研究经费来源于幻方量化的研发预算 [3] - 当第一个创业项目（幻方量化）进展顺利时，能更好地孵化第二个项目（DeepSeek） [2] - 幻方量化已成为梁文锋的“摇钱树”，进一步充实了DeepSeek的潜在资金储备 [1]

事件概述 - 前Two Sigma量化研究员吴舰因涉嫌欺诈行为被美国纽约南区联邦地区法院提起刑事诉讼，指控包括电信欺诈、证券欺诈和洗钱罪，同时美国证券交易委员会（SEC）对其提起民事诉讼，要求归还不义之财、支付罚款及终身禁业[4] - 吴舰在2023年1月于小红书匿名发帖炫耀2022年薪资收入达2350万美元（约合人民币1.67亿元），该帖子从中文社交媒体传至美国，促使公司对其展开调查，最终暴露其为期2年的欺诈活动[5][8] 薪酬与欺诈手段 - 吴舰2022年总薪酬为23,509,000美元，其中包括工资259,000美元、现金奖金16,000,000美元及绩效赠款7,250,000美元，其2022年薪资收入约为上一年的10倍[5][12] - 吴舰在Two Sigma担任量化研究员期间，提交了14个模型，通过提交“合规版本”通过审批后，私自篡改“去相关性”参数，使其模型 effectively copied other models and composite predictions，从而在统计上看起来独立有效，放大其“贡献”并大幅提升奖金[16][18] - SEC起诉书披露，吴舰通过对参数进行视觉上细微但数量上显著的调整来掩盖行为，例如将模型B的去相关参数从0.00661221修改为0.0000661221[20] - 吴舰的调整使Two Sigma的部分基金在2年间总共获利4.5亿美元，包括公司高管和员工投资的基金以及客户持有的部分基金，但其他基金损失了1.7亿美元，这些损失大多由客户承担[21] 公司内部管理漏洞 - Two Sigma在2022年6月之前，建模师能够直接访问和修改参数，绕过必需的审批流程；2022年6月之后，公司引入新系统要求建模师提交书面请求由工程师实施修改，但工程师照单全收，没有实质性地审查，建模师依然可以规避审批流程[28] - SEC起诉Two Sigma多年来忽视重大已知漏洞，监管失当，违反了受托责任和SEC的举报人保护规则，最终Two Sigma自愿偿还亏损资金和账户1.65亿美元，并同意支付9000万美元的民事罚款[30][32] - 业内认为Two Sigma的风险管理和内控失灵到让建模师可以规避审批流程的地步，几乎让内部监管处于真空与黑箱之中[28][29] 行业影响与监管反应 - 吴舰的丑闻不会引发系统性金融风险，因为几亿美元对于整个量化盘子而言不算什么，但各大量化基金预计会开始自查并严格对模型的考核和检验，监管部门也会对量化基金看得更紧[34] - SEC对类似事件的监管反应是常规操作，即使不是有名的对冲基金，但凡有一点事儿SEC都会立刻跑出来纠错[34] - 美国金融体系的基石是信用，无论是买方还是卖方，大部分基金在出现内控失灵过错时会认账赔偿客户损失，否则对其声誉会是很大打击[32] 行业薪酬与职业伦理 - 在美国量化基金圈子，一年挣一两百万美元算正常，两三百万美元也不多夸张，而一年2000多万美元相当于同行要挣十年[11] - 金融行业内的薪酬发放普遍延迟，奖金一般分三年发，以防止人拿完奖金就跳槽，Two Sigma取消了吴舰在2021～2022年的800万美元绩效奖金[24][25] - 华尔街是资本的世界，大家每天想和干的事就是赚钱，想赚快钱的人多的是，但行业注重职业声誉，职业道德准则是入职培训第一课，明确什么能做什么不能做[38]

信息差策略 - 信息差核心在于利用信息不对称进行认知套利，通过提前获取、深度解读或垄断关键信息在市场未充分反应前完成价值捕捉[1] - 通过政策文件草稿、专家闭门会议、产业链调研等渠道提前获取未来事件信息，例如某投资者通过闭门会议获知新能源技术突破并在消息公布前买入股票获利丰厚[1] - 利用空间差进行套利，例如跨境电商在亚马逊采购低价商品后于国内电商平台高价销售，或利用A股与港股之间的估值差[1] - 量化基金通过大数据挖掘企业财报隐性指标或分析卫星图像监测港口集装箱吞吐量以预判贸易活跃度并提前布局相关股票[2] 规则缝隙策略 - 规则缝隙核心是利用规则制定与执行的时间差、空间差、认知差在合法合规框架内捕获制度红利[2] - 时间差应用案例包括在早期数字货币监管空白期提前布局加密货币交易以捕获政策红利[2] - 空间差应用案例包括企业利用自贸区税收优惠或跨境贸易关税差异，例如在自贸区注册子公司享受税收优惠以降低运营成本[2] - 通过对税收筹划等规则细节的深度解读实现合法合规的优化操作[2] 资源重组策略 - 资源重组核心是通过重新配置、优化整合或创造性组合资源以释放隐藏价值或创造新价值，打破原有资源配置的低效均衡[2] - 通过优化生产流程、剥离非核心资产、整合内部研发资源提升运营效率，例如丰田精益生产模式优化生产要素配置提升产能利用率与运营效率[2] - 通过纵向整合控制原材料供应、横向整合并购同业或生态化整合构建平台型生态系统以提升产业链控制力与议价能力，例如宁德时代布局锂矿资源确保原材料供应稳定性[3] - 利用不同市场间的估值差异、利率差异或流动性差异进行套利，例如A股与港股估值差套利或垃圾债与高收益债的信用利差套利[3] - 特斯拉通过垂直整合电池生产、自动驾驶技术研发、充电网络建设等构建从能源生产到汽车制造的闭环生态，降低生产成本并创造新价值获得高估值溢价[3] 策略应用领域 - 信息差在期货市场体现为对供需关系、政策变动、天气变化的提前洞察，例如通过分析卫星图像监测港口库存变化预判大宗商品价格走势并布局期货合约[3] - 规则缝隙在期货市场体现为对交易所规则、保证金制度、交割规则的深度解读[3] - 规则缝隙与资源重组可应用于彩票领域实现期望值优化，例如利用调节基金在奖池低迷期的特别奖派发规则或通过合买团分散风险进行概率优化[4] 可持续性系统能力 - 策略可持续性取决于系统能力构建而非单次运气，需培养信息获取能力以建立多源、实时、可靠的信息渠道并具备筛选验证整合能力[7] - 需具备规则解读能力以深度解读规则细节并进行弹性应用如税收筹划与合规架构设计[7] - 需具备资源整合能力以整合政策、资金、人才、供应链等资源实现规则缝隙价值最大化[7] - 需建立风险控制能力以确保操作合法合规并规避政策变动风险[7]

AI与量化基金的人才流动趋势 - 中国量化基金公司幻方孵化了突破性大模型DeepSeek 同时美国顶级AI公司如Anthropic OpenAI和Perplexity AI正积极从华尔街量化基金公司招募人才 [1] - Anthropic在纽约举办量化研究员招聘活动 参与人数达150人 类似活动已成为行业趋势 [1] - OpenAI首席研究官Mark Chen和Perplexity联合创始人Johnny Ho等AI领军人物均出身于量化基金领域 [1] 量化人才转向AI行业的驱动因素 - 量化精英转投AI行业反映两大信号：对AI事业的热爱以及AI行业更具吸引力的薪酬待遇 [2] - 量化人才在金融领域的独特技能和经验为AI大模型开发提供重要支持 因此备受AI公司青睐 [2] - 过去12-18个月 AI原生和软件公司对量化金融背景人才的招聘比例增加12-18% [2] 薪酬结构与行业竞争格局 - 华尔街入门级量化人员基本工资达300000美元 但AI公司提供相当或更高薪资 并以股权为主而非奖金 [4] - Jane Street等顶级量化基金公司对人才的吸引力因AI行业崛起而下降 [4] - Anthropic强调量化分析师的"严谨分析思维和实证研究方法"与AI系统开发需求高度重合 [4] 行业跨界与未来竞争 - AI公司如Anthropic和Perplexity正研发金融服务产品 可能直接涉足华尔街业务领域 [4] - 加州禁止竞业协议使华尔街在人才争夺中处于劣势 硅谷AI公司因此获得更大发展空间 [5] - 中国DeepSeek的成功预示科技大厂间的人才与技术竞争将愈发激烈 [5]

行业人才流动趋势 - 顶级AI公司如Anthropic、OpenAI和Perplexity AI正积极从华尔街量化基金公司招聘人才，近期Anthropic在纽约曼哈顿下东区与约150名量化研究员会面展开招聘活动 [1][2] - 美国AI行业领军人物中多有量化基金背景，如OpenAI首席研究官Mark Chen和Perplexity联合创始人Johnny Ho [2] - 过去12-18个月，人工智能原生和软件公司对量化金融背景人才的招聘增加了12-18% [3] 人才吸引力对比 - 华尔街入门级量化人员基本工资可达300,000美元（不含奖金），而硅谷AI公司提供相当的基本工资并以股权替代奖金 [3] - 量化基金公司如Jane Street在过去一年对顶级人才的吸引力已明显不及AI新势力公司 [3] - 离职加入AI公司的量化人才表示，参与"下一件大事"比留在基金公司更具吸引力 [3] 量化人才与AI行业的适配性 - 量化交易与AI研究相似，都涉及处理大量非结构化数据，量化精英在减少算法延迟方面具有独特能力 [4] - Anthropic声明称量化分析师的"严谨分析思维和实证研究方法"与开发更强大AI系统的技术挑战高度重叠 [4] - 公司表示随着规模扩大将继续招聘具有专业背景的人员 [5] 行业竞争态势 - AI公司正更多推动金融服务产品，未来可能直接与华尔街竞争 [5] - 华尔街试图反击AI公司挖角行为但鲜见具体动作，部分原因是加州法律禁止竞业协议而华尔街崇尚竞业协议 [5] - 中国DeepSeek大模型的发展路径验证了量化背景与AI行业的协同效应 [5]

市场走势分析 - 沪指本周涨幅达2% 突破前周高点 呈现阳包阴形态 多方炮形态预示下周可能继续上攻3674点 [1] - 日线出现滞涨信号 周四带下影线小阳线显示乏力 周五十字星反映多空分歧 [1] - 监管层明确IPO不扩容 鼓励中长期资金入市 政策面与技术面形成博弈 [1] 板块机会研判 - 机器人板块本周表现强劲 但已进入分化阶段 需关注结构性机会而非普涨行情 [4] - 创新药板块估值虽高 但基本面转折带来持续性机会 预计维持高位震荡 个股分化明显 [4] - 科创100指数具备长期配置价值 人工智能赛道被持续看好 [4] 基金市场动态 - 中欧医疗创新等基金实施限购 单账户单日限额10万元 反映基金经理主动控制规模以保持业绩 [5] - 量化基金同步限购 显示行业从规模导向转向业绩稳定性 符合三年业绩基准考核趋势 [5]

市场情绪与策略调整 - 周四情绪转冷，周五出现跳水行情，主要由于红利+小市值股票的"杠铃策略"拥挤度过高导致抱团溃散[2] - 微盘股指数历史回撤频率从一年一次增至一年多次，2022-2023年量化基金跑赢主观基金后波动加剧[3] - 2023年微盘股经历四次大回撤：2月单周跌21.69%、4月新国九条冲击跌12.11%、6月退市风暴跌10%、年底三周下挫20%[4] 市场驱动因素分析 - A股上涨动能依赖四大因素：政策重塑信心、平准基金护盘、科技突破提估值、中美博弈东升西落[7] - 当前处于中美谈判真空期，市场担忧美国是否取消20%芬太尼关税及高关税持续性问题[8][10] - 出口韧性源于企业抢出口，消费依赖补贴，结构性问题仍然存在[8][9] 指数与技术面研判 - 指数呈现典型震荡格局：短期压制在3400点（获利回吐压力），下限由平准基金和货币宽松政策支撑[13] - 护盘力量显现：GJD指数未走低，社保重仓指数上涨，外资通过港股核心资产（如宁德时代）提振情绪[12] - 港股内资流入放缓，外资被动型资金大幅净流入[12] 潜在破局催化剂 - 中美关税谈判取得突破（取消20%芬太尼关税）[15] - 科技领域出现重大突破带动行业生产力提升[16] - 国内出台超预期地产/消费/社保/金融刺激政策[17] 行业配置主线 - 科技板块仍是明确主线，近期调整后性价比凸显[20] - 中期结构性行情需科技板块引领[21] - 红利+微盘股的杠铃策略已面临溃败，需重新布局[14]