文章核心观点 - 2025年量化私募行业在有利的市场环境下实现了规模与业绩的跃升，行业竞争进入高质量、生态化阶段，并开启了“AI+量化”的军备竞赛 [2][8] - 展望2026年，行业面临策略同质化与超额收益衰减的核心挑战，发展趋势将聚焦于AI深度赋能、策略多元化以及长期主义，宏观多资产等策略配置价值凸显 [34][41][49] 一、2025年行业新格局：高质量与生态化竞争 - 市场环境为量化提供了优质土壤，A股呈现“小微强、大盘稳”的结构性行情，成交活跃、日内波动放大，创造了充裕的Alpha空间 [2][6] - 行业格局呈现三大关键词：长期制胜、规模跃升、策略迭代，竞争从比拼规模转向生态化竞争，注重全链条体系建设 [8] - 头部效应显著，资源向头部机构聚拢，量化在“百亿俱乐部”数量上首次超过主观私募，行业进入全方位生态竞争新阶段 [9][10] - 行业正从“规模扩张”转向“质量竞争”，技术壁垒与产品创新能力成为分化的关键 [10] - 策略发展呈现从“单一资产量化”走向“多资产量化”的趋势，以应对宏观波动和市场分化 [11][12] - 量化CTA领域策略差异性放大，多元配置和宏观多资产概念萌芽，部分大型管理人选择封盘 [13] 二、2025年规模增长与策略容量 - 多家机构管理规模在2025年实现显著增长，例如：蒙玺投资从年初80多亿元增至150多亿元；远和资产规模已近80亿元；半鞅私募基金从10-20亿区间提升至50-100亿；上海思达星汇私募规模从5亿增长至近20亿，存续规模增长200%多 [17][19][20][23] - 受访机构普遍表示当前策略容量尚未达到上限，容量是一个动态变量，与市场流动性、策略特性相关 [17][20] - 平衡规模与业绩的核心在于持续的策略迭代、技术投入与人才储备，坚持“人才储备先于策略储备，策略储备先于管理规模”的原则 [17][19] - 部分机构公布了具体的策略容量规划，例如远和资产以中低频量化选股为核心，策略容量为200-250亿元；海南无量资本的宏观多资产策略容量约80亿元 [19][21] 三、“AI+量化”的应用与进展 - DeepSeek-R1大模型的发布点燃了“AI+量化”赛道，头部机构开启AI大模型军备竞赛与人才争夺战 [2] - AI技术已深度嵌入投研全流程，包括数据清洗、因子挖掘、组合优化、交易执行、风险控制等环节 [25][26][30] - 应用模式多样：作为“超级助手”赋能现有流程；成立AI Lab；利用大语言模型处理文本信息提升效率；探索端到端模型及RWKV、Mamba等新结构 [25][28][30] - 部分机构态度理性，将AI定位为辅助工具以提升研究效率，强调其无法替代成熟的投资逻辑和人对市场结构的理解 [29][31] - 行业核心竞争力正从资金规模转向模型与算法的迭代速度 [26] 四、2026年面临的挑战与应对 - 最大挑战是策略同质化与超额收益（Alpha）衰减，市场有效性增强压缩了传统策略空间 [34][36][38] - 其他挑战包括：市场风格快速切换；规模压力与组织能力错配；监管趋严与合规成本上升 [33][38] - 应对思路核心是构建策略多样性与强化组合管理：开拓多元化数据源与收益来源；布局多资产、多策略矩阵；聚焦中低频及基本面量化等容量更大的赛道 [33][36][39] - 持续加码技术创新与人才竞争，特别是AI复合型人才，并加强基础设施投入 [34][36] - 借鉴“反脆弱”思想，通过控制杠杆、管理流动性资产、运用衍生工具等方式管理尾部风险 [37] - 从“规模驱动”回归“能力本位”，追求长期稳定的风险调整后收益 [39] 五、2026年发展趋势与配置建议 - 发展趋势：行业将持续聚焦“策略迭代升级”与“AI深度赋能”；“多样性与组合管理”成为核心竞争力；“AI+多策略”并行发展 [42][48] - 值得关注的策略方向：不对标特定指数的量化选股策略；行业/主题指增等工具型产品；量化多策略/复合策略；宏观量化及多资产配置策略；中低频、基本面量化策略；CTA策略（趋势与截面并重） [42][43][48][49] - 对投资者的配置建议：将量化产品视为长期“资产配置工具”，而非短期博取收益的工具；注重管理人在全市场周期中的业绩稳定性与风控能力，而非短期排名；构建多策略、多管理人的分散化组合，以降低风险；投资前需明确自身风险承受能力与资金期限 [43][45][49][50]

行业核心观点 - 私募行业正经历从单一策略向多策略的显著转型，以应对单一策略收益率下行、容量有限及抗风险能力不足的挑战 [1] - 多策略产品备案数量显著增长，今年10月备案数量达到122只，占比升至12.27%，仅次于股票策略，表明其正从小众走向主流 [1] - 转型多策略需要重塑投研框架，对投资团队、交易系统与风控标准提出更高要求，过程充满挑战但被行业长期看好 [1][10][11] 单一策略遇冷现状 - CTA策略私募规模严重萎缩，例如一家曾超百亿元规模的机构现已萎缩至不足5亿元 [1] - 期货市场容量有限是核心制约，其体量远不及股票市场，导致CTA策略天花板过低 [3] - 与股票类私募今年诞生不少百亿元级机构相比，CTA赛道发展速度相形见绌 [3] 转型多策略的驱动因素 - 单一资产类别与策略的周期性特征显著，例如股票资产牛熊周期跨度可达5至8年，债券收益随利率下行走低，商品波动率常高于30% [4] - CTA与量化股票策略具备良好互补性，通过结合可提升整体投资性价比，避免投资者频繁择时 [4] - 海外顶尖机构如桥水基金、文艺复兴均以复合策略为核心，为国内市场提供了参照 [10] 多策略的实施路径与框架 - 千象资产通过量化手段布局多策略产品，在股票端使用指数增强策略，债券端使用国债期货策略，商品端使用CTA策略，并应用风险平价模型使各类策略对组合的风险贡献均等 [5] - 黑翼资产的多策略以指增策略为基础，叠加CTA策略对冲波动，资金分配为股票占比80%，CTA占比20% [5] - 洛书投资采用风险均衡方法进行配置，以完全系统化的方式实施策略，并在基础配置之上叠加低相关性Alpha策略以增强适应能力 [6] 转型面临的挑战 - 从单一策略转向多策略相当于重建一套体系，因为不同策略的底层逻辑、框架和方法论完全不同 [8] - 最大挑战在于不同策略的底层框架、交易机制及风控方式存在巨大差异，需要研发平台和风控交易系统持续迭代以支持协同 [8] - 跨资产、跨市场的投资模式对运营和风险管理提出更高要求，需要打通从策略研究到投资执行、风控和运营的全流程系统 [8] 多策略的发展前景与定位 - 多策略产品正持续获得市场青睐，成为高净值客户资产配置的重要选项，定位介于求稳与进攻之间，上行期收益不及纯股票多头但下行期回撤更低 [10] - 与欧美成熟市场相比，国内多资产策略在管理人数量、投资者群体规模和资金参与度上都相对有限，仍处于发展初期，未来空间广阔 [11] - 低利率时代和资管新规推进背景下，投资者对绝对收益需求上升，推动了多策略的发展 [11]

行业趋势：单一策略遇冷 - 国内私募行业出现单一策略管理人向多策略转型的显著趋势，部分曾规模超百亿元的CTA策略私募规模已萎缩至不足5亿元 [1] - 单一策略因收益率下行、市场容量有限及抗风险能力不足而遇冷，多策略布局旨在实现风险分散与收益来源多元化 [1] - 今年10月多资产策略私募产品备案数量达122只，占比升至12.27%，仅次于股票策略，印证行业转向 [1] 单一策略局限性 - CTA策略面临期货市场容量有限的天花板，其规模缩水明显，而股票类私募今年诞生多家百亿元级机构，发展速度远超CTA赛道 [3] - 单一资产类别与策略的周期性特征显著：股票资产牛熊周期跨度达5至8年，债券类资产收益随利率下行走低，商品波动率常高于30% [4] 多策略实施路径 - 千象资产通过量化手段布局多策略产品：股票端用指数增强，债券端用国债期货策略，商品端用CTA策略，并应用风险平价模型使各类策略风险贡献均等 [5] - 黑翼资产以指增策略为基础叠加CTA策略，资金分配为股票80%、CTA20%，内部构成多元化，如CTA覆盖短中长周期，股票策略加大机器学习因子投入 [5] - 洛书投资采用风险均衡方法配置，依托系统化方式实施策略规避主观判断波动，并叠加低相关性Alpha策略提升组合适应能力 [5][6] 转型挑战 - 从单一策略转向多策略需重建投研体系，CTA与量化股票策略的逻辑、框架及方法论完全不同 [7] - 挑战在于两类策略底层框架、交易机制及风控方式存在巨大差异，需对研发平台、风控交易系统持续迭代以实现高效协同 [7] - 跨资产、跨市场、多策略模式对运营和风险管理提出更高要求，需打通从策略研究到投资执行的全流程系统 [7] 多策略发展前景 - 多策略产品正从小众走向主流，成为高净值客户资产配置的重要选项，适配追求稳健且控制回撤的投资者 [9] - 与欧美成熟市场相比，国内多资产策略仍处于发展初期，管理人数量、投资者群体及资金参与度相对有限，未来发展空间广阔 [10] - 海外顶尖机构如桥水基金、文艺复兴均以复合策略为核心，为国内市场提供参照 [9]

行业趋势：单一策略遇冷 - 国内私募行业出现单一策略管理人规模显著萎缩现象，例如一家规模曾超百亿元的CTA策略私募规模已萎缩至不足5亿元 [1] - 单一策略面临收益率下行、市场容量有限及抗风险能力不足等局限性，促使行业向多资产、多策略转型以实现风险分散和收益多元化 [1][2] - 股票类私募发展迅速，今年诞生了不少百亿元级机构，发展速度远超CTA赛道 [2] 策略转型动因 - 单一资产类别与策略的周期性特征显著，股票资产牛熊周期跨度可达5～8年，商品波动率常高于30%，通过多策略可降低波动率并提升适应力 [3] - 不同策略具备互补性，例如CTA与量化股票策略结合可通过风险平价模型构建复合策略，提升整体投资性价比，避免频繁择时 [3] - 海外顶尖机构如桥水基金、文艺复兴均以复合策略为核心，为国内市场提供参照 [7] 多策略实施路径 - 千象资产通过量化手段布局多策略产品，股票端使用指数增强策略，债券端使用国债期货策略，商品端使用CTA策略，并运用风险平价模型使各类策略对组合的风险贡献均等 [4] - 黑翼资产的多策略以指增策略为基础，叠加CTA策略对冲波动，资金分配为股票占比80%、CTA占比20%，内部构成多元化 [4] - 洛书投资采用风险均衡方法进行配置，以完全系统化的方式实施策略，并在基础配置之上叠加低相关性Alpha策略以提升适应能力 [5] 转型挑战与能力建设 - 从单一策略转向多策略面临底层框架、交易机制及风控方式存在巨大差异的挑战，相当于重建一套体系 [6] - 解决方案包括对研发平台和风控交易系统持续迭代，使其能同步支持各类策略的独立研发、回测和实时监控 [6] - 需建立面向宏观市场的研究体系并成立专门团队，同时通过跨部门紧密配合打通从策略研究到投资执行的全流程系统 [6] 多策略发展前景 - 多策略产品正持续获得市场青睐，今年10月多资产策略私募产品备案数量达到122只，占比升至12.27%，仅次于股票策略 [1] - 低利率时代和投资者成熟度提升推动多策略产品从小众走向主流，成为高净值客户资产配置的重要选项 [7] - 与欧美成熟市场相比，国内多资产策略仍处于发展初期，管理人数量、投资者群体规模及资金参与度都相对有限，未来发展空间广阔 [8]

行业核心趋势 - 私募行业正经历从单一策略向多策略的显著转型，以应对单一策略收益率下行、容量有限及抗风险能力不足的挑战，实现风险分散与收益来源多元化 [2] - 多策略产品正从小众走向主流，今年10月多资产策略私募产品备案数量达到122只，占比升至12.27%，仅次于股票策略 [2] - 海外顶尖机构如桥水基金、文艺复兴等均以复合策略为核心，为国内市场提供了参照 [10] 单一策略局限性 - CTA策略私募规模萎缩明显，一家曾超百亿元规模的机构现已萎缩至不足5亿元 [2] - 期货市场容量有限，远不及股票市场体量，导致CTA策略天花板低，反观股票类私募今年诞生了不少百亿元级机构 [4] - 单一资产类别和策略的周期性特征显著：股票资产牛熊周期跨度可达5-8年，债券类资产收益随利率下行而走低，商品波动率常高于30% [5] 多策略布局与实践 - 千象资产通过量化手段布局多策略产品，股票端使用指数增强，债券端使用国债期货策略，商品端使用CTA策略，并运用风险平价模型使各类策略对组合的风险贡献均等 [6] - 黑翼资产的多策略以指增策略为基础（占比80%），叠加CTA策略（占比20%）以对冲波动并降低回撤，内部策略构成多元化 [7] - 洛书投资采用风险均衡方法进行配置，构建“全天候增强策略”，依托系统化方式实施策略并叠加低相关性Alpha策略以提升适应能力 [6][7] 转型挑战与要求 - 从单一策略转向多策略相当于重建一套体系，因CTA与量化股票策略的底层框架、交易机制及风控方式存在巨大差异 [8] - 转型要求对研发平台、风控交易系统持续迭代，以实现多策略的独立研发、回测、实时监控和业绩归因 [8] - 跨资产、跨市场的投资模式对运营和风险管理提出更高要求，需打通从策略研究到投资执行、风控和运营的全流程系统 [9] 发展前景与驱动因素 - 低利率时代、资管新规净值化推进以及投资者日益成熟，推动特色鲜明的多策略产品持续获得市场青睐，成为高净值客户资产配置的重要选项 [10] - 与欧美成熟市场相比，国内多资产策略仍处于发展初期，管理人数量、投资者群体和资金参与度相对有限，未来发展空间广阔 [11]

公司战略转型 - 相聚资本从传统股票主观多头私募转向"主观+量化"双轮驱动业务模式 致力于打造量化投资作为第二张公司名片 [2] - 公司金融工程业务负责人拥有十余年绝对收益产品管理经验 兼具基本面研究和量化模型开发专长 [2] - 量化策略产品定位绝对回报目标 与市场主流的指数增强策略形成差异化竞争 [2][3] 量化策略发展历程 - 公司成立后较早开启量化领域探索 持续研究各类量化子策略包括选股策略、商品期货和多资产配置 [3] - 选股子策略从少数因子逐步升级为多因子策略 并进一步拓展至机器学习策略 [3] - 2023年底将多种量化子策略有效结合 打造为追求绝对回报的独立量化多策略 [3] 绝对收益策略特点 - 策略回测自2008年以来每年度均实现稳健回报 最大回撤控制在较低水平且恢复时间最长不超过6个月 [4] - 策略多资产配置中对股市暴露程度较低 在股市走强时收益弹性不及传统主观多头策略 [4] - 目标客群为三年内有购房需求但时点不确定 不愿承担高波动风险又不满足于存款收益的投资者 [5] 多资产多策略创新 - 创新结合全天候策略和私募中性策略 形成量化多资产多策略融合模式 [6] - 策略不依赖杠杆避免放大风险 核心目标是降低波动率并追求因子长期有效性 [6] - 通过配置足够多资产类别和策略类型降低组合波动率 持有十只低相关性股票可降低个股风险60% [7] 投资策略优化 - 主动投资从单一成长风格拓展至红利策略和大宗商品股票策略 [8] - 从各策略独立配置转变为整体平衡配置比重 避免单一方向过度暴露 [9] - 个股选择标准从注重股价弹性和业绩趋势 转变为同时高度重视股价安全性和非对称收益特征 [9] 市场展望与投资方向 - 当前市场估值处于中枢水平 流动性持续宽松将推动估值提升 [10] - 看好四大投资方向：AI算力基础设施 直接受益股市上涨的证券板块 消费领域竞争力突出公司 全球范围内具备较强竞争力公司 [10]