2024-25年度中国量化投资白皮书-金融阶-宽邦科技-华泰证券

中国量化投资白皮书- 1 -封面中国量化投资白皮书- 2 -历年白皮书下载地址：https://bigquant.com/quantpaper/4th中国量化投资白皮书- 3 -历年白皮书下载地址：https://bigquant.com/quantpaper/4th中国量化投资白皮书历年白皮书下载地址：https://bigquant.com/quantpaper/4th历年白皮书下载地址：https://bigquant.com/quantpaper/4th中国量化投资白皮书- 1 -关键数据及结论主线叙事：2024 年中国量化投资行业三大主线：监管重塑规则、市场异常波动冲击倒逼策略迭代、技术加速分化。市场经历多次尖峰时刻，数据显示：量化机构最主要压力来自极端行情以及监管压力，紧随其后是募资困难、规模压力、风格切换及因子有效性降低。监管升级：2024 年最核心影响因素，成为普遍行业共识：“监管”一词在数据中出现频率最高（超 50 次），且覆盖多个子项（如私募新规、程序化交易限制、高频交易管控、DMA 业务收紧等）。但是从长期来看，监管在“扶优限劣”，有利于行业发展。对比 2023 年与 2024 年白皮书未来预期数据可以发现，监管环境改善超预期，监管政策评分提升幅度最大（+0.30），看好比例从 41.31%升至 44.50%。行业格局：当前，量化私募行业呈现规模收缩、强者迭代、新锐突围与尾部出清并行的格局。未来预期：对于未来，行业整体呈“谨慎乐观”态势，整体评分 3.27，但指标间方差显著，反映行业对未来的判断存在“技术乐观主义”与“策略内卷焦虑”的矛盾。Alpha：七成量化机构认为 A 股量化超额收益正在衰减。Alpha 衰减可归因为市场效率提高、竞争加剧、数据获取与分析能力提升、投资者行为变化、数据和信息过度透明化、政策变化，技术优势、制度优势消散、量化策略拥挤，一致性过强、信息扩散速度加快等。调研数据显示，核心原因集中于策略同质化与供需失衡（占比 42.11%），次要原因包括监管收紧（11.96%）和市场效率提升（13.40%）。方法论革新：量化行业反复强调持续迭代，但也持续面临“策略同质化”质疑。2023 年白皮书答卷显示：预测未来一年量化市场挑战中，策略方法论集中差异较小成为排名第二的共识。近年量化机构核心能力自评中，策略多样性自评也得分较低。此时，机构不得不开始探索其原本不擅长的方向，如宏观、基本面、择时、出海。当然还有已有策略的深化，例如风控、多频段融合。频段融合：2024 年，量化行业整体重心向中低频迁移，细分频段差异显著，呈现“总体降频、中频强化、高频收缩、超低频边缘化”的特征。机构也在探索频段融合与动态换手，使得整个交易频率与市场的交易状况匹配性更强。宏观量化：2024 年，25.84%的量化机构增加了宏观数据的使用权重；31.10%的机构进行了全球宏观政策、事件研究，尤其是极端行情后，20.57%的机构增加了宏观因子，同时 2025 年量化机构战略优先级最高的三项能力建设方向中，宏观量化排名第六。分域建模：25.84%的机构增加了基本面数据的使用，另外分别还有 14.35%、12.92%、21.05%、22.49%的机构增加了关联数据、一致预期、舆情、事件型数据的使用。基本面量化一直是行业持续的方向，分域建模则是细分方向之一。数据显示，实际接近三成的机构建立的是统一模型，不做单独分域。当前风格分域、基准分域、行业分域等各类分域方式渗透率大约在20%-30%，很多机构同时采取混合分域，方法论呈现多样性。择时：传统多因子选股模型的 Alpha 遭遇瓶颈时，拥抱 Beta 势在必行，而且选股与择时能创造低相关性的收益。问卷调研结果显示，有 49 家机构将其列入 2025 年量化机构战略优先级最高的三项能力建设方向，在所有战略排名中位列第四。甚至只有 13.88%的调研对象表示完全不择时，尤其是在 5 月交易量下跌之后，可以看到机构进行了降仓操作，或者自动动态分配长、中、短周期模型权重。2024 年择时方法论在进化，但并不统一，呈现百花齐放的情况。所有单一的方法论都没有渗透到 40%，目前最主流的做法是仓位控制，只有 17.27%的调研对象表示完全不择时。很多机构会对此题多选，采取多种方式联合择时，例如基于宏观周历年白皮书下载地址：https://bigquant.com/quantpaper/4th中国量化投资白皮书- 2 -期、动量、估值和市场情绪构建自上而下和自下而上的因子择时方案。当然也有机构选择其他并说明为“瞎择时”。从最终择时效果来看，市场普遍已存正面状态，认为择时已经贡献收益，虽然显著低于持仓收益（Δ1.75 分）、选股（Δ0.99 分），但已经明显高于打新和套利。多资产：对比过往三年调研数据，量化机构对各投资研究标的的参与率逐步上升，例如股票、期货、期权、债券四大类资产分别都上升了 7.80%、13.44%、3.88%与 3.27%，即便债券这类资产，传统上认为信用债非标准化程度高，国债波动率低，参与者以银行、保险等传统机构为主，但量化机构的参与率其实也在小幅走高。策略出海：六成量化机构拥有出海计划，但全球化进程呈现金字塔形分布，绝大多数机构处于早期探索阶段，大多数都是尚未实施海外行动，其中三成处于了解阶段，仅 21.53%的机构真正迈出了步伐，方式包括牌照获取（10.05%）+设立办公室（9.57%）+成熟募资（1.91%），而且仅 1.91%策略成熟并开启募资，成功案例稀缺。第一层级包括美国与中国香港，分别有 47.62%与 57.14%的机构表示有意参与；第二层级包括欧洲、新加坡、日本等发达地区，约有 20%机构表达出积极意愿；而印度、韩国、越南等亚洲新兴市场则构成第三梯队，机构意向在 10%左右。相较之下，媒体热度较高的印尼、巴西、中东等地区，实际在机构量化策略布局中的占比不足 10%。出海过程中市场规则与数据结构差异（51.59%）是最大障碍，其次为策略水土不服（42.06%）和人才（41.27%）/通道（38.1%）问题紧随其后，显示策略本地化能力、资源匹配不足的痛点。技术性障碍（如链路直连、夜盘交易）、政策限制（外汇管制）、资源短板（人才、资金）共同构成复杂阻力，导致选项分散化。链路部署（21.43%）和资金匹配（27.78%）占比较低，或因仅头部机构触及技术深水区，而中小机构更关注基础性障碍（如市场规则）。多因子：总体呈现以下 3 点变化：基本面权重增加，组合探索动态赋权，高频数据 HI+AI 人工智能继续深度融合。收益归因：连续两年，量化机构对于收益的归因较为近似。两年间归因框架基本一致（Alpha/Beta/打新/持仓/交易等），没有颠覆性变化，整体结构稳定，局部微调。AI 探索:连续四年，调研数据都显示，AI 是量化机构认为最重要的研究方向之一。到了本年度，随着 Deep Seek 出圈，各类数据都共同指向，AI 的重要性被放在了前所未有的重要位置，被认为是拓宽量化边界重要手段。调查结果显示，人工智能在机构 2025 年的各项能力建设优先级中综合得分最高，达到 5.03，并且在第一位的选择中占比达到了 29.69%。“您认为下一代