Autor: Max.s
Título original: Visión 2026: Perspectivas del Trading Cuantitativo y Cómo Asignar Activos Alternativos
Después de la volatilidad extrema de 2024 y la profunda reestructuración de 2025, la industria de las finanzas cuantitativas se encuentra en una nueva encrucijada. En la Cumbre de Fin de Año de Inversión Cuantitativa China 2025/2026 la semana pasada, el Dr. He Kang, Estratega Jefe y Jefe de Ingeniería Financiera del Instituto de Investigación de Huatai Securities, pronunció un discurso profundo titulado "Tendencias de la Industria Cuantitativa 2025 y Perspectivas 2026". Esto no es solo un informe de estrategia para el mercado de valores A, sino también un manual de campo sobre cómo el Alfa (Alpha) puede encontrar nuevo espacio de supervivencia en un mercado cada vez más saturado.
Para los profesionales que se encuentran en la intersección de Web3 y las finanzas tradicionales, este informe transmite una señal clara: el Alfa tradicional se está desvaneciendo, y los nuevos paradigmas —ya sea el "Order as Token" basado en modelos grandes, o los activos alternativos representados por las criptomonedas— se están convirtiendo en un campo de batalla obligatorio para los inversores institucionales.
A continuación, se presenta un análisis profundo y una perspectiva de la industria basados en el contenido del discurso del Dr. He Kang.
Para la industria cuantitativa, 2025 fue un año de "alta prosperidad" y "alta volatilidad". Un cambio de datos significativo es que, aunque el tamaño de los fondos de capital privado de tipo securities se mantuvo alto, el crecimiento de los fondos cuantitativos públicos fue más rápido. Hasta el tercer trimestre de 2025, el tamaño de los productos de aumento de índice (指增) públicos había superado la marca de 200 mil millones de RMB, de los cuales los cuantitativos activos alcanzaron los 120 mil millones de RMB.
Detrás de esto hay un cambio estructural interesante: el principal jugador ha cambiado.
El panorama de los principales actores se rompió, y firmas como Bodo y Guojin emergieron con estrategias extremadamente flexibles. En la investigación del Dr. He, estos fondos cuantitativos públicos líderes en rendimiento son esencialmente "fondos privados con apariencia de fondos públicos". Tienen índices de rotación muy altos, una velocidad de iteración de estrategias sorprendente, e incluso igualan a los mejores fondos privados en el uso de trading intradía (T+0).
Este fenómeno revela la ley de supervivencia de 2025: debido a que la dificultad de obtener rendimientos excesivos (Alpha) ha aumentado exponencialmente, solo la flexibilidad extrema puede abrirse paso en un mar rojo. Para los inversores, la lógica de asignación pasada de "elegir una marca grande y relajarse" ya no es aplicable; deben realizar un análisis de atribución más detallado para identificar a aquellos administradores que realmente poseen capacidad de "desarrollo ágil".
En los últimos cinco años, la narrativa principal de la industria cuantitativa fue "invertir a plena capacidad en selección de acciones", cubriendo la volatilidad del mercado general con el Alfa en la selección de acciones. Sin embargo, después de la educación del mercado en 2025, el "market timing" ha vuelto al centro de la mesa. El Dr. He Kang clasificó a los administradores del mercado en cinco categorías (A, B, C, D, E), siendo los más notables los administradores de tipo E: aquellos que realizan market timing basado en reglas lógicas (Logic-based). A diferencia de las predicciones de caja negra, estas estrategias construyen cadenas lógicas explícitas del tipo "If A then B".
El auge del Modelado por Subdominios (Sub-domain Modeling).
A medida que aumenta la eficiencia del mercado, es cada vez más difícil descubrir factores universales para todo el mercado. Los administradores principales comenzaron a adoptar una estrategia de "divide y vencerás": dividir las acciones del mercado total en diferentes "dominios" como crecimiento, cíclicas, small-cap, micro-cap, etc., y entrenar modelos por separado dentro de cada dominio. Es como en Web3, donde no se puede usar la misma lógica para operar con Bitcoin y memecoins on-chain —su lógica de precios, características de liquidez y estructura de participantes son completamente diferentes. A través del modelado por subdominios, las estrategias cuantitativas pueden extraer un mayor exceso de rendimiento en mercados locales.
Si el modelado por subdominios es una optimización táctica, la introducción de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) es un golpe estratégico de reducción de dimensionalidad. El Dr. He Kang mencionó tres niveles de aplicación de los grandes modelos en la cuantificación, siendo el tercero el más memorable: tratar las transacciones financieras como un lenguaje, es decir, "Order as Token".
En el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) tradicional, GPT predice la siguiente palabra (Token); mientras que en el gran modelo financiero, la entrada es una serie temporal de precios, volumen y flujo de órdenes de un período pasado, y el modelo predice el siguiente "Token de precio". Esto no es solo una migración tecnológica, sino una revolución en la forma de pensar.
Los modelos cuantitativos tradicionales suelen estar basados en regresión lineal o no lineal estadística, mientras que la arquitectura Transformer permite al modelo capturar dependencias de ciclos extremadamente largos y patrones no lineales complejos. Imagínense que las transacciones futuras no se basen en una ponderación lineal de unos pocos factores, sino que sean "generadas" por un gran modelo financiero preentrenado, como si generara texto. Esto tiene una similitud notable con la lógica de trading de Agentes de IA basados en Intención (Intent-centric) en el campo Crypto —la IA ya no es una herramienta auxiliar, sino el sujeto de ejecución directo.
El mar azul de los datos alternativos: La institucionalización del mercado de criptomonedas
Cuando el exceso de rendimiento en el mercado de valores A se vuelve extremadamente competitivo ("卷"), el capital inteligente comienza a dirigir su mirada hacia mercados alternativos con menor correlación a través de swaps de rendimiento total (TRS) o entidades offshore.
En comparación con el sistema T+1 y los límites de fluctuación diaria del mercado A, el mercado de criptomonedas ofrece operaciones 7*24 horas, liquidación T+0, alta volatilidad y liquidez fragmentada. Para las instituciones cuantitativas con capacidad de trading de alta frecuencia y modelos de gestión de riesgos, esto es como el mercado A antes de 2015 —lleno de Alpha y con un panorama competitivo aún no consolidado.
Aquí se presenta especialmente la estrategia de arbitraje de tasa de financiación (Funding Rate Arbitrage). En el mecanismo de contratos perpetuos del mercado de criptomonedas, las partes largas y cortas necesitan pagar una tasa de financiación para mantener la anclaje del precio. En los ciclos alcistas, las posiciones largas a menudo tienen que pagar tasas altas a las cortas. Esto crea una estrategia "market neutral" similar a renta fija: comprar el activo spot y vender (short) la misma cantidad en contratos perpetuos, cubriendo el riesgo de fluctuación de precios mientras se gana consistentemente la tasa de financiación. En este campo, el índice de la estrategia de arbitraje de tasa de financiación de 1Token se ha convertido en un importante indicador de la industria.
Según datos de la industria, este tipo de estrategia, en ciclos de mercado específicos, tiene un rendimiento anualizado muy superior al de los productos de renta fija tradicionales y una correlación extremadamente baja con los activos tradicionales (acciones, bonos). 1Token, como proveedor de servicios institucionales profesional para activos digitales, no solo refleja el espacio de arbitraje general del mercado a través de sus índices construidos, sino que también ejemplifica la evolución de la cuantificación Crypto desde "talleres artesanales" hacia la "institucionalización e indexación".
Para los profesionales de las finanzas tradicionales, el significado de prestar atención a índices como los de 1Token es que proporcionan una ventana para observar la prima de liquidez de Web3. Cuando la tasa de financiación se mantiene alta durante mucho tiempo, significa que el sentimiento del mercado es extremadamente eufórico, es una advertencia de presión de venta en el spot; por el contrario, puede ser una buena oportunidad para comprar en mínimos.
Mirando hacia 2026, las palabras clave dadas por el Dr. He Kang son "dinámico" y "antifrágil".
De la asignación estática al juego dinámico. En el pasado, hacer FOF (Fondos de Fondos) o asignación de activos de grandes clases a menudo implicaba establecer un peso estático (como una cartera 60/40). Pero en el futuro, se debe introducir un mecanismo de ajuste dinámico. Por ejemplo, cuando el grado de congestión de una determinada estrategia (como el aumento de índice de micro-cap) es demasiado alto, debido al riesgo de "estampida" por trading homogéneo, es necesario reducir activamente su peso, incluso si su historial de rendimiento es bueno.
"Airbagización" de los productos. Después de experimentar el dolor de las correcciones, la aversión al riesgo a la baja de los inversores ha llegado a su punto máximo. Los productos derivados con estructuras de "airbag" o "snowball", y los productos de aumento de índice protegidos con opciones, se convertirán en la corriente principal en 2026. Esto es idéntico a la lógica de los Productos Estructurados (Structured Products) en DeFi —sacrificar parte de los rendimientos potenciales alcistas a cambio de una mayor certeza y protección del capital.
Buscar activos de baja correlación. Ya sea buscando Alfa independiente dentro del mercado A, o asignando activos de Hong Kong, Estados Unidos o incluso Crypto, el objetivo central es reducir la correlación general de la cartera. El Dr. He Kang mencionó específicamente que, aunque es difícil obtener Alfa puro en Hong Kong (mala liquidez, herramientas de short caras), su valor aún existe como parte de una asignación diversificada. Y el mercado Crypto, con su lógica impulsora única, se convertirá en una pieza importante para cubrir los riesgos de las finanzas tradicionales.
El discurso del Dr. He Kang, en realidad, revela la esencia de la ingeniería financiera: el proceso de buscar certeza dentro de la incertidumbre.
En la industria cuantitativa de 2025, la fruta madura y al alcance de la mano tradicional ya se ha agotado. Frente a los profesionales solo hay dos caminos: either obsesionarse técnicamente, utilizando grandes modelos para excavar patrones no lineales más profundos; o expandirse en el lado de los activos, para realizar un golpe de reducción de dimensionalidad en un mar azul como Crypto.
Para los nativos de Web3, esto también es una advertencia: a medida que instituciones de primer nivel como Huatai Securities comienzan a investigar y seguir profundamente este campo, la entrada del "ejército regular" es solo cuestión de tiempo. Cuando las técnicas de matar dragones cuantitativas tradicionales se apliquen a los mercados de trading descentralizados, llegarán simultáneamente nuevos beneficios y una nueva competencia brutal.
En 2026, ya sea en TradFi o Crypto, solo sobrevivirán aquellos que evolucionen.
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