2026 前瞻:量化交易的下一阶段与另类资产的结构性机会

比推發佈於 2026-01-27更新於 2026-01-27

文章摘要

在经历了2025年的市场洗牌后,量化金融行业正面临转型。传统阿尔法收益逐渐衰减,新范式如大模型应用和另类资产成为机构竞争焦点。2025年公募量化规模快速增长,头部机构格局变化,高灵活性和快速策略迭代成为生存关键。择时策略重新受到重视,分域建模和大语言模型(如“Order as Token”概念)带来技术革命。另类资产中,加密货币市场因其高波动、低相关性和T+0特性成为量化机构的新蓝海,资金费率套利等策略表现突出。2026年行业将更注重动态配置、风险控制和低相关性资产组合,技术进化与资产多元化将成为核心策略。

作者:Max.s

原文标题:预见2026:量化交易的展望与如何配置另类资产


在经历了2024年的剧烈波动与2025年的深刻洗牌后,量化金融行业正站在一个新的十字路口。在上周的2025/2026中国量化投资跨年峰会上,华泰证券研究所策略首席兼金融工程首席何康博士发表了题为《量化行业2025趋势和2026展望》的深度演讲。这不仅是一份针对A股市场的策略报告,更是一份关于阿尔法(Alpha)如何在日益拥挤的市场中寻找新生存空间的战地手册。

对于身处Web3和传统金融交汇处的从业者而言,这份报告透露出一个清晰的信号:传统的阿尔法正在衰减,而新的范式 — — 无论是基于大模型的“Order as Token”,还是以加密货币为代表的另类资产 — — 正在成为机构投资者的必争之地。

以下是基于何康博士演讲内容的深度复盘与行业展望。

2025年对于量化行业而言,是“高景气”与“高波动”并存的一年。一个显著的数据变化是:证券类私募的存续规模虽然维持在高位,但公募量化的增长更为迅猛。截至2025年三季度,公募指增产品的规模已突破2000亿大关,其中主动量化规模达到1200亿。

这背后隐藏着一个有趣的结构性变化:榜一大哥换人了。

曾经的头部玩家格局被打破,博道、国金等机构凭借极其灵活的策略异军突起。在何博士的调研中这些业绩领跑的公募量化,本质上是“披着公募外衣的私募”。它们拥有极高的换手率,策略迭代速度惊人,甚至在日内回转(T+0)的使用上不输顶级私募。

这种现象揭示了2025年的生存法则:由于超额收益的获取难度指数级上升,只有极致的灵活性才能在红海中突围。 对于投资者而言,过去“选大牌、躺平”的配置逻辑已不再适用,必须通过更精细化的归因分析,识别出那些真正具备“敏捷开发”能力的管理者。

在过去五年,量化行业的主流叙事是“满仓选股”,通过选股端的Alpha来覆盖大盘的波动。然而,经历了2025年的市场教育后,“择时”重新回到了牌桌中心。何康博士将市场上的管理者分为ABCDE五类,其中最值得关注的是E类管理者 — — 基于逻辑规则(Logic-based)的择时者。不同于黑盒子的预测,这类策略构建了“If A then B”的显性逻辑链条。

分域建模(Sub-domain Modeling)的兴起。

随着市场有效性提升,全市场通用的因子越来越难以挖掘。顶级管理人开始采取“分而治之”的策略:将全市场股票切割为成长、周期、小盘、微盘等不同“域”,在每个域内单独训练模型。这就像是在Web3中,你不能用同一套逻辑去交易Bitcoin和链上Meme币 — — 它们的定价逻辑、流动性特征和参与者结构截然不同。通过分域建模,量化策略得以在局部市场中榨取更高的超额收益。

如果说分域建模是战术上的优化,那么大语言模型(LLM)的引入则是战略上的降维打击。何康博士提到了大模型在量化中的三种应用层级,其中最令人记忆深刻的是第三层:将金融交易视为一种语言,即“Order as Token”。

在传统NLP(自然语言处理)中,GPT预测的是下一个单词(Token);而在金融大模型中,输入的是过去一段时间的价格序列、成交量、订单流,模型预测的是下一个“价格Token”。这不仅是技术的迁移,更是思维方式的革命。

传统的量化模型往往是基于统计学的线性或非线性回归,而Transformer架构允许模型捕捉极长周期的依赖关系和复杂的非线性模式。想象一下,未来的交易并不是基于几个因子的线性加权,而是由一个预训练的金融大模型,像生成文本一样“生成”未来的价格路径。这与目前Crypto领域中基于Intent-centric(以意图为中心)的AI Agent交易逻辑有着异曲同工之妙 — — AI不再是辅助工具,而是直接的执行主体。

另类数据的蓝海:加密货币市场的机构化

当A股市场的超额收益被“卷”到极致时,聪明的资金开始通过收益互换(TRS)或离岸实体,将目光投向了相关性更低的另类市场。

相比于A股的T+1制度和涨跌停限制,加密市场具备7*24小时交易、T+0结算、高波动性和碎片化流动性等特征。对于拥有高频交易能力和风控模型的量化机构而言,这里简直是2015年之前的A股市场 — — 遍地是Alpha,且竞争格局尚未固化。

这里特别介绍一下资金费率套利(Funding Rate Arbitrage)策略,在加密市场的永续合约机制中,多空双方需要支付资金费来维持价格锚定。在牛市周期中,多头往往需要向空头支付高昂的费率。这创造了一种类固收的“市场中性策略”:买入现货,做空同等价值的永续合约,在对冲掉价格波动风险的同时,稳稳赚取资金费率。在这一领域,1Token 资金费率套利策略指数成为了行业的重要风向标。

据行业数据显示,该类策略在特定市场周期下的年化回报率远超传统固收产品,且与传统资产(股票、债券)的相关性极低。1Token作为专业的数字资产机构服务商,其构建的指数不仅反映了市场整体的套利空间,更体现了Crypto量化从“手工作坊”向“机构化、指数化”的演进。

对于传统金融从业者来说,关注1Token这类指数的意义在于:它提供了一个观察Web3流动性溢价的窗口。当资金费率长期维持高位,意味着市场情绪极度亢奋,是现货抛压的预警;反之,则可能是抄底的良机。

展望2026年,何康博士给出的关键词是“动态”与“反脆弱”。

从静态配置到动态博弈 过去做FOF(基金中的基金)或大类资产配置,往往设定一个静态权重(如60/40组合)。但在未来,必须引入动态调整机制。例如,当某一类策略(如微盘股指增)拥挤度过高时,由于同质化交易带来的“踩踏风险”,必须主动降低权重,哪怕其历史业绩再好。

产品的“气囊化” 经历过回撤的痛楚,投资者对下行风险的厌恶达到了顶峰。带有“气囊”、“雪球”结构的衍生品,以及通过期权进行保护的指增产品,将成为2026年的主流。这与DeFi结构化产品(Structured Products)的逻辑如出一辙 — — 通过牺牲一部分潜在的上涨收益,换取更高的确定性和本金保护。

寻找低相关性资产 无论是在A股内部寻找独立的Alpha,还是配置港股、美股乃至Crypto资产,核心目标都是降低组合的整体相关性。何康博士特别提到,虽然港股做纯Alpha很难(流动性差、做空工具贵),但作为多元化配置的一部分,其价值依然存在。而Crypto市场凭借其独特的驱动逻辑,将成为对冲传统金融风险的重要拼图。

何康博士的演讲,实际上揭示了金融工程的本质:在不确定性中寻找确定性的过程。

2025年的量化行业,传统的低垂果实已被摘尽。摆在从业者面前的只有两条路:要么在技术上死磕,利用大模型挖掘更深层的非线性规律;要么在资产端出海,去Crypto这样的一片蓝海中降维打击。

对于Web3的原住民而言,这也是一个警示:随着华泰证券这样的顶级机构开始深度研究并关注这一领域,正规军的入场只是时间问题。当传统的量化屠龙术应用于去中心化的交易市场,新的红利与新的残酷竞争将同步到来。

2026年,无论是TradFi还是Crypto,唯有进化者生存。


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相關問答

Q根据何康博士的演讲,2025年量化行业的主要特征是什么?

A2025年量化行业的主要特征是“高景气”与“高波动”并存。证券类私募的存续规模维持高位,但公募量化增长更为迅猛,其中公募指增产品规模突破2000亿,主动量化规模达1200亿。头部玩家格局被打破,博道、国金等机构凭借高换手率和敏捷策略异军突起。

Q量化策略中的“分域建模”是什么?它如何帮助提升超额收益?

A分域建模(Sub-domain Modeling)是将全市场股票切割为成长、周期、小盘、微盘等不同“域”,在每个域内单独训练模型的策略。它通过针对不同市场局部的定价逻辑、流动性特征和参与者结构进行精细化建模,从而在局部市场中榨取更高的超额收益,类似于Web3中不同加密货币需用不同交易逻辑。

Q大语言模型(LLM)在量化交易中的第三层应用“Order as Token”是什么?

A“Order as Token”是将金融交易视为一种语言,输入过去的价格序列、成交量和订单流,模型预测下一个“价格Token”。这是一种思维方式的革命,利用Transformer架构捕捉极长周期依赖和复杂非线性模式,像生成文本一样“生成”未来价格路径,与Crypto领域AI Agent的以意图为中心交易逻辑异曲同工。

Q加密货币市场为何成为量化机构的新机会?资金费率套利策略如何运作?

A加密货币市场具备7*24小时交易、T+0结算、高波动性和碎片化流动性等特征,Alpha机会丰富且竞争未固化。资金费率套利策略是一种市场中性策略:在永续合约机制中,买入现货并做空等值永续合约,对冲价格波动风险,赚取多头向空头支付的资金费率,年化回报率常超传统固收产品,且与传统资产相关性低。

Q何康博士对2026年量化行业的关键展望是什么?投资者应如何调整策略?

A2026年的关键词是“动态”与“反脆弱”。投资者应从静态配置转向动态博弈,根据策略拥挤度主动调整权重;产品应“气囊化”,通过衍生品或期权保护下行风险;核心是寻找低相关性资产,如配置港股、美股或Crypto市场,以降低组合整体相关性,对冲传统金融风险。

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