2024/2025年度中国量化投资白皮书

中国量化投资白皮书 中国量化投资白皮书 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 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DeepSeek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AI最可能突破的量化投资领域是？”编写组对其进行设问，通过合并同类项与语义归类，可以发现：1.从数据分布来看，由于市场分化、技术代际以及风险偏好不同，行业对于AI的下一代应用总体看法类似蒲公英——主干（AI技术）明确，但种子（应用方向）向多维空间飘散，最高占比趋势未形成共识，存在显著长尾。2.根据词频统计，总体可归纳行业期待集中于模态数据融合、全流程自动化、高频交易智能化、智能择时与动态调仓、可解释性与动态风控等五大趋势方向。所有方向均指向“输入数据的广义化”与“决策权让渡给机器”这一方向，从人工制定规则→AI自主生成逻辑（如AutoML）。 技术栈：当前量化机构技术栈由“Python生态底座+自研核心组件+商业专业工具”构成。 Python生态系统主导：Python以97.12%的比例成为绝对主流，相关工具（如NumPy、Pandas、scikitlearn）也高度流行，驱动从数据分析（NumPy/Pandas>64%）到机器学习（scikit-learn61%,PyTorch49%）全流程，反映了Python在量化领域的统治地位。 自研工具在回测、风控、优化等关键环节占比30%-60%，成为竞争壁垒，其中集中攻坚核心环节包括回测系统（60.43%）、风控监控（49.64%vsBarra：48.2%）、组合优化（自研：33.81%>头部开源工具）、特征工程（23.02%）。 基础设施呈现标准化：开发，VSCode（63%）+Jupyter（51%）+Git（30%）；数据库，MySQL（60%）+PostgreSQL 中国量化投资白皮书 （35%）+DolphinDB（26%时序专用）；商业工具仅在风险管理（Barra）等专业领域不可替代。 机器学习传统方法主导：机器学习远高于深度学习（PyTorch49%,TensorFlow32%）。 技术栈稳中求进：Rust/Go/Ray等新兴技术渗透率均<11%，行业优先稳定成熟方案。 危机应对：量化机构将极端风控应对放置在了整个能力建设第三个方向。而且在极端行情之后，机构在策略底层、市场研判、政策理解、危机响应都得到了成长。2月份期间，调整策略与未调整的人各占一半，调整的类目包括因子权重（51.18%）、杠杆比率（49.41%）、交易执行（48.82%）、指数成分（45.88%）。 以上为机构做出的即时操作调整，实际上量化机构所做的中长期系统优化，更能影响后续的策略表现。数据显示：机构确实存在应变双阶段，中长期来看，机构做出了多方位的动作，第一优先级是收紧风格因子约束（36.69%）、加强流动性风控（26.62%）、收紧成分股约束（25.90%）以及因子拥挤度测算（20.14%）。次级优先级包括基差管理（19.42%）以及加入宏观风险因子（18.71%）等。另外仅有15.83%的机构未做任何调整。 风险声明 《中国量化投资白皮书》由本编写组共同撰写。 本文件不存在邀约或招揽购买或出售任何证券的企图，也不构成在会受到法律或法例限制或禁止的任何司法权区购买或出售证券的邀约或招揽。阁下作为读者，有责任就本文件及其所载资料保密，不得复制或披露全部或部分内容予任何其他人士，在没有书面同意之前，阁下不得使用本文件作任何用途。 本文件并未考虑到任何人士的目标、风险容忍度、财务状况或需要。本文件的内容不应被视为法律、税务、投资或其他意见，如需要，阁下应寻求相关专业顾问的意见。本文件所载信息并不足够对任何投资计划做出全面评估，阁下不应依赖本文件所载信息。潜在投资者在做出与本文件内提及之投资计划有关的投资决策时，应完全以适当的尽职调查作为决策准则。潜在投资者不应仅依赖本文件的内容做出投资决定。潜在投资者应阅读相关基金的募集说明书、基金合同以获得更多信息（包括投资政策、风险因素、费用、收费及其它资料）。 证券投资具有一定风险。根据《私募投资基金募集行为管理办法》及其他相关法律法规的有关规定，参与基金的人士应为风险识别、评估、承受能力较强的合格投资者。投资产品的价格及其收益存在涨跌变动，而过往的产品业绩数据并不预示其未来的表现。本资料所含数据计算和排名仅用于专业机构分析参考，并不构成广告或销售要约，或买入任何证券、基金或其他投资工具的建议。本文件内提述的相关投资等可能涉及投资风险。 本文件内的案例仅供参考，概不保证任何特定投资目标将会达成或任何期望达致该等目标的投资策略将会成功。本文件内提述的能力仅适用于有经济能力及愿意承受投资策略所带来风险的人士，未来表现无法预知。本报告可能载有的意见、预测及其他前瞻性的陈述均受不同风险及不确定因素影响，实际事件或结果可能与该等前瞻性陈述所载者截然不同。 本文件显示的实际或模拟过往表现不应被视作日后表现的指标。本公司不会就本文件所载的资料、意见及结论之准确性或完整性，明示或默示做出任何陈述或保证。于撰写本文件时，本公司依赖外部资料来源的准确性及全面性，并未独立验证此等资料。在法律容许的最大程度下本编写组不对任何因使用本报告、其内容或其他因本报告而引致或所涉及的损失负责。 本文件内含保密信息，仅供收件人使用。在未征得事前书面同意前，阁下不得复制或分发或披露全部或部分内容予任何其他人士。 中国量化投资白皮书 数据说明 本年度《中国量化投资白皮书》问卷调研1973人次尝试作答，最终回收问卷293份，编写组去除非量化机构、非技术、非投研岗位，以及回答速度较快答卷，保留有效问卷209份。 风险提示：量化行业，规模决定生存逻辑，职位决定认知