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发表于 2026-06-11 22:20:00 股吧网页版
超量子基金张晓泉:从“计算者”到“策划者”,AI重塑量化投资底层逻辑
来源:中国证券报

  “未来最稀缺的,不是会答题的人,而是会提问题的人。”

  6月11日,超量子基金创始人张晓泉在“中国银河证券·中国证券报私募行业星耀领航计划”年度活动上发表上述观点。

  张晓泉从量化投资出发,探讨了人工智能时代知识生产方式、组织形态乃至人的价值正在发生的变化。在他看来,智能体的出现让AI对量化行业的影响发生了“急转弯”,但这种变化远不止于投资领域。

  在AI时代,搜索成本趋近于零,专业壁垒不断降低,研究成本快速下降。当“做出来”越来越便宜,“知道做什么”反而变得更加珍贵。

  “模型会过期,但提出问题的能力不会。”他表示。这或许不仅是对量化投资的重新理解,也是AI时代所有知识工作者需要面对的新命题。

量化不预测未来

  而是为不确定性标价

  在不少人眼中,量化投资神秘而复杂。但张晓泉给出了一个极为朴素的定义:量化,本质上不过是在做四件事:把世界变成数字,把判断变成规则,放弃确定性,用纪律对抗人性。

  价格、财报、文本、行为,所有能够被记录的痕迹都可以转化为数据;直觉一旦被写成代码,就能够被验证、被复现,也能够被推翻;不追求每一次都正确,而是依靠概率和大数定律获取微弱优势;最后,用系统去克服恐惧和贪婪。

  “量化从不预测未来,它只是帮助我们为不确定性标价。”张晓泉说。

  他认为,量化研究的逻辑其实只有三步——信号、组合和执行。信号决定上限,执行决定下限,而组合决定能够走多远。

  过去几十年,量化行业逐渐形成一条成熟的工业流水线:数据清洗、因子构建、历史回测、风险控制、交易执行。因为流程成熟,每一个环节的人越来越像流水线上的零件。而这,成为AI最先撬动的地方。

  张晓泉认为,AI几乎正在重构量化研究的每一个环节。“未来几个月内,很多步骤会被重新组织起来。”在他看来,真正的量化从来不是预测未来,而是在充满噪声和不确定性的环境里,从稻草堆中寻找那根针。

沉在水下的科学与艺术

  才是量化底座

  相比于市场表面的涨跌,张晓泉更关注另一件事:当AI越来越强大,量化行业真正的竞争力到底在哪里?

  答案或许并不在露出水面的部分。

  张晓泉用一座“投资金字塔”来解释超量子基金的思考框架。最上层是金融业务,包括交易、风控和资管;第二层是工程技术,包括机器学习、模型、因子和策略;第三层是科学,即数学建模、统计工具和因果关系;最底层是艺术,包括对不确定性的理解、对价值的思考以及对人性的洞察。

  在他看来,上面两层定义的是“这是不是一家量化私募”,而下面两层决定“这是一家什么样的量化私募”。

  “露出水面的是金融与工程,沉在水下的科学与艺术,才是真正的底座。”他说。

  过去几年,量化行业越来越“卷”,模型越来越复杂,但超额收益却越来越难获取。张晓泉认为,问题恰恰在于大家停留在工程层面。工程可以不断优化已有模型,而科学则意味着重新理解底层规律。

  “比工程更难的,是艺术。”张晓泉表示,因为金融市场终究是人与人的博弈。价值是什么?不确定性是什么?人性又是什么?这些问题无法通过增加参数或者扩大算力得到答案。

  比起技术本身,他更关注的概念是——“风险”和“不确定性”。风险意味着概率已知,可以建模、可以定价;而不确定性则意味着概率本身未知。政策变化、危机事件、范式转移,都属于后者。

  更危险的是“分布漂移”。昨天有效的规律,今天可能已经失效;历史拟合得越完美,未来可能错得越彻底。“所有模型都假设未来像过去,而市场最喜欢做的,恰恰是打破这个假设。”在他看来,真正的Alpha也许不是某一个答案,而是提出问题的能力。

  “模型会过期,但提出问题的能力不会。”他说。

从计算者到策划者

  AI改写量化底层逻辑

  如果说量化投资只是一个缩影,那么AI带来的变化,正在扩展到所有知识工作领域。

  张晓泉认为,很多人对AI的理解还停留在效率工具阶段。用AI写报告、写演讲稿、读材料,只是把旧流程变得更快。但最需要被重写的,是方法和组织。

  随着智能体的出现,搜索成本趋近于零,迭代速度提高十倍甚至百倍,专业壁垒正在快速下降。“过去一个创意可能需要四个月才能验证,现在一个下午就足够。”张晓泉表示,当“做出来”几乎免费,“知道做什么”就成了最大的瓶颈。

  张晓泉表示,研究者的角色正在发生根本性转变。过去的研究者更像“计算者”,他们搭建管道、调试参数、编写代码,以技能和执行能力创造价值。未来的研究者则更像“策划者”。人的价值不再来自掌握多少技能,而来自能够提出什么问题、作出什么判断,以及如何进行取舍。

  旧的AI投资的研究流水线是数据、因子、回测、风控和交易;新的流水线则变成了问题、假设、探索、判断和筛选。过去企业依靠层级和流程组织起来,而未来组织可能更像网络——围绕问题临时聚合,由AI承担执行和协调,人则直接负责判断。

  在张晓泉看来,未来知识工作者需要三种能力:第一是方向感,知道应该往哪里看;第二是品味,能够发现别人看不到的价值;第三是判断力,能够提出问题,并识别未来真正重要的方向。

  “从计算者到策划者”,是他整场演讲中反复提及的一句话,这或许是AI对量化投资带来的最深刻的变化。

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