汇璟量化创始人：机构量化正进入「实盘验证 + 生态协同」的新周期

“量化行业的竞争已从‘谁能挖出因子’升级为‘谁能守住实盘价值’。” 汇璟量化创始人、前香港辉立证券投顾核心林昭在接受采访时，直指当前机构量化发展的核心命题。在 A 股注册制深化与合规监管趋严的双重背景下，这位拥有二十五年跨市场量化经验的从业者，结合汇璟量化的实践路径，解读了机构量化的三大发展趋势。

一、合规：从 “红线规避” 到 “价值生成” 的底层重构

谈及监管对行业的影响，林昭用 “筛子与土壤” 作比：“筛子滤掉了纯信号输出的轻模式，却为合规扎实的平台培育了生长土壤。” 他指出，2025 年前三季度量化产品备案占比达 44.3% 的行业数据，恰恰印证了监管引导下的行业提质。

汇璟量化的 “璟盾系统” 正是这一趋势的实践样本。该系统将《证券法》对风险揭示的要求转化为可执行的技术模块 —— 每笔策略交易均预设动态止盈止损线，且通过区块链技术实现策略逻辑与交易轨迹的全程可追溯。“我们刚完成与三家头部券商审计系统的对接，监管可实时调取策略编号、历史胜率等核心数据。” 林昭透露，这种 “合规前置” 的设计使平台机构客户合作周期缩短 40%，险资等大型资金的接入比例已达用户总量的 22%。

在他看来，未来合规将成为机构量化的 “价值放大器”：“单纯满足监管要求的机构只能生存，而能将合规转化为信任资产的机构才能发展。比如我们的策略补贴机制，本质是用合规工具解决机构对回撤风险的顾虑。”

二、技术：AI 与实盘的 “双核驱动” 革命

面对 AI 在量化领域的应用热潮，林昭提出 “AI 不能替代实盘，却能让实盘更精准” 的观点。这与行业内部分机构盲目追逐 AI 算法的倾向形成对比。

汇璟量化正在搭建的 “双轨策略引擎” 颇具代表性：传统多因子框架与 AI 全流程框架各占 50% 权重。“传统框架靠人脑沉淀的投资逻辑把控方向，比如我们嵌入的产业链景气度因子；AI 框架则负责从研报文本、盘口数据中挖掘隐性信号。” 林昭解释，这种模式既避免了纯 AI 模型的 “黑箱风险”，又能实现约 30% 的策略性能提升，与博道基金 “人脑 + 机器” 的双均衡逻辑形成跨机构呼应。

对于因子衰减这一行业痛点，他透露平台的解决方案是 “实盘数据反哺 AI 迭代”：“所有 AI 挖掘的新因子，必须经过小额实盘验证才能进入模型库。今年三季度，我们通过这种方式淘汰了 17 个回测表现优异但实盘失效的因子，将策略最大回撤控制在 3.2% 以内。” 这种 “技术研发 - 实盘验证 - 迭代优化” 的闭环，正成为机构量化突破因子拥挤困境的关键路径。

三、生态：从 “单点竞争” 到 “协同共生” 的格局重塑

“未来没有纯粹的量化机构，只有量化生态的参与者。” 林昭预判，策略同质化与交易成本攀升的双重压力，将推动行业加速进入生态竞争阶段。汇璟量化的 “全国策略合伙人计划” 正是对此的提前布局。

该计划向合规操盘团队开放平台能力：入驻机构可直接调用 “璟盾系统” 的风控模块，借助汇璟的券商通道实现资金接入，而平台则通过策略分成实现收益共享。“目前已有 23 家私募与我们达成合作，其中 3 家的策略通过实盘验证后，机构客户跟投规模已突破 1.5 亿元。” 林昭表示，这种模式解决了中小量化机构 “有策略无风控、有算法无资金” 的痛点，也为平台带来了差异化策略供给。

他进一步指出，生态协同的核心是 “能力互补”：“我们与第三方托管机构的对接已进入成熟阶段，未来机构客户可实现‘策略在汇璟、资金在托管’的分离模式。这种跨机构协同，比单一机构自建全链条更能控制成本、提升效率。”

结语：实盘能力决定生态话语权

谈及行业终局，林昭用 “三个淘汰” 总结：“淘汰没有实盘验证的策略，淘汰缺乏合规体系的机构，淘汰封闭孤立的模式。” 在他看来，汇璟量化的发展路径正是对此的注解 —— 以实盘带仓建立信任基础，以合规技术构建竞争壁垒，以开放生态扩大服务边界。

这一判断与蒙玺投资等头部机构的观察高度一致：具备全流程能力与生态整合力的机构，正成为资金聚集的核心靶点。正如张伟最后所言：“量化投资本质是一场与市场有效性的竞赛，而未来的赢家，一定是那些能以实盘锚定价值、以生态对抗周期的机构。”

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