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汇璟量化周哲：用「双轨引擎 + 人才闭环」破解量化研发困局 “因子失效周期从 12 个月压缩到 3 个月，纯 AI 模型的实盘适配率不足 40%—— 这是量化研发必须直面的现实。” 汇璟量化研发部负责人周哲在实验室接受专访时，面前的屏幕正跳动着 “双轨策略引擎” 的实时迭代数据。这位拥有十年算法研发经验、曾主导券商量化系统升级的技术核心，正带领团队构建兼具 “人脑逻辑锚点” 与 “AI 挖掘能力” 的研发体系，为机构量化破解策略同质化与人才短缺两大行业痛点提供新路径。 一、双轨引擎：在 “黑箱” 与 “经验” 间找平衡 谈及汇璟量化的技术核心 “双轨策略引擎”，周哲拿起笔在白板上画出两条交织的曲线：“传统多因子框架是‘定海神针’，AI 全流程框架是‘探照灯’，两者必须形成共振。” 这种设计源于他对行业误区的深刻洞察 ——2024 年某头部机构纯 AI 策略因忽视政策面因子，在地产调控新政出台时回撤超 15% 的案例，更坚定了他的技术路线。 在周哲主导下，“双轨引擎” 形成了独特的运行逻辑：传统框架聚焦产业链景气度、估值安全边际等 6 类 “强逻辑因子”，通过均线与布林带的双轨共振模型筛选趋势方向，例如在 2025 年二季度新能源板块调整中，5 日与 20 日均线的死叉信号提前触发减仓；AI 框架则基于 Transformer 模型处理研报文本、盘口逐笔数据等非结构化信息，挖掘隐性关联信号。“我们给 AI 设了‘三道枷锁’：因子逻辑需可解释、回测周期覆盖 3 轮牛熊、实盘试错资金不超 1%。” 周哲透露，三季度 AI 模块挖掘的 “分析师情绪偏离因子”，经传统框架验证后嵌入策略，使超额收益提升 7.2 个百分点。 这种 “方法论均衡” 思路与博道基金的 “双轮驱动” 形成呼应，但更强调实盘验证的刚性约束。周哲展示的数据显示，引擎上线以来已淘汰 23 个回测胜率超 60% 但实盘失效的 AI 因子，策略最大回撤稳定在 3.5% 以内，较行业平均水平低 40%。 二、人才闭环：破解 30% 缺口的 “特种兵培养法” 面对行业 30%-40% 的量化人才缺口，周哲打造了独特的 “三级火箭” 培养体系。“我们不要只会调参的‘工具人’，要能理解市场的‘策略设计师’。” 他指着团队墙介绍，研发部 28 名成员中，跨学科背景占比达 75%，既有数学博士出身的因子挖掘专家，也有具备五年实盘经验的交易员。 这套体系的核心是 “投研一体化”：初级研究员需完成 100 个经典因子的复刻与改进，通过后进入 “模拟实盘” 阶段，用虚拟资金运作迷你策略；中级研究员可参与策略模块开发，其成果经小额实盘验证后，直接纳入引擎贡献分成；高级研究员则主导新框架研发，享有独立课题经费。“去年入职的北大硕士李然，通过改进布林带波动阈值参数，使趋势策略胜率提升 8%，现在已能带领小组攻坚 AI 因子筛选。” 周哲的语气中透着自豪。 为应对人才流动难题，他还设计了 “技术沉淀池” 制度：所有策略模块均标注开发者、逻辑文档与迭代记录，即使核心成员变动，后续团队也能快速衔接。这种模式使汇璟研发团队的年均流失率控制在 12%，远低于行业 30% 的平均水平。 三、引擎进化：瞄准 “跨市场协同” 下一战场 “单一市场的因子红利快耗尽了，下一个突破口在跨市场数据融合。” 周哲透露，团队正攻坚 “跨境因子映射系统”，将 A 股的产业链数据与港股的流动性指标进行关联建模。目前已完成消费板块的试点，在 10 月的港股消费股反弹中，该系统提前 3 个交易日发出布局信号，跟投机构获得 11% 的收益。 对于技术迭代的节奏，周哲有着严格的纪律：每月进行一次因子有效性复盘，每季度完成一次框架升级，每年启动一个前沿课题。“现在我们正在测试联邦学习技术，解决跨机构数据共享的合规问题。” 他表示，与三家私募合伙人的联合测试已取得阶段性成果，策略信息熵提升 23%，且未触碰数据隐私红线。 当被问及技术研发的终极目标，周哲回到最初的白板前，圈出两条曲线的交点：“不是追求极致收益，而是打造穿越周期的‘策略免疫系统’—— 既能用传统逻辑抵御极端行情，又能用 AI 捕捉结构性机会。” 在他看来，汇璟量化的技术护城河，正藏在这种 “守正与创新” 的平衡之中。 业内专家指出，周哲主导的技术与人才体系，为中小量化机构提供了可复制的发展样本：在人才争夺白热化的市场中，通过内生培养构建稳定团队；在技术迭代浪潮中，以均衡路线规避盲目跟风风险。这或许正是汇璟量化能在半年内吸引 23 家私募合作的核心密码。 |
