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。