[热点] AI Agent 时代量化交易人才趋势与能力重构

一、核心发现：7天 vs 180天的效率革命

2026年3月，上海一场量化技术分享会上，蝶威量化创始人魏铭三公布了一组数据：

同等因子产出目标下，传统手工投研需要90-180天完成的工作，其自研 AI Agent 系统仅用7天。

几乎同时，一家上海量化私募创始人透露：以前一个高水平因子研究员， 每周只能挖掘1-2个高质量因子，使用Agent后，每周可以产出4个，产能翻倍。

效率提升的背后，是一个更深刻的问题：当 AI 能自动完成因子挖掘、代码生成、回测验证，量化机构还需要什么样的人？

二、OpenClaw 是什么：从"对话"到"执行"的范式转变

OpenClaw 是一款 2025 年 11 月发布的开源 AI Agent 框架，由奥地利工程师 Peter Steinberger（PSPDFKit 创始人）创建。到 2026 年初，GitHub 星标已超 23 万。

与传统 AI 的本质区别

"养龙虾"热席卷金融圈

2026 年 3 月，证券时报报道："养龙虾"热正从科技圈席卷至金融腹地。公募、私募机构开始部署 OpenClaw 这类 AI Agent，在熟悉的飞书、钉钉界面中与智能体交互。

一位公募基金经理的话很直白：

"我们不会被 AI 取代，但我们一定会被 熟练使用 AI 的人 所取代。"

三、安全与合规：量化机构的"冷思考"

尽管 OpenClaw 带来效率的指数级提升，但量化机构在采用这类开源 AI Agent 框架时普遍持谨慎态度。安全与合规，是绕不开的核心议题。

监管预警：2026 年 3 月 CNCERT 发布风险提示

2026 年 3 月 10 日，国家互联网应急中心（CNCERT）发布《关于 OpenClaw 安全应用的风险提示》，指出默认或不当配置下存在以下风险：来源：华创证券

• 命令注入攻击：攻击者可通过精心构造的对话，诱导 AI 执行恶意系统命令

• 敏感信息泄露：具备文件读写能力的 AI，可能被越权访问配置文件、数据库凭证、源代码等核心数据

• SSRF（服务器端请求伪造）：web_fetch 功能可能被利用来探测内网、攻击内部系统

• 权限滥用：在多人协作场景（如群聊）中，任何成员都可能通过 AI 执行未授权操作

华创证券研报指出：OpenClaw 不是普通的聊天机器人——它具备 exec（直接执行系统命令）、web_fetch（访问任意网页）、read/write（读写文件系统）等强大工具。

"你的 AI Agent 拥有的权限，可能比你公司很多正式员工的权限都大。"

至少 20 家券商禁止内网"养虾"

2026 年 3 月，36 氪报道：禁止下载或是下载要报备均是硬要求。从覆盖范围看，此次防控并非个别机构行为，而是行业性、趋势性的统一动作，这直接源于中央网信办、工信部的官方风险通报。

OpenClaw 作为代理式 AI 代表，采用本地优先架构，被赋予文件读写、命令执行、工具接管等高阶权限，但安全设计存在明显短板，被监管明确列为高风险应用。

各机构应对策略

员工管控：严禁私自安装

更有公司直接将管控延伸至员工个人行为。一封内部通知邮件显示：

• 严禁员工在公司电脑或服务器上自行安装 OpenClaw 等 AI Agent 工具

• 严禁使用个人部署的 AI 工具处理任何公司业务数据

• 对内外网数据同步任务展开专项清理

• "无特殊业务原因，不允许在办公网环境中处理交易信息、持仓信息等敏感数据"

华南某大型公募人士指出，基金公司对合规和数据安全的要求高，对这种需要无限开放权限的 AI 智能体，估计会相对谨慎。另一位沪上公募人士进一步透露，公司禁止在办公电脑部署，核心原因是"怕内部涉密数据被泄密"。

核心风险：权限失控悖论

36 氪分析指出，这暴露的是智能体行业的根本性悖论：

为了让 AI 真正"有用"，必须给它足够的权限；但权限越大，失控的风险就越大。 

具体风险包括：

• 提示词注入攻击：只要 OpenClaw 在运行中访问外部网页，攻击者就可以在其中嵌入隐藏指令

• 工具调用劫持：LLM 在解析恶意构造的 API 响应时，可能被诱导执行非预期的签名操作

• 交易责任风险：自动化执行过程可能误操作资金转账和投资产品购买，导致实际损失

• 版本漏洞风险：已披露多类中高危漏洞

行业共识：安全是 AI 落地的基石

尽管当前多家机构从合规角度对 OpenClaw"严防"，但基金行业仍在拥抱 AI 技术——只是通过更可控的方式。

华创证券在研报中总结：

"国家互联网应急中心此次的预警并非禁止新技术的应用，而是为狂飙的 AI 应用踩下了一脚必要的刹车。在将'钥匙'交给 AI 之前，请务必先为它装上'安全带'和'安全气囊'。"

中金公司在研报中指出：OpenClaw 是当前全球增长速度最快的开源 AI Agent 运行框架，支持通过自然语言快速实现业务逻辑的自动化落地，为投研等专业场景的效率提升提供了全新的技术路径。

四、人才需求趋势：复合型人才缺口巨大

全网招聘数据

量化行业现状

• 全球每年新增合格量化分析师不足千人 

• 头部量化私募录取率仅 0.5% 

• 传统"多面手"量化研究员需求下降，AI 相关岗位需求激增

蝶威量化魏铭三直言：

"基础研究员岗位需求明显减少，但两类人才需求更强。

一是具备深厚金融认知的资深研究员，能对 Agent 的产出进行专业评判；

二是深度掌握 AI 工具的复合型人才，能与 Agent 系统高效协作。" 

薪酬水平

五、国际头部机构：薪资与人才战略

顶级机构薪资

人才策略

• Citadel ：2025 年公布创纪录的 122 亿美元交易收入，公司持续扩大 AI 和机器学习团队

• Millennium ：拥有 6670 名员工，规模几乎是 Point72 的两倍、Citadel 的两倍多，采用多策略平台模式 

• Two Sigma ：以技术驱动著称，大量使用机器学习和大数据技术

• Jane Street ：以"最难面试"著称，考察的不仅是量化模型能力，更考验临场数理推演 

• 文艺复兴科技（Renaissance）：大奖章基金从不对外招聘，仅内部培养，代表行业最高技术壁垒

六、编码能力：AI 时代是否还需要一线写代码？

核心争议

支持"编码依旧重要"：

AI 是"能力放大器"，不是"替代品"

The Python Quants 在 2025 年 5 月发布的研究报告指出：

"编码技能在 AI 丰富的环境中仍然是基础性的。编程能力使金融专业人士能够制定精确的提示、审查 AI 生成的代码，并将其安全地集成到生产系统中。" 

金融领域的特殊性

• 容错率极低：交易系统中的 bug 可能导致真金白银的损失

• 合规要求高：代码需要符合监管要求，AI 无法保证合规性

• 性能要求严苛：高频交易场景下，毫秒级延迟差异决定盈亏

C++ 在高频交易中依旧必要

• 零成本抽象：模板元编程和编译期优化避免运行时开销

• 避免垃圾回收 (GC)：手动内存管理消除了 GC 带来的不可预测延迟

• 低延迟系统：支持内核旁路 (Kernel Bypass) 等底层优化 

支持"弱化编码考核"：

• AI 能轻松破解面试算法题，闭卷考核沦为"反工具化的服从性测试" 

• 美国公司面试已转向极简编程，核心考察沟通交流和用 AI 的能力 

• 核心竞争力转向 Prompt 工程、代码审查、系统拆解

综合建议

面试准备

• LeetCode 中等难度要熟练（数组、链表、哈希、多线程）

• Python 和 C++ 至少精通一门

• 能用 AI 协作编程，但要能独立审查验证

• 动手写小型项目（多线程模型、网络服务器等）

七、未来最值钱的两类人

第一类：具备深厚金融认知的资深研究员

当 AI 能自动生成因子、编写代码、完成回测， 评判 AI 产出的能力变得至关重要。

核心能力：

• 扎实的金融理论基础（资产定价、市场微观结构）

• 对策略逻辑的深刻理解（能判断 AI 生成的因子是否有经济意义）

• 风险识别能力（能发现模型在极端行情下的潜在问题）

• 资本配置与组合管理视角

典型岗位：

投资经理（PM）、资深量化研究员、组合科学家、量化风控专家

第二类：精通 AI 工具的复合型人才

AI Agent 不是"开箱即用"的工具。要让它真正融入投研流程，需要有人能 设计工作流、编排多 Agent 协作、处理异常 。

典型岗位：

AI/量化架构师、AI 算法研究员、大模型应用开发工程师、机器学习平台工程师

八、人机协同：不是替代，是进化

尽管 AI Agent 带来效率的指数级提升，但行业共识是：未来 3-5 年，人机协同将是主流，而非"全自动无人投研" 。

为什么还需要人？

1. AI 有"幻觉"风险

大模型可能生成看似合理但实际错误的内容。在金融投研领域，这种错误可能导致真金白银的损失。

鸣石基金的做法很谨慎：

"在最核心的投研上坚持既有方式，其他使用 Agent 的辅助环节也不会直接采用 Agent 输出的结果，而是会进行人工复核。" 

2. 人类有"未知之未知"的判断力

AI 擅长在明确目标和约束下做优化，但人类研究员在以下方面仍有不可替代的价值：

• 定义问题（什么值得研究）

• 设定约束（风险边界在哪里）

• 理解业务逻辑（市场背后的经济含义）

• 处理极端风险（历史数据中没有的场景）

3. 组织设计本身成为 Alpha 的一部分

AI 正在推动量化机构从"人盯人"的研究员部落制，转向" 中央 AI 平台 + 特种兵小队 "的新型组织结构。

一位券商系基金公司投研人士指出，AI 在实际应用中最需要警惕的有两点：

• 数据、隐私泄露风险

• 幻觉风险 （"虽然相比前两年减少了很多，但依然存在，在极其严谨的基金公司业务中，盲信 AI 或存在巨大风险。"）

九、给从业者和求职者的建议

如果你是在职量化研究员

1. 尽快掌握 AI Agent 工具

• 学习使用 OpenClaw、LangChain 等框架（在合规前提下）

• 尝试用 AI 自动化日常重复工作（数据清洗、研报总结、代码生成）

• 把节省下来的时间投入到更高价值的判断和决策上

2. 深化金融认知

• 加强对市场微观结构的理解

• 学习组合管理和风险控制

• 培养对策略经济含义的直觉判断

3. 向"编排者"转型

传统研究员的工作内容正从" 以编码为中心 "转向" 以编排和测试为中心 "。

学会设计工作流、编排多 Agent 协作、处理异常情况，这些能力将比单纯写代码更有价值。

如果你是求职者

1. 复合型背景更吃香

• 数学/统计 + 计算机 + 金融的交叉背景

• 有 AI/机器学习项目经验

• 熟悉量化投研基本流程

2. 展示"人机协同"能力

在面试中，可以展示：

• 如何用 AI 工具提升研究效率

• 如何评判和验证 AI 生成的结果

• 如何设计自动化工作流

3. 关注头部机构的"代差"

好买基金研究中心研究员郭新宇指出：头部与中小机构之间的技术"代差"正在拉大。来源：中国证券报

• 头部机构（幻方、九坤、鸣石等）已自建算力和 AI 团队

• 中小机构多处于观望或轻量试用阶段

选择平台时，可以优先考虑那些在 AI 基础设施上有持续投入的机构。

4. 编码能力依旧是基本功

• LeetCode 中等难度题目要能熟练解答

• Python 和 C++ 至少要精通一门

• 能用 AI 协作编程，但要能独立审查和验证代码

• 动手写小型项目，展示系统工程能力

十、结语：效率是工具，判断是核心

OpenClaw 这类 AI Agent 的出现，不是量化行业的终点，而是一个新起点。

当因子挖掘从"周"缩短到"天"，当代码生成从"小时"缩短到"分钟"， 人的价值不在于做得更快，而在于想得更深。

AI 改变了"How to try faster"（如何快速试错），但真正决定长期回报的，始终是"What's worth trying"（何以值得奔赴）。

未来属于那些既能驾驭 AI 工具、又有深厚金融认知的复合型人才。他们不是被 AI 替代的"旧研究员"，而是能设计人机协同系统、能做关键判断的"新架构师"。

这场变革才刚刚开始。而你，准备好成为哪一类人？

本文所有数据和观点均基于公开资料，不构成投资建议。

参考资料

• 中国证券报：《量化私募 AI Agent 落地调查：投研"自动驾驶"驶入深水区》，2026 年 3 月 http://m.toutiao.com/group/7622917845202043430/

• 界面新闻：《隔离、谨慎部署，公募基金对 OpenClaw 高设"防火墙"》，2026 年 3 月 http://m.toutiao.com/group/7620309855580078634/

• 华创证券：《量化看市场系列之八：OpenClaw 的安全防护指南》，2026 年 3 月 https://www.fxbaogao.com/detail/5299898

• 36 氪：《至少 20 家券商禁止内网"养虾"》，2026 年 3 月 https://36kr.com/p/3719329241708163

• 36 氪：《"龙虾"入笼：为何金融行业不敢"养"？》，2026 年 3 月 https://36kr.com/p/3736923854602496

• 新浪财经：《百亿私募对龙虾下封杀令》，2026 年 3 月 http://finance.sina.cn/2026-03-16/detail-inhreeeu2807082.d.html

• ZAKER 新闻：《"养龙虾"走红金融圈，基金公司谨慎看待》，2026 年 https://app.myzaker.com/news/article.php?pk=69b15ac67f780bec3c000005

• 中金公司：《OpenClaw 投研落地：效率提升与风险防控》，2026 年 https://mkt.ciccwm.com/cc-content/detail/cms_7df331ce8dcb430f85aedf5a97e5b6b3?channel=db

• 脉脉：《2026 春招人才报告》，2026 年 2 月 https://m.gmw.cn/2026-03-11/content_1304372160.htm

• BOSS 直聘：《AI 岗位需求"井喷式"增长》，2026 年 http://m.chinanews.com/wap/detail/cht/zw/10557608.shtml

• 翰德：《2026 人才趋势报告》，2026 年 3 月 https://www.163.com/dy/article/KOV8SJFI0534A4SC.html

• 36 氪：《AI 替代 pk 百万年薪？量化人才市场冰火两重天》，2025 年 7 月 https://36kr.com/p/3383787075369479

• The Python Quants: 《Why Coding Skills Still Matter in the Age of AI》，2025 年 5 月 https://www.hilpisch.com/why_coding.pdf

• 6figr.com: Citadel 薪资数据，2026 年 3 月 https://6figr.com/us/salary/citadel--new-grad--cy

• 腾讯新闻：《量化圈近期『八卦』》，2026 年 4 月 http://news.qq.com/rain/a/20260403A058RE00

• 今日头条：《小小中环，挤满了年薪百万的量化公司》，2025 年 http://m.toutiao.com/group/7593665697495089679/

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