夜雨聆风
CAMRADATA 联合麦肯齐投资、威灵顿系统化投资发布白皮书指出，新一代量化（New Quant） 已全面到来。它依托机器学习、NLP 与海量另类数据，突破传统量化局限，更强调前瞻预测、流程多元化、高度定制化，并将人机协同、透明度与风控作为核心，成为机构配置的重要方向。
什么是新一代量化投资
超越传统量化与基本面量化，深度挖掘未被使用的另类数据
运用 NLP、机器学习处理非结构化信息，捕捉非线性关系
从历史回测转向未来预测，更快适应市场周期变化
以技术 + 经验 + 前瞻视角，构建更稳定的收益来源
核心突破：NLP 重构阿尔法模型
Virtus Systematic 耗时 3.5 年研发 AI 驱动 NLP 模型，可像分析师一样解读文本情绪
能识别盈利预测与分析师真实态度背离的信号，降低误判（一类错误）
挖掘负面盈利修正但文本暗藏转机的机会，减少漏判（二类错误）
结合行为金融因子，显著增强盈利修正因子有效性
策略优势：多元、定制、可适配
流程多元化
不同量化模型形成独立收益源，降低与传统策略相关性，提升组合平衡性
高度定制化
可按客户需求定制：
纳入 / 剔除 ESG
设定费率预算、阿尔法目标
适配可持续投资规则
差异化显著
机器学习让因子、数据、模型高度差异化，难以同质化内卷
两大机构实战框架
麦肯齐投资（Mackenzie）
覆盖超 10,000 只证券，聚焦新兴市场 + 中小盘阿尔法机会
四大核心因子：价值、质量、盈利修正、聪明资金行为
每日再平衡 + 严格容量管理 + 精细交易成本模型
ESG 作为质量阿尔法因子内置，而非附加约束
Virtus Systematic
以行为金融为底层，NLP 为核心增强
处理 340 万 + 卖方研报，精准提取情绪与前瞻信号
专注识别市场预期差，创造持续超额收益
落地关键：技术、团队与基建
团队：敏捷、协同、持续迭代，不固守历史有效模型
算力：模型训练优选本地 GPU，上线后用云服务弹性扩展
数据：优先内部数据沉淀，不盲目采购另类数据
风控：极端市场人工介入，避免因子失效
挑战与应对
透明度不足：需建立信任，适度披露逻辑而非核心 IP
阿尔法衰减：持续研发新信号，及时迭代策略
成本偏高：高质量量化对应更高费率，以超额收益覆盖
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