ZhenQuant 招募量化顾问:AI 推断风险偏好,专注策略设计

编辑：李逸风

图片：吴量衡

排版：周墨轩

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当用户抛出一句“我想做量化交易，需要回测验证策略”，很多产品都能给出答案，但真正的分水岭不在问答质量，而在这句话之后，服务是否还能继续推进。

当用户抛出一句“我想做量化交易，需要回测验证策略”，很多产品都能给出答案，但真正的分水岭不在问答质量，而在这句话之后，服务是否还能继续推进。

真机量化 ZhenQuant（www.zhenquant.hk）试图解决的，正是这段常被忽略的“后半程”。它希望打通的，不只是量化咨询入口，而是一条从需求理解、风险画像、策略匹配到部署推进的服务链路。

在其设定中，基础问答、概念解释和资料整理，由 C2AI 直接完成；需要量化顾问介入的环节，则通过 C2AI2H 与 Handoff 包继续交接。

先看两种常见模式。

第一种是典型的 ChatGPT 式回答。用户提出量化需求，系统给出大量策略分类、基础原理和通用建议。知识是完整的，但流程往往停在知识层：用户依然不知道自己适合什么策略，也不知道下一步找谁、怎么部署。

第二种是传统量化平台。平台可以推荐顾问资源，但问题在于，用户需要把资金规模、收益目标、回撤约束、执行偏好等信息，向多个顾问重复讲一遍。顾问也要重新采集画像，双方关系始终停留在“冷启动”。

ZhenQuant想做的，是把这两个断层接起来：不是“对话后结束”，也不是“推荐后放手”，而是把上下文真正传递到履约环节。

ZhenQuant的核心机制，是在AI理解需求后生成一份结构化的 Handoff 包，再把它交给更合适的量化顾问。

这份包里不只是聊天记录，还包括意图向量、画像推断、置信度标注，以及哪些信息可以直接使用、哪些需要在首轮沟通中确认。

例如，系统会先识别用户意图： intent_type 为 quantitative_trading ， certainty 为 0.85 ， trigger_event 为 strategy_validation ， target_behavior 为 backtesting_deployment ， time_horizon 为 3-6_months 。

接着进入画像推断。以示例来看，系统会判断用户可能是“中级投资者”，对应 confidence: 0.85 ；风险偏好为“中等风险”， confidence: 0.75 ；而“资金规模”由于没有明确信息，则标记为 null ，并提示 needs_confirmation: true 。

这种透明的置信度机制，是它与黑盒式对话产品的重要差别。哪些信息可信，哪些必须确认，顾问在接手前就能一目了然。

在匹配阶段，系统会根据策略方向、风险画像适配度和响应时效，对候选顾问排序。

示例中，系统把需求匹配给“李工”，标签是“量化策略专家”，并标注其“近期承接过相近需求”。顾问收到 Handoff 包后，可以直接进入方案设计，而不是再从最基础的问题问起。

这一点对双方都很关键。

对用户来说，一次表达形成的上下文和风险画像，可以直接带入下一环节，减少沟通往返。 对顾问来说，接到的不是一条模糊咨询，而是一份可直接承接的策略任务，能更快进入策略筛选、回测解释和部署推进。

按照ZhenQuant披露的阶段性内部观察，量化需求进入顾问承接链路后，风险画像理解与策略推进整体比传统冷启动模式更连贯。 Handoff 包的核心价值，也正是减少关键画像信息的重复确认。

ZhenQuant并不把AI包装成“全能量化顾问”。

它明确给出了AI能力边界：可以回答“量化策略有哪些类型”，可以识别“策略验证意图”，也可以推断“中等风险偏好”；但不能设计具体策略，不能承担投资责任，也不能代替人工完成实盘部署和风控把关。

因此，真正承接后续工作的，是它的量化顾问网络。

根据内部运营节奏，ZhenQuant已形成覆盖多类量化方向的顾问网络，顾问来源包括策略研究、交易执行与风控背景。平台更关注风险适配、响应时效与用户反馈，而非单一规模数字。其披露的平均响应时间为 3.5 小时。

从分类看，网络中包括量化策略专家、期货量化顾问、股票量化顾问、数字资产量化顾问，分别覆盖趋势跟踪、因子模型、统计套利、CTA策略、多因子选股、市场中性、套利策略、做市策略、程序化交易等方向。

ZhenQuant强调的不是单次撮合，而是一个会持续学习的服务网络。

当一笔需求完成部署后，相关信息会回流到平台，用于更新用户画像、顾问能力评分、网络供给调度和协议参数优化。

比如，部署前系统对某用户的交易经验、风险偏好只是推断；部署后，这些信息会被验证并沉淀。再比如，顾问在一次交付中的响应速度、用户反馈、同类需求承接表现，也会影响后续匹配优先级。

平台也会据此观察供需变化：某些量化方向需求持续上升、顾问供给不足时，再定向补充专项顾问。

从这个角度看，ZhenQuant想做的并不是一个“更会聊天的量化AI”，而是一套从对话、路由、履约到回流的闭环。

量化服务市场里，知识解释并不难，顾问资源也不算稀缺。真正缺少的，往往是让用户从“我有一个需求”顺畅走到“我拿到一个可继续执行的方案”的连续性。

ZhenQuant给出的答案，是把AI放在最擅长的理解与整理环节，把顾问放在真正需要经验和责任承担的履约环节，再用 Handoff 包把两者接上。

在它的模式里，路径不再是“对话→知识→断点”，也不是“对话→推荐→断点”，而是“对话→路由→履约→策略部署→回流”。

需要说明的是，顾问网络规模、满意度与匹配表现，目前仅作为内部运营观察，不作为对外经营承诺或收益承诺。本文涉及内容也不构成投资建议、收益承诺或策略效果保证。

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-感谢您的耐心阅读-