高盈量化加码AI 以科技重塑高频交易底层逻辑

（原标题：高盈量化加码AI 以科技重塑高频交易底层逻辑）

2025年以来，在理财净值化转型背景下，量化策略凭借其纪律性和分散化特征，持续获得机构与零售资金的青睐。据量化投资与机器学习（QIML）统计，截至2026年一季度末，行业整体管理规模突破1.8万亿元，较去年四季度末增长近4000亿元，增幅约28%。

但规模狂奔的另一面，是策略拥挤与超额衰减压力的同步显现。近期部分量化策略出现较大回撤，少数产品甚至出现负超额收益。业内人士分析，本轮回撤源于市场风格快速轮动、策略同质化加剧，以及规模扩张快于策略适配节奏导致的交易冲击成本上升。为守住超额收益，行业竞争重心已悄然转移——从挖掘更强的单一预测信号或更快的硬件响应速度，转向以AI为枢纽的系统性能力建设。

在这场由算法、芯片、大数据共同驱动的变革中，高盈量化作为以AI硬科技为核心竞争力的资管机构，其技术路线、科研布局与全球化实践，完整展现了AI如何撬动量化的长期价值，也清晰勾勒出行业未来的发展路径。

技术路线：AI与硬件的协同进化

随着大模型与多智能体技术落地，量化行业正从"速度竞争"迈向"认知竞争"。当前机构的核心竞争力，在于能否借力AI搭建数据、模型、交易执行、风控闭环协同的系统。这种竞争的本质，是看谁的研究产能更高、系统自我进化能力更强。

高盈量化通过AI大模型与强化学习的结合，研发出AI端到端策略框架，让模型自主处理市场信息、实现自我迭代——如同AlphaGo通过自我对弈不断提升棋力，AI模型也能在交易实践与全链路复盘中，不断优化决策能力。凭借数年技术沉淀，高盈量化也早已完成从算法到硬件的全栈重构，将轻量化AI决策逻辑融合进FPGA芯片，形成FPGA+GPU协同架构，率先突破3微秒交易延迟瓶颈，比行业快近10倍。在这一架构中，FPGA负责极速执行，AI大模型以旁路形式负责策略调优与风控复核——硬件"开枪"、大模型"瞄准校准"，各司其职、互不阻塞。云端自动化风控毫秒级响应极端行情，无需人工干预。正是这套软硬协同的技术体系，让高盈量化具备了持续进化的能力。

科研布局：十年数据与人才储备

技术优势并非一日之功。自2024年起，高盈量化全面押注AI大模型与高频量化深度融合，持续在人才、产学研、算力、数据四大维度加码投入。

人才端，核心研发成员多毕业于全球顶尖理工院校，具备芯片、AI算法、金融交易交叉学科背景。除内部自研团队建设外，高盈量化持续推进顶级产学研协同生态搭建：与清华、港理工建立深度研究合作关系，与中科闻歌共建金融AI基础设施。算力端，团队系统评测主流大模型，综合运用模型微调、知识蒸馏等技术，将金融专用大模型推理延迟压缩至1-5毫秒，精准匹配毫秒级交易架构的响应窗口。

海量Tick交易数据，是高盈量化不可复制的科研资产。AI模型训练效果，从来不由模型参数量决定，核心取决于是否经过真实行情的对抗性训练。实验室回测会忽略滑点、流动性枯竭等真实摩擦，模型一上线实盘就容易失效。高盈量化覆盖全球多市场多年累积的逐笔行情、订单流与成交记录数据库，成为AI模型持续进化的核心养料，每一轮迭代都引入最新波动行情数据，不断优化极端场景下的报价与风控逻辑，形成模拟环境无法复制的数据优势。

全球化实践：高频做市的稳健逻辑

在微秒级低延迟交易系统等技术体系之上，过去数年，高盈量化选择了一条与多数方向性策略截然不同的路径——专注全球市场高频做市。

长久以来，市场存在一个误区：把做市商等同于"庄家"。但二者本质不同。庄家依靠主动囤积筹码、人为制造涨跌行情，押注单一价格方向赚取价差，行情反向就会面临巨额亏损；做市商的核心目标从来不赌涨跌，利润来源于买卖盘之间的极薄价差，走"薄利多销"路线。今年7月6日起，修订后的《深圳证券交易所交易规则》正式实施，创业板引入做市商制度，明确做市商需提供双边持续报价。深交所指出，这有助于提高定价效率、降低交易成本、减少价格波动。而在海外成熟市场，做市商早已成为资本市场不可或缺的基础设施。

所有做市交易严格遵循全球各主要市场交易所合规框架，自研自动化风控系统毫秒级监控持仓、报价、订单流速，在极端跳空行情下自动缩仓对冲，从机制上杜绝重仓赌方向、人为操纵价格的可能性。这也解释了为何在近期市场波动加剧的背景下，高频做市策略因其不押方向、零隔夜风险的特征，展现出与大盘低相关的稳健韧性。高盈量化董事长吴超在获得2025福布斯中国科创人物"革新力人物"奖项时表示："金融科技的终极目标不是短期暴利博弈，而是用科技赋能资产的长期增值。"

据公司披露，高盈量化持有香港SFC第9类资产管理牌照，截至2026年6月全球资产管理规模突破32亿美元。长期扎实的实盘表现与稳定风控能力，让高盈量化在行业内风评甚佳——斩获素有亚太对冲基金"奥斯卡"之称的2025年HFM亚太对冲基金"年度新基金奖"，与贝莱德、英仕曼等全球资管巨头同台竞技；在Morgan Hedge全球对冲基金数据库中近万只对冲基金中稳居上游梯队。

从行业长期发展视角来看，AI、芯片、大数据主导的技术军备竞赛不会停下。未来量化投资的核心竞争力，本质就是机构持续投入的科研硬实力。那些能够将顶尖AI基建与深厚的数据资产、组合能力、风控能力深度绑定的机构，将建立起难以复制的多重壁垒，拥有穿越周期的底气。以高盈量化为代表的中资AI量化机构，坚持核心技术的自主研发，在全球量化投资赛道走出了一条证明中国金融科技的创新路径。