财联社7月29日讯 人工智能正驱动着各行各业的变革，从底层全面重塑全球资本市场运行模式，如何构建面向金融业的AI基础设施，成为金融业关心的焦点。同时，国内人工智能投资蓬勃发展，出海已是大势所趋，AI正助力中国本土资本与全球碰撞。

为探讨相关议题，在“人工智能与全球投资生态对话暨第五届中国量化投资白皮书研讨会”落地陆家嘴金融沙龙专场之际，陆家嘴金融沙龙第二十四期于7月25日顺利举办。

本期活动以《筑牢算力底座，以AI重构全球量化投资体系》为主题，邀请科技与金融领域的相关专家，探讨面向金融业的AI基础设施与量化出海趋势。

通过另类数据寻找新的Alpha

结合海外市场实践经验，纳斯达克数据业务中国和新加坡地区MD Anny Liu介绍，纳斯达克已从传统交易所转型为金融科技数据公司——全球100多家交易所使用其撮合与监控技术，旗下还有Kensho/Calypso等管理系统。此外，纳斯达克还提供数据，除了个股行情、指数数据，还有基本面数据、公司数据，乃至另类数据，所有数据承载于Nasdaq Data Link云平台。

“美股市场非常成熟且流动性充沛，对于许多量化公司而言，竞争非常惨烈。如果仅依赖普通行情数据，很难找到Alpha。”Anny Liu表示，目前美国许多量化公司都会使用另类数据寻找新的Alpha。

今年，亚太地区中韩国股票市场备受关注。Anny Liu介绍，用于判断公司收入情况的财务指标存在显著的滞后性，而纳斯达克将韩国信用卡消费数据作为另类数据产品提供给机构，这意味着机构可以在T+1日及时获取某家商户或公司前一天的销售数据份额，获得更及时的前瞻信号。

另外，Anny Liu通过案例介绍了零售资金流数据（Retail Flow / URF）的应用。在2021年游戏驿站（GameStop/GME）逼空事件中，主流叙事是散户抱团逼空机构。但通过URF数据分析发现，当GME股价大幅飙升的关键阶段，散户交易占比反而降低，这揭示了事件背后存在空头集中平仓、场内借贷流动性紧张等其他力量。URF作为前期指标，能及时反映散户情绪与市场行为的显著变化。

Anny Liu介绍，纳斯达克已推出MCP（Model Context Protocol）数据调用架构。规模较小的量化公司或AI智能体可以通过MCP直接调用美股基本行情、公司基本面及另类数据，无需额外托管数据库或编写烦琐的转换代码，在保障安全认证的前提下实现“技术平权”。

量化出海刚刚开始

在主题为《AI助力中国量化出海与全球资本碰撞》的圆桌对话环节，参会嘉宾探讨了中国量化的出海趋势、策略跨市场迁移的实操路径、海外投资人关注焦点等议题。

添禄投资CIO胡志刚认为，截至2026年6月底，国内量化私募超70家，主观百亿私募也超70家，内卷程度极高。参考其他行业“萌芽→成长→内卷→出海”的演进规律，我国量化出海才刚刚开始。

“国内量化私募已积累了相当强的实力。”胡志刚表示，出海的关键在于能否本土化，如果是“强龙”又能变成“地头蛇”，就能在海外打出一片天地。

胡志刚认为，美股80%以上是机构投资者，与机构博弈需要更深厚的传统金融学和行为金融学功底。若无顶尖基础设施或另类数据优势，仅做普通股票多因子策略，预期超额收益不高且回撤较大，募资会面临很大挑战。

在跨市场迁移策略时，胡志刚分享了两个国内已被验证、海外需要重新适配的案例。一是打新策略，国内打新策略首日收益高，但美股新股仅约15%溢价且破发率高，必须叠加精准个股预测模型才可行。另一个是小市值因子策略，A股市场效果较好，但美股壳价值低，小市值因子仅作为“上万个普通因子之一”，需要大量微弱因子组合才有稳定业绩。

胡志刚指出，出海建跨国对冲基金，最大的挑战在于管理能力。很多海归基金经理策略和语言无障碍，但缺乏在海外对冲基金担任CEO、管理跨国复杂组织的经验，补足跨国管理与合规能力至关重要。

发达市场一定会出现中国量化人的声音

从时间轴观察，思瑞投资创始人/CIO李富军将中国量化出海史分为三段。2016年前，中国量化行业与海外存在代际差距，基础设施、理念和因子挖掘上全面落后；2016—2022年，大量海外头部量化机构的人才回国，差距迅速缩小；近三年，大量国内量化/主观管理人迈出出海实质性步伐，集中在在香港获取相关资管牌照，正式开启全球化业务的拓展。

“过去国内机构用海外资金做A股，去年开始头部量化已请海外专家清洗新兴市场数据，如东南亚、南美的数据，并搭建交易基础设施，成绩斐然。”李富军认为，未来发达市场一定会出现中国量化人的强劲声音。

在跨市场迁移策略时，李富军认为应先进行机制检验，明确盈利逻辑——收益来源于风险因子、事件驱动还是投资者结构带来的偏差。其次，进行数据对齐，完整收集并稳定传输目标市场的基本面、量价、订单流及衍生品数据。之后，使用衍生品或对应工具，先用小额资金在实盘验证1.5年，观察样本内外的稳定性。经过3—5年沉淀，迁移策略才能成熟。

李富军认为，交易基础设施与券商资源是海外展业关键，如借券能力、大宗经纪业务关系、转换成本。此外，组织文化必须开源开放，才能在陌生环境中持续吸收新知识。

AI赋能策略跨市场迁移

LLMQuant创始人王浩学认为，量化策略在特定市场的容量有限，超过阈值后缺乏对手方，将资产配置到海外能有效分散风险。另外，海外衍生品市场品种更丰富，策略空间更广阔。

“因此，量化出海有其必要性。”王浩学表示，华人力量在量化领域尚可，投研可以作为强劲助推力。大模型AI出现前，存在语言和SEC英文财报解读壁垒，现在AI能快速解析策略和英文材料，助力国内团队将海外Alpha引入与输出。

此外，王浩学认为，AI可以赋能策略跨市场迁移，需关注几个落地切入点。首先是代码效率，如Cursor等工具能直接写Python/Panda级代码，极大地加速了研究员将想法转化为回测代码的过程。然后是非结构化数据提炼。过去的非结构化数据如新闻、研报、政策文本，难以提取Alpha，现在通过LLM指定提示词，可以低成本提取结构化数据或关键信息，加入已有的选股与事件驱动模型中。最后是Alpha捕捉，可以帮助投资经理将选股想法快速转化为定量策略进行回测。

量化出海的关键在于人才

站在外资视角，Graham Capital APAC Head Cicely Sun认为，中资机构出海与外资进入中国是双向奔赴，而关键都在于“人”。

“我们非常看好中国投资前景，更看好中国的人才网络。”Cicely Sun表示，“虽然我们大量运用AI、机器学习捕捉策略与风险管理机会，但所有尝试和创新的前提是人才。”

关于数据与AI使用，Cicely Sun指出，外资有严格原则，即绝不使用未受监管的数据，也不会将终审决策交由黑盒AI执行。AI是高效的工具，但风控和最终判断必须由人掌控。一个模型或信号要进入中央策略库，必须经过千锤百炼，并确保信号之间具有强正交性，避免策略间相互关联。

“国外顶级机构会在‘显微镜’下观察你。”Cicely Sun介绍，除了业绩与风控门槛，他们最看重公司文化与人才稳定性。投资人会严格询问团队的人员离职率，如何在对冲基金高压体系下通过合理激励留住顶尖人才、保持组织透明与进化，这是打动海外投资人的核心。

本期“陆家嘴金融沙龙”由上海市委金融办、浦东新区人民政府指导，陆家嘴金融沙龙秘书处和宽邦科技联合主办，第一财经、财联社提供媒体支持。该系列活动将构建与“陆家嘴论坛”相呼应的常态化交流平台，通过机制化、场景化、国际化运作，持续输出金融改革“浦东智慧”，深度赋能浦东经济高质量发展，全力助推上海国际金融中心核心区建设迈向新高度。