64.当人人都在用AI挖因子，量化投资如何「不烧心」？

中欧基金 · Oct 24, 2026 · 52m

提到量化投资，很多人的第一反应可能是模型、因子、算法，甚至是一群数学和计算机高手，用机器去寻找市场里的定价偏差。

但如果把时间拉长，会发现「量化投资」其实一直在变化。

二十年前，洗干净一份数据本身就是优势；后来，从多因子走向基本面量化，再到多周期、多策略、低相关，量化开始用越来越多的维度理解股票定价。

再往后，这些策略还要真正装进产品里。

从基金经理的“集体智慧”，到全指增强，再到“反向固收+”，量化关注的也开始从“能不能赚到超额”，延伸到一个普通投资者更关心的问题：这个Alpha能不能更稳定地拿到？

而今天，大模型又把这场竞争推到了新的阶段——AI可以更快地写代码、复现因子，公开信息也越来越平权。当模型越来越像“水电”一样普及，真正稀缺的东西可能也在发生变化……

这期节目，我们邀请到中欧基金量化投资部基金经理——曲径。

从复旦数学系、卡内基梅隆大学（CMU），到千禧年，再到回国进入公募，她几乎完整经历了量化投资过去二十年的几轮迭代。她见过数据还是稀缺资源的年代，也经历过多因子最风光的时候；做过对冲，也经历过市场环境变化之后重新寻找“生存之道”；如今，她又在思考大模型之后，量化真正的壁垒还会剩下什么。

这期节目，我们想聊几个问题：

·一条历史回测非常漂亮的曲线，为什么真正上线后可能“一塌糊涂”？

·量化从多因子走向多周期、多策略、低相关，背后到底在解决什么问题？…