量化投资人才争夺战：AI对传统岗位的影响与机遇

壹||技术迭代加速与全栈能力要求的提升，使得当前量化投资行业面临着一个显著挑战：即掌握数据工程、高性能计算及量化策略开发能力的复合型人才供不应求。

贰||AI在量化策略研发中的颠覆性变革，以及对量化研究员岗位的潜在影响，成为了业界热议的焦点。

“任何杰出的资深量化研究员，我们都愿意提供百万年薪及丰厚的股权激励。”一位百亿级量化私募市场部负责人叶芳在7月12日举行的第四届中国量化投资白皮书研讨会（以下简称“研讨会”）上向记者透露。

这场研讨会实际上已经成为一场量化策略研发人才的‘招聘会’。

记者观察到，启林投资、明汯投资、天演资本、爱凡哲投资等量化私募机构纷纷设立展台，招募资深量化研究员。

叶芳向记者坦言，随着量化策略市场竞争加剧，策略迭代能力正成为量化私募机构能否持续脱颖而出的关键。这本质上，是量化人才的较量。

金融阶创始人何子修透露，当前量化人才市场呈现出‘两极分化’的现象：一方面，顶尖量化人才‘供不应求’，量化投资机构纷纷开出高薪与优厚福利；另一方面，初级量化人才面临‘内卷升级’——他们需要具备ACM/ICPC奖牌、Kaggle竞赛排名前5%或顶尖行业刊物成果发表，才能赢得头部量化机构的青睐。

他表示，为了吸引顶尖量化研究员，中小量化投资机构不得不提供与头部机构相当的薪资福利待遇。然而，由于这些机构在数据、算力等资源上的不足，导致人才难以发挥价值，形成了‘高薪挖人—低效产出—再次挖人’的恶性循环。

在研讨会主会场，众多量化私募机构负责人热烈讨论了AI对量化策略研发模式的颠覆性变革，以及AI对量化研究员岗位的潜在影响。

宽邦科技创始人梁举表示，2019年至2021年期间，量化策略因子挖掘主要通过CNN/RNN处理图像与时序数据，以及引入强化学习技术优化交易路径，这些都需要资深量化研究员的深度参与。但从2022年起，随着AI大模型的兴起，量化策略因子挖掘日益依赖大语言模型处理非结构化数据，以及强化学习技术自主实现动态策略调整，使得量化研究员的参与度有所下降。

倍漾量化创始人冯霁直言，传统量化投研策略按照因子—信号—建模—策略环节分组，不同环节利用不同领域知识分别建模，这些工作高度依赖量化研究员的能力。如今，人工智能技术擅长捕捉海量非线性模式，搭建统一底座并端到端解决任务，同样可以通过分析历史数据总结市场规律。这意味着量化研究员的部分工作将被AI取代。

多位与会者感慨，他们正感受到日益严峻的‘职业危机’——量化研究员岗位正逐渐被AI‘替代’。

然而，多位量化私募机构负责人认为，AI与量化研究员的关系并非替代，而是相互补充。

远澜基金创始人王凯指出，传统量化策略擅长处理常态行情。但通过AI大模型赋能，量化私募机构有望以量化的方式有效管理极端行情。因为极端行情往往伴随市场情感极端波动与强烈事件驱动，AI大模型的‘few-shot Learning’能力（小样本学习）可以有效应对。

优秀量化研究员的‘争夺战’

私募排排网数据显示，截至6月底，共有51家百亿私募披露上半年业绩，平均收益率为10.87%，显著优于沪深300指数。在上半年收益不低于10%的27家百亿私募中，量化私募占据24家。

在股票策略私募产品中，1243只量化多头策略产品上半年的平均收益率为15.42%，高于6495只股票策略产品的平均收益率（10%）。

“我们不会因此沾沾自喜。”叶芳告诉记者。量化私募机构仍需引入更多优秀量化研究员并加快指数增强、中低频衍生品、低延时高频等量化策略的迭代步伐 ，以在激烈的市场竞争中脱颖而出。

另一家与会量...