超量子基金背景与优势介绍 [page::1]

• 超量子基金专注中低频量化阿尔法策略，管理规模约80亿元，年换手率25-30倍。

- 团队核心成员包括清华及MIT博士，学术论文发表于国际SCI顶级期刊，具备深厚学术与实务结合背景。

• 公司为国内首家被哈佛商学院案例库收录的量化资管机构，国内外学术与业界认可度高。

量化投资本质与因子投资理论 [page::1][page::2]

• 量化投资强调纪律性与程序性，不依赖高频速度抢单，注重通过程序执行市场客观经验。

- 通过Fama-French六因子模型解释巴菲特收益，核心因子包括市场、规模、动量、低贝塔、质量等，因子投资明确解释了主观投资成功逻辑。

• 超量子构建超过2万个逻辑性因子，底层涵盖筹码分布、交易结构、行为金融及财务估值，支持分钟级A股15年回测。

科学逻辑与“策略金字塔”模型构建 [page::2][page::3]

• 投资策略遵循“策略金字塔”理念，强调投资艺术与科学结合。

- 底层为数学建模与统计学工具，中层为机器学习、模型及策略构建，上层为风险控制与交易执行。

• 逻辑正确远优于结果导向，避免AI过拟合，强调因果推断及简洁模型，注重对市场周期和人性的深度洞察。

风险管理与分布不确定性应对 [page::3]

• 传统风险指标（波动率、最大回撤、夏普比率）依赖分布稳定假设。

- 超量子强调分布不确定性，即市场数据分布的突变可能导致历史风险模型失效。

• 通过切实研究“不确定性”和“分布变化”，提高量化策略在复杂环境中的稳定性和适应性。

深圳前海超量子基金聂稳《在不确定性中寻找量化的未来》研究报告详尽解析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《在不确定性中寻找量化的未来》

- 作者及机构：聂稳，深圳前海超量子基金合伙人兼副总经理；本材料由招商定量任瞳团队整理，发布于招商证券微信公众号。

• 发布日期：2025年9月30日

- 主题：围绕量化投资的未来趋势，探讨因子结构、多因子模型、市场不确定性对量化策略的影响及应对路径。

• 核心信息：报告以“在不确定性中寻找量化的未来”为题，详细阐述深圳前海超量子基金（以下简称“超量子基金”）在量化投资领域的学术积累、策略体系及风险管理理念，强调逻辑驱动下的科学方法论及对分布不确定性的前沿研究，旨在为量化投资者提供既稳定又具解释力的投资工具和策略框架。[page::0]

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二、逐节深度解读

1. 引言（I）

报告开篇强调量化投资领域对因子结构与市场不确定性的高度关注，并提出系统性视角下构建量化策略必须结合科学方法论与严密逻辑。文章结构清晰分为四大部分：

• 超量子基金背景及学术实践基础介绍

- 量化投资的本质定义及误区辨析

• 因子模型解析及超量子因子库的构建与绩效表现

- 传统风险管理与“分布不确定性”的局限与应对

此结构体现出作者从宏观理论到实际应用，再到风险控制，层层推进的严谨逻辑，也揭示了超量子基金将“科学、逻辑、系统及风险理解”作为自身量化策略核心的理念。[page::0]

2. 超量子基金背景介绍（II）

该章节重点介绍公司基本信息和发展历程。超量子基金目前管理规模约80亿元人民币，专注中低频量化阿尔法策略，年化换手率25-30倍，主营指数增强产品。核心团队由：

• 张晓田教授（清华讲席教授，MIT博士），量化领域权威，发表多篇SCI顶级期刊论文，论文引用量超万次

- 卢涛博士（清华物理系第一，香港中文大学博士）

团队的学术成就被哈佛商学院认可，相关案例已被纳入哈佛商学院案例库，体现学术与实践的紧密结合。团队出版的《Navigating the Factor Zoo》一书也获得国际名校教授和业界专家推荐，显示团队在因子研究领域领跑地位。[page::1]

发展历程时间轴展示：

• 1994年张晓田教授开始统计模型研究

- 2015年组建创始团队并着手量化交易策略

• 2022年取得香港资管牌照

- 2023年完善投研系统，设立北京及香港研究中心

该发展脉络反映了从学术研究到应用开发、再到资本市场牌照合规与全球布局的清晰演进过程，奠定了公司技术与合规双重优势。[page::1]

3. 量化投资的理解与定义（III）

本节通过谷歌“量化”关键词搜索数据，呈现了从2004年起的量化投资概念热度变化。自2015年后持续增长，反映量化投资正在全球范围内成长期，且2024年全球前十对冲基金中8家采用量化策略，显示量化是不可逆的全球趋势。核心观点包括：

• 量化非主观经验程序化，而是市场客观规律的总结；

- 纪律性和程序化执行是成功关键，超量子中低频换手率远低于市场平均水平，非靠速度抢单；

• 否定纯择时策略，因择时成本和误判代价极高，超量子选择持续满仓运作。

以标普500指数举例，报告展示了如果错过股票市场中最大的亏损日，收益大幅提升，反映择时操作理论上有利，但实际错误代价巨大。量化强调“可证伪、可复现”的科学方法论，结合统计学、机器学习和深度学习技术，侧重人机协同，相较于巴菲特式“碳基投资”，量化为“硅基决策”。[page::1, page::2]

具体表格展示了投资1万美元于S&P500指数，在全交易日和缺失若干最大跌幅日后的年化收益及累计价值，最高缺失40个最大跌幅日年化收益高达22.19%，资产增至55万美元，显著比全市场9.85%年化更优，体现择时的理论吸引力但现实成本。[page::2]

4. 因子投资的理论与实践（IV）

本节以因子模型透析量化投资核心。基于Fama-French传统三因子模型，超量子扩展至六因子模型，包括市场、规模、价值、动量、低贝塔（Betting Against Beta）、质量因子：

\[
rt - rt^f = \alpha + \beta1 MKTt + \beta2 SMBt + \beta3 HMLt + \beta4 UMDt + \beta5 BABt + \beta6 QMJt + \varepsilon_t
\]

该模型成功解释了巴菲特历史14%年化收益的绝大部分，表明价值投资背后的逻辑可量化并系统化，投资成功依赖于持续暴露于价值、高质量、低风险因子的纪律性执行。因子解释能力显著增强了策略的可解释性与复现性。

同时，超量子拥有规模庞大的因子库（超过2万个逻辑因子），涵盖筹码分布、微观交易结构、行为心理学、财务基本面估值等多维度，支持A股15年分钟级回测，实现秒级反馈，产品表现突出，最大回撤低且具超额稳定收益，这为中低频量化提供实证支撑。

此外，超量子批判现有量化领域普遍采用的Barra CNE风格控制策略，主张拆分风险与风格因子逻辑，提高对当前市场的敏感度和适应性。

对AI技术应用，报告强调非“结果正确”而是“逻辑正确”原则，避免盲目端到端训练造成过拟合与策略失效，倡导“策略金字塔”模型，兼顾科学（数学建模、统计工具、因果推断）与艺术（对不确定性的感知、对人性洞察、市场周期理解与模型简洁性追求），实现投资艺术与科学的平衡。[page::2]

5. 超量子策略金字塔模型（图示，III）

图3显示策略金字塔分为四层：

• Art（艺术层面）：理解不确定性、价值思考、人性洞察、优雅追求；

- Science（科学层面）：数学建模、统计学工具、因果关系模型、消除过拟合；

• Technology（技术层面）：金融工程、机器学习、模型、因子、策略开发；

- Finance（金融层面）：风控、交易、资管业务

这一模型结构强调投资不仅是技术与模型问题，更是艺术与哲学层面上的思考和把握，结合严谨科学方法和对市场复杂性的认知提升策略韧性。[page::3]

6. 风险与不确定性（V）

风险管理模块深刻剖析传统风险指标在“分布不确定性”面前的局限。常用波动率、最大回撤、夏普比率等指标假设市场数据服从稳定分布，但现实中金融数据经历结构性分布突变，导致历史模型在高不确定性阶段极易失效。

图4对比传统风险（低风险与高风险分布）与分布不确定性假设（多重可能分布叠加）示意图，体现市场风险层面更加复杂，传统单一分布模型难以应对突发市场环境。

超量子基金在该领域开展了前沿研究，旨在通过丰富因子库、科学方法论及逻辑验证，提升模型对市场“分布突变”阶段的适应能力，维护策略稳定性，体现了其系统性风险管理思路。

最终报告总结了量化投资的核心是：

科学可复现方法论 ＋ 逻辑严密正确 ＋ 系统知识积累 ＋ 分布及风险不确定性认知

超量子基金围绕以上维度打造中低频指增策略，实现了稳定的超额收益和风险控制，同时倡导逻辑驱动非单纯数据驱动的研发范式，为复杂市场的量化实践提供了创新路径。[page::3]

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三、图表深度解读

图1（第0页，超量子基金现场演讲）

• 展现聂稳演讲主题与身份，强化演讲内容与超量子基金权威关联。

图2（第1页，公司发展时间轴）

• 1994年至2023年的核心里程碑：从学术研究起步，经由创始团队组建，获得香港资管牌照，再到完善研究中心布局。

- 显示公司发展稳健，结合顶尖学术研究推动量化实战，获得行业与国际认可，具备强大的科研背景及合规优势。

• 通过时间轴强调了从学术创新到产品落地、业务扩张的连续性和创新性。

图3（第1页，谷歌“量化”关键词搜索热度）

• 图显示2004年起“量化”搜索兴趣稳定，2015年后显著上升，2023年底达到峰值100，反映量化作为投资理念被广泛关注。

- 结合文字说明，表明量化投资从学术及少数对冲基金逐步普及为主流投资范式，佐证量化市场战略重要性。

图4（第2页，标普500择时数据）

• 表格详细说明投资1万美元在不同缺失最大亏损交易日的年化收益变化：

- 全部交易日年化9.85%，资产增至6.5万美元。
- 忽略最大亏损的40日后年化22.19%，资产增至55万美元（翻倍幅度极大）。

• 该数据表征择时策略理论价值及现实执行难度，支持文章观点——择时虽有吸引力，但实操风险极大，超量子选择持续满仓避免择时错误风险。

- 此数据支撑超量子量化策略坚持纪律的投资哲学。

图5（第3页，策略金字塔）

• 视觉结构清楚分层投资理念，从最底层艺术的对不确定性理解，上升至科学、技术，顶部为金融业务。

- 强调策略构建综合性特征，非简单数学模型，体现了市场深刻见解、哲学思考及技术支撑结合。

• 突出逻辑先行的重要性，指明量化不仅靠模型拟合，而是系统性、层次分明的科学艺术结合。

图6（第3页，分布不确定性对比示意）

• 左图为传统风险理解，分布单一且可预测，风险水平区分为低和高。

- 右图为分布不确定性模型，市场状态呈多重概率分布叠加，显示高不确定性下风险特征多变不可预测。

• 该图形说明传统风险管控模型（基于静态分布）在现实复杂市场尤为薄弱，强调新的风险管理需纳入不确定性认知。

- 辅助说明超量子基金风险管理创新路径的必要性。

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四、估值分析

本报告聚焦量化投资理念与策略构建，不涉及具体证券或基金资产定价估值模型，因此无典型估值方法论讨论或目标价评述。

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五、风险因素评估

报告中风险提示部分明确说明：

• 量化投资及基金历史业绩不能保证未来表现；

- 投资者须谨慎解读报告内容，不应将观点作为投资建议，需自行承担投资风险；

• 报告未对市场价格走势做精准预测，信息存在时效性和完整性风险；

- 量化策略若未能充分识别和适应分布变化可能导致策略失效。

整体重申了市场不确定性、高风险及策略局限性，强调投资需理性和专业判断，隐含警示了投资执行中潜在异常风险点，并未具体列出缓解方案，但从全文策略体系体现出通过科学方法论及分布不确定性理解来降低和管理风险的理念。[page::3 to 4]

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六、批判性视角与细微差别

• 偏见与强烈观点：报告中多次强调“逻辑正确优于结果正确”，可能隐含对纯机器学习/数据驱动模型的批判，强调市场规律和人性洞察，侧重传统金融和因子解释力。这种观点虽有一定合理性，但可能低估了近期端到端深度学习模型在部分市场的潜力。

- 策略持续性风险未充分展开：报告主张持续满仓避免择时风险，数据支撑该策略优于择时，但未深入探讨在极端市场环境下的仓位管理策略调整，或流动性风险等多维度风险。

• 分布不确定性研究虽被强调，但具体应对策略较为宏观，缺少具体算法或风控手段的披露，外部投资者较难直接评估方法有效性。

- 超量子因子库规模庞大、回测数据广，但数据过于集中于A股，海外产品业绩及模型移植性未详尽介绍，存在地域和市场适应范围限制风险。

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七、结论性综合

本报告通过深圳前海超量子基金合伙人聂稳的视角，系统梳理了当前及未来量化投资领域的核心要素：

• 量化投资正在成为全球投资主流，从谷歌搜索热度及顶级对冲基金结构变化反映趋势。

- 超量子基金具备坚实的学术科研基础及强大技术研发能力，结合清华与国际名校顶级专家背景，构建了大量逻辑丰富、跨学科的因子体系。

• 通过六因子扩展模型与大规模因子库，成功阐释诸如巴菲特投资业绩等市场现象，强化量化策略的理论深度与解释能力。

- 超量子将量化投资定义为科学、逻辑、系统和风险理解的结合体，反对盲目程序化及短期择时，主张纪律严明的中低频策略。

• 在风险管理层面，报告特别突出了传统风险模型面对“分布不确定性”的无力，提出该领域为量化投资重要挑战，将其作为未来研究重点。

- 策略金字塔模型强调投资不仅依赖数学和技术，更离不开对市场不确定性及人性的深刻理解。

• 本报告整体立场积极，强调科学和逻辑驱动下的量化投资未来发展和韧性建设，但同时也明示市场不确定性风险和策略失效可能，适合专业量化投资者深入理解和参考。

通过对关键图表与数据的剖析，报告表明量化投资不仅是计算模型的竞技，更是科学哲学与系统工程的融合，超量子基金凭借其行业领先的因子研究与市场风险前瞻能力，致力于构建稳定可持续中低频量化策略，引领量化投资迈向更加理性和成熟的未来。[page::0,1,2,3,4]

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以上分析涵盖报告所有关键章节和图表，详尽展示了超量子基金的量化投资理念、学术背景、策略架构及风险管理思考。

报告