界面新闻记者 | 龙力
随着的爆火，量化私募大厂开年豪掷重金“抢人”、“堆算力”等情况又一次引发市场广泛关注，很多圈外人士给量化私募贴上了“财大气粗”的标签。
实际上，在“一九分化”异常剧烈的私募圈里，真正称得上头部的量化私募毕竟只是少数。
私募排排网数据显示，截至2025年2月底，量化私募共有856家，其中，百亿私募有32家，准百亿（规模为50-100亿）私募有30家。也就是说，管理规模超过50亿元的头部量化私募占比仅为7.24%。
一般来说，私募的收入主要由管理费和业绩提成两大部分组成，管理规模是公司“财力”最重要的影响因素之一。多位接受界面新闻采访的业内人士均认为，和那些“财大气粗”的头部大厂相比，中小量化私募在资金实力、人才储备、算力储备等多个方面都明显处于劣势地位。
尚艺投资总经理王峥认为，人工智能的发展给中小私募带来的挑战主要体现在两方面。
一是资源投入门槛更高，头部量化私募在AI领域的布局已形成“重资产竞争”格局，例如某些头部公司投入亿元量级建设超算中心，并设立专门的AI实验室。而中小量化私募在算力、数据存储、高端人才招聘等方面难以匹敌，可能导致策略研发效率滞后。
二是策略同质化与竞争加剧，技术迭代压力变大。随着AI技术的普及，传统量化策略，如多因子模型的差异化优势逐渐减弱。头部机构通过AI技术不断迭代策略，例如采用“人工因子+机器学习”提升模型非线性捕捉能力，以及通过深度学习分析另类数据提升超额收益，进一步压缩中小机构的生存空间，而中小量化私募若无法跟进技术迭代，可能面临策略失效风险。
不过，依然有不少中小量化私募突出重围，交出了不错的“成绩单”。
据私募排排网此前发布的中国百强量化私募全名单，截至今年2月底，最近一年收益均值排名前100位的量化私募中，管理规模超过50亿元的头部私募占据32个席位，管理规模在0-5亿元、5-10亿元、10-20亿元区间的私募分别为24家、12家和15家，合计占据51个席位。
具体来看，榜单上排名前12位的量化私募管理规模均在20亿元以下，其中6家管理规模为0-5亿元，2家管理规模为5-10亿元，4家管理规模为10-20亿元。
靖奇投资以高达72.23%的收益率排名居首；上海紫杰私募和华澄私募分列第二和第三位，旗下有相关业绩展示的产品近一年的收益均值分别为67.7%和63.44%；广州千泉私募、安子基金、量盈投资、系综(上海)私募、橡木资产、上海达仁资产、广州守正用奇、上海涌融私募、光亿旺达私募等相关产品近一年的收益均值也都超过了40%。
头部私募中排名居于前三位的宽德私募、黑翼资产、量派投资近一年分别录得38.03%、37.95%和37.74%的平均收益，在前述百强量化私募全名单中排在第13至第15位。
谈及部分中小量化私募能够取得不错业绩的原因，融智投资FOF基金经理李春瑜认为主要有以下三点：一是策略灵活性高，能快速调整策略，适应市场变化，抓住短期机会；二是规模红利，规模是收益的敌人，中小私募由于规模不大，仍有一定的红利；三是主打小众策略，一些容量有限但收益较高的策略，大厂可能从性价比角度不愿意投入，让中小私募有机会在这方面吸引市场资金。
大岩资本相关人士指出，业内普遍认为量化策略存在显著的“规模容量阈值”。一些机构在规模快速增长后，往往面临超额收益衰减的挑战，而一些中小量化机构处于规模红利期。
“头部大厂往往也都是以小私募为基础一步步发展起来的，私募圈里‘小而美’的情况并不罕见”，前述从事私募代销工作的相关人士表示，“实际上也会有客户倾向于配置一小部分业绩表现突出的中型私募旗下的产品，以期获得更具弹性的收益回报。当然，如果业绩能够持续有不错表现的话，这类私募可能很快也会晋级为头部私募。”
而近年来，通过这个路径发展起来的新兴头部不在少数。以2022年12月完成备案的磐松私募为例，公开资料显示，2023年5月公司管理规模突破10亿元，至2024年3月已经突破50亿元，同年7月正式迈入百亿私募之列。
量化私募实际上是一个非常“卷”的赛道，即便是头部私募一不小心也会面临规模滑落的风险。据界面新闻不完全统计，白鹭资管、星阔投资、聚宽投资、磐松私募、锐天投资、上海波克等多家知名量化私募均曾陆续退出百亿阵营。
私募排排网数据显示，2024年全年私募基金公司员工人数增长446位，头部私募、量化私募员工人数呈明显扩张趋势。其中，百亿私募员工增长385位，管理规模0-5亿的私募员工人数减少359位；剔除部分投资模式不明确的私募以后，量化私募员工人数增长682位，“量化+主观”的混合型私募员工人数微降19位，主观私募员工减少了267位。
在量化私募行业竞争激烈，人才储备、算力布局又不占优势的情况下，中小量化私募未来的出路到底在哪里？
通过差异化定位避开与头部私募的正面竞争，是很多业内人士的共识。
融智投资FOF基金经理李春瑜认为，中小量化私募可以在一些小众策略领域发力，形成自身特色，例如最近一年多比较火的择时策略、量化宏观策略等。
王峥进一步分析称，头部机构依赖大容量、高流动性的主流策略，如股票多因子等，而中小私募可深耕低容量赛道、另类数据驱动、创新策略等新赛道。低容量赛道会因资金容量限制天然屏蔽大机构入场，另类数据可利用数据独特性构建护城河，创新策略等定制化产品可与头部机构形成错位竞争。
充分利用自身优势提升策略迭代效率是另一个重要的突破点。
大岩资本相关人士认为，中小私募协同式的团队可以通过知识共享，实现技术的迭代创新。首先是深度优化模型的细节，如何降低因子从挖掘到整合过程中的损耗，是目前量化私募需要重点思考的。二是设计出更多创新性的产品结构，满足不同风险偏好投资者的需求。最后，就是要建立严格的风控系统，对收益来源有清晰的认知，这样在极端风险来临的时候，才能表现出可攻可守的韧性。
王峥指出，中小量化私募具备极致敏捷的组织模式，创始人可以深度参与，从策略开发到代码编写全程介入，减少大机构层级审批的延迟，例如部分团队能在市场异动后24小时内完成调整部署，并进行动态风险调控，当市场极端波动时，人工干预快速调整杠杆或切换策略，避免头部机构自动化风控的僵化问题。
“中小私募的核心竞争力并非更大投入，而是更快迭代和更精准卡位。通过聚焦细分领域、放大敏捷优势、构建独特生态，在巨头夹缝中开辟生存空间。”王峥表示。
人工智能方面 ，王峥认为中小量化私募需灵活应用相关技术。一方面，可以引入模块化工具，采用开源AI框架或第三方数据平台，降低开发成本。例如，使用NLP技术快速提取市场情绪指标或分析新闻、社交媒体等非结构化数据，或结合卫星图像等新型数据源，应用另类数据开发独特信号，辅助传统模型优化。另一方面，可以通过AI技术优化组合风险模型，强化风险控制，例如动态监测波动率、最大回撤等指标，避免过度依赖单一策略。
在王峥看来，中小量化私募还需要通过内部培训和外部合作，培养招募具备金融和AI技术背景的复合型人才，获取前沿技术支持和人才储备。