Ist der Aufstieg quantitativer Skills der „Moment der Gleichberechtigung“ für Investitionen?
Über einen sehr langen Zeitraum war quantitatives Investieren für gewöhnliche Anleger mit extrem hohen Hürden verbunden. Um quantitatives Investieren zu betreiben, musste man sich zunächst Finanzterminals leisten können, die jährlich Zehntausende bis Hunderttausende Yuan kosten, dann die Programmiersprache Python und Backtesting-Frameworks beherrschen und schließlich Fachinhalte wie Faktorprüfungen verstehen. Aufgrund der überlagerten Hürden wurde das quantitative Investieren zu einem exklusiven Spiel für Institutionen und wenige Hochvermögende.
Dieser Zustand ändert sich gerade. Seit 2026, mit dem Einzug des AI-Agent-Zeitalters, ist es zu einem Trend geworden, professionelle Fähigkeiten in Skills zu kapseln, die von großen Sprachmodellen aufgerufen werden können.
Journalisten von CLS haben festgestellt, dass auf Github und Skillhub bereits eine große Anzahl von Entwicklern quantitatives Investieren bezogene Skills teilt. Im Agent-Zeitalter muss man diese Skills lediglich auf dem Agent installieren, um quantitative Funktionen problemlos aufzurufen.
Bemerkenswert ist, dass auf dem officebezogenen Agent „WorkBuddy“ mit hoher täglicher aktiver Nutzerzahl ebenfalls eine große Anzahl von quantitatives Investieren bezogenen Skills eingeführt wurde. Die Journalisten stellten fest, dass diese Skills bereits eine hierarchische Matrix von unterliegenden Daten bis hin zu übergeordneten Strategien gebildet haben, die Fähigkeiten wie Datenbasis, Faktorforschung, Portfoliooptimierung, Aktienauswahlanwendung und Backtesting mit festen Investitionsintervallen abdecken und eine vollständige Pipeline von „Daten – Forschung – Entscheidung – Ausführung“ bilden.
Daher wird die „Quantitative Gleichberechtigung“ erneut in den Vordergrund gerückt, und die Hürden scheinen zu schwinden. Mehrere Investmentmanager für quantitative Private Equity und Praktiker äußerten gegenüber Journalisten von CLS ihre Ansichten: Sie sind der Meinung, dass die quantitativen Skills zwar die „Werkzeughürde“ senken, nicht aber die Schwierigkeit des „Investierens selbst“; tatsächlich werden Wissen und Werkzeuge gleichberechtigt zugänglich gemacht, nicht aber die Überrendite. Diese Diskussion über die „Quantitative Gleichberechtigung“ ist weitaus komplexer als angenommen.
Das Aufkommen von Skills: Quantitätsforschung kann mit „einem Satz“ gestartet werden
In der Ökosystem von WorkBuddy haben die quantitatives Investieren bezogenen Skills bereits eine Matrix quantitativer Fähigkeiten gebildet. Nach Fähigkeiten unterteilt lassen sie sich klar in sieben Ebenen einteilen.
Die unterste Ebene ist die Datenbasis, die „Rohstoffebene“ für alle quantitativen Analysen. Datenquellenkonnektoren wie Wind Alice, NeoData, Tonghuashun iFinD und Tushare machen Marktdaten, Finanzdaten, Bekanntmachungen und Makrodaten, die private Anleger früher nur durch den Kauf von Finanzterminals für Zehntausende bis Hunderttausende Yuan erhalten konnten, in Form von Abfragen in natürlicher Sprache zugänglich und stehen bei Bedarf sofort zur Verfügung.
Darüber liegen die Ebenen der quantitativen Faktorforschung, Portfoliooptimierung und Timing, Aktienauswahlanwendung, Backtesting mit festen Investitionsintervallen, kurzfristige Stimmungsanalyse und Strategieberichterstellung.
Auf der Ebene der quantitativen Faktorforschung decken diese Skills Bereiche wie hochfrequente Preis-Mengen-Faktoren, aktienauswahl durch maschinelles Lernen, Stimmungs-Text-Faktoren und Portfoliooptimierung ab, können Formeln nachbilden, Code generieren und die Entwicklung von Index-Strategien mit Überrendite unterstützen. Ein Skill unterstützt die Diagnose von 55 wöchentlichen hochfrequenten Preis-Mengen-Faktor-Gruppen anhand von Indikatoren wie IC, RANK_IC, ICIR, Zehntel-Long-Short-Rendite und Alpha.
Portfolio-, Timing- und Anwendungsebene sind näher am täglichen Investieren. Ein Skill versucht, die Aktienauswahlfähigkeit verschiedener Stilfaktoren für die nächste Periode durch maschinelles Lernen vorherzusagen und die Gewichtungen der zusammengesetzten Faktoren dynamisch anzupassen; Funktionen wie die ganzheitliche Aktienauswahl am A-Markt, thematische Aktienauswahl, ETF-Filterung, Unternehmensqualitätsbewertung, Backtesting von festen Investitionsintervallen, Backtesting von Fondsportfolios und Beurteilung der Hauptlinie der kurzfristigen Marktstimmung verwandeln Teile der Regeln und Abläufe der quantitativen Forschung in direkt aufrufbare Werkzeuge.
Das ist auch die Veränderung der quantitativen Skills von WorkBuddy, die von dem Markt am leichtesten wahrgenommen wird. Gewöhnliche Anleger, die früher mit quantitativem Investieren in Berührung kamen, blieben oft bei einfachen Indikatoren wie doppelten gleitenden Durchschnitten, MACD-Kreuzung nach oben und Bewertungsreihenfolgen stehen. Jetzt sehen mehr Nutzer zum ersten Mal Konzepte wie IC, IR, hierarchisches Backtesting, Portfoliooptimierung, VaR, CVaR, Monte-Carlo-Simulation, Risikoparität und Black-Litterman, die dem Kontext von Institutionen näher stehen.
Ein Praktiker bewertete dies so: Die Matrix der quantitativen Skills von WorkBuddy kapselt den wissenschaftlichen Arbeitsablauf „Faktorforschung + Effektivitätsprüfung + Portfolio-Backtesting“, der früher nur den quantitativen Forschungsteams von Wertpapierhäusern und privaten Kapitalgesellschaften zur Verfügung stand, in Fähigkeiten um, die gewöhnliche Nutzer in natürlicher Sprache steuern können.
Fünf Hürden des quantitativen Investierens werden abgebaut
Bei Gesprächen mit Branchenkennern erfuhren die Journalisten, dass quantitatives Investieren für private Anleger lange Zeit „unerreichbar“ war, was auf fünf Hürden zurückzuführen ist:
Erstens die Datenhürde: Die Jahresgebühren für professionelle Terminals betragen oft Zehntausende bis Hunderttausende Yuan;
Zweitens die Programmierhürde: Man muss Python und quantitative Frameworks beherrschen;
Drittens die Hürde des Fachwissens und der Methodik wie Faktorprüfung und Erkennung von Überanpassung;
Viertens die Hürde der Werkzeugkosten: Bezahlplattformen kaufen oder Server mieten;
Fünftens die Hürde der kognitiven Disziplin, die durch Emotionen und kognitive Verzerrungen entsteht: Private Anleger neigen eher dazu, bei steigenden Kursen zu kaufen und bei fallenden Kursen zu verkaufen.
Das Aufkommen von quantitatives Investieren bezogenen Skills hat das Potenzial, diese fünf Hürden nacheinander zu überwinden. Daten können über Konnektoren bei Bedarf sofort abgerufen werden, Code wird vom Agent generiert, sodass keine Programmierkenntnisse erforderlich sind, die Methodik ist in den Skills gekapselt, Backtesting ist integriert und die Ergebnisse können gegenseitig überprüft werden, und auf der kognitiven Ebene wird das Prinzip „nicht von Gefühlen abhängen, sondern nach Regeln ausführen“ zu nachvollziehbaren Regeln verfestigt.
Kurz gesagt, die Barriere des quantitativen Investierens für private Anleger war nie „fehlendes Kauf- oder Verkaufssignal“, sondern „fehlende Forschungsinfrastruktur, die man beherrschen, verstehen und überprüfen kann“. Diese Gruppe von Skills senkt die Baukosten dieser Infrastruktur von „Hunderttausenden Yuan + mehreren Monaten“ auf „einen Satz“.
Wie steht die Branche neben dem Wohlstand der Skills-Ökosystem dazu? Mehrere von CLS interviewte Investmentmanager für quantitative Private Equity und Praktiker gaben aus verschiedenen Perspektiven eine nüchterne Einschätzung ab.
Zuerst wird die Werkzeughürde abgebaut, die Forschungshürde sinkt ebenfalls
Ein Punkt, in dem sich die Branchenkenner einig sind: AI-Agenten und quantitative Skills verändern tatsächlich die Art und Weise, wie private Anleger mit quantitativem Investieren in Berührung kommen.
Ein Investmentmanager für quantitative Private Equity sagte den Journalisten: Die Verbreitung von Agenten und quantitativen Skills senkt im Wesentlichen die Hürde des „Werkzeugs“ für quantitatives Investieren, nicht aber die Schwierigkeit des Investierens selbst. Früher waren quantitative Praktiker bei Aufgaben wie Datenabfrage, Faktorauswahl und Aufbau von Backtesting-Frameworks auf Programmierkenntnisse und professionelle Terminals angewiesen, heute können sie diese Aufgaben mit Hilfe der auf Agenten eingeführten quantitativen Skills erledigen.
Diese Person erklärte, dass für private Anleger quantitative Skills eine positive Rolle bei der Verbesserung der Effizienz der Informationsbeschaffung, der unterstützenden Datenaufbereitung, der schnellen Auswahl von Anlageobjekten und dem Aufbau eines strukturierteren Forschungsrahmens spielen, aber sie können die Anlageerträge nicht direkt verbessern.
Die Kernschwierigkeit des quantitativen Investierens liegt in Bereichen wie Datenverarbeitung, Faktorextraktion, Iteration von Modellstrategien, Handelsausführung und Risikokontrolle. Dies erfordert langjährige Akkumulation von Methodik, disziplinierte Ausführung und technische Erfahrung, was derzeit von Agenten kaum ersetzt werden kann.
Ein weiterer Fondsmanager erwähnte, dass die Kapselung komplexer Anlageforschungsabläufe und Strategielogik in standardisierte Module eine große Anzahl wiederholender Arbeiten übernehmen und auch die Störung durch emotionales Handeln in gewissem Maße verringern kann.
Was wird durch die quantitative Gleichberechtigung gleichberechtigt zugänglich gemacht?
Hier entsteht auch die Kontroverse. Dass quantitative Skills den Nutzern den Zugang zum quantitativen Investieren erleichtern, bedeutet nicht, dass private Anleger von nun an über Fähigkeiten auf Institutionsebene verfügen.
Mehrere Befragte betonten, dass die derzeit genauere Aussage die Gleichberechtigung von Wissen und Werkzeugen ist, nicht die Gleichberechtigung von Anlageerträgen. Ein Praktiker sagte ganz offen: Diese Skills bieten privaten Anlegern professionelles Beta und Smart Beta, nicht aber Alpha. Sie können Anlegern helfen, weniger aus Gefühl zu handeln und Regeln und Disziplin aufzubauen, aber es besteht noch eine Lücke, um den Markt stabil zu übertreffen.
Der Grund ist nicht kompliziert. Die Quelle von Alpha liegt oft in Informationsvorteilen, Modellvorteilen, Ausführungsvorteilen oder Handelsstrukturvorteilen, die andere nicht haben. Sobald eine Strategie als öffentlicher Skill geschrieben wird und von immer mehr Nutzern aufgerufen wird, kann sie ihre Seltenheit kaum behalten. Öffentliche Werkzeuge können Methodik und Disziplin verbreiten, aber die seltensten Überrenditen lassen sich kaum mitkopieren.
Die Vorteile von Institutionen gehen über Werkzeuge hinaus
Das ist auch die Grenze, auf die Branchenkenner wiederholt hinweisen. Institutionelle quantitative Anleger verfügen über eine vollständige Kette von Faktoren, Optimierung, Risikokontrolle und Handel. Vor der Einführung einer Strategie werden Rauschfilterung, Erkennung von Überanpassung, Prüfung außerhalb der Stichprobe und Kapazitätsbewertung durchgeführt. „Zur Zeit sind Agenten selbst für quantitative Praktiker eher Arbeitsassistenten zur Verbesserung der Effizienz der Anlageforschung“, fasste ein Investmentmanager zusammen.
Darüber hinaus liegen die Vorteile von institutionellen Anlegern weit über die Werkzeuge selbst hinaus, vor allem in langjährig angesammelten Datensystemen, Rechenleistung-Infrastruktur, Anlageforschungsrahmen und Risikokontroll-Disziplin.
Diese Lücke zeigt sich schließlich in harten Gliedern wie Daten, Ausführung, Risikokontrolle und Realitätsgenauigkeit des Backtestings. Institutionen können Tick-Daten, einzelne Aufträge, Level-2-Daten und mehr alternative Daten verwenden, zudem verfügen sie über höhere Rechenleistung, ausgereiftere Forschungsrahmen und strengere Risikokontroll-Disziplin. Auf der Ausführungsebene sind Funktionen wie Dateiaufträge, Latenzarme Transaktionen und Arbitragefähigkeit nach wie vor Bereiche, die private Anleger durch Agenten und Skills kaum erreichen können.
Aber dies schwächt nicht den Wert der quantitativen Skills.
Quantitative Experten erklärten, dass Plattformen wie WorkBuddy die Methodik der quantitativen Forschung in Werkzeuge kapseln, die Privatpersonen direkt nutzen können, sodass Methoden, die früher hauptsächlich von Institutionen beherrscht wurden, zum ersten Mal wirklich in den Alltag gewöhnlicher Menschen Einzug halten. „Letztendlich basiert das quantitative Investieren nur auf einer Reihe klar nachvollziehbarer Regeln und Methoden; und das, was diese Art von Skill tut, ist genau diese Regeln und Methoden in Form von Werkzeugen in die Hände von mehr Menschen zu legen.“
Für die meisten gewöhnlichen Anleger waren Begriffe wie maximaler Rückgang, Sharpe-Ratio, Faktororthogonalisierung und Stresstest früher nicht vertraut. Ein Werkzeug, das Nutzern hilft, IC, hierarchisches Backtesting und Stresstests zu verstehen, ist selbst Teil der Anlegerbildung.
Ein quantitativer Experte äußerte eine pragmatischere Einschätzung: Das eigentliche Ziel der durch Skills geförderten Gleichberechtigung ist es, die Informationsnachteile und kognitiven Nachteile von privaten Anlegern im Vergleich zu ihrem früheren Zustand zu verringern, nicht die Fähigkeitslücke zwischen privaten Anlegern und Institutionen zu schließen. Ihr Endpunkt ist nicht unbedingt, dass private Anleger über die gleiche Ausstattung wie Institutionen verfügen, sondern der realistischere Wert liegt darin, dass gewöhnliche Menschen jede ihrer Transaktionen mit einem Denkrahmen prüfen können, der dem von Institutionen näher kommt.
Dieser Satz beschreibt möglicherweise die Realität der gegenwärtigen Phase besser. Quantitative Skills können Nutzer dazu bringen, weniger aus Emotionen zu handeln, Ideen schneller zu überprüfen und die Handelsdisziplin klarer zu gestalten. Sie können Anlegern helfen, weniger gegen sich selbst zu verlieren. Was das Übertreffen professioneller quantitativer Institutionen angeht, bleibt dies eine andere Angelegenheit.
Die Zukunft wird sich vertikal entwickeln und stärkeren regulatorischen Beschränkungen unterliegen
Aus der Perspektive der Produktentwicklung werden sich die quantitativen Skills in der nächsten Phase voraussichtlich in mehreren Richtungen weiter vertiefen.
Datenaktualisierung, Professionalisierung des Backtestings, Portfolioebene-Risikokontrolle und vertikale Ausrichtung auf Anwendungszenarien werden die zukünftigen Entwicklungsrichtungen sein. Minuten-Daten, Level-2-Daten und einzelne Transaktionsdaten können die derzeitige Ungenauigkeit beheben; Transaktionskosten, Impaktkosten, Slippage und Kapazitätsmodelle können die Illusion des Backtestings verringern; Portfolio-Gesundheitsprüfung, Portfolio-Stresstest und Echtzeit-Warnungen während des Handels nähern sich den Anforderungen der realen Risikokontrolle an.
Ein sensiblerer Schritt ist die Handelsausführung. Einige Praktiker gehen davon aus, dass sich quantitative Skills in Zukunft von Signalwerkzeugen zu halbautomatischen Ausführungen entwickeln können, die sich mit APIs von Wertpapierhäusern verbinden und die Kette von der Strategie bis zur Auftragserteilung durchschalten. Aber im inländischen regulatorischen Umfeld gibt es klare Grenzen für KI-gestützte Aktienempfehlungen, Vermögensverwaltung für Dritte und die Meldepflicht für programmgesteuertes Handeln. Kurzfristig ist die realistischere Form nach wie vor, Signale und Erklärungen zu liefern, bevor der Anleger die Bestätigung vornimmt.
Daher müssen die quantitativen Skills im weiteren Verlauf zwei Fragen beantworten. Die eine ist die Frage der Professionalität: Ob die Ausgabe der Prüfung von Datenkalibern, Backtesting-Annahmen und Einschränkungen des Echtzeit-Handels standhält. Die andere ist die Frage der Regulierung: Ob das Werkzeug nur eine Forschungsunterstützung, Anlegerbildung oder Strategiesignal ist, oder ob es in den Bereich von Anlageberatung und automatischem Handel eingreift.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Beobachtung des ChiNext-Marktes“