編者按：

十載春華秋實，鑒往知來；十年星河璀璨，與光同行。自破繭初啼至引領風潮，“金長江”評選始終以專業為炬、以公正為尺，丈量中國私募基金行業的奔騰浪潮。值此華章再啟之際，證券時報·券商中國傾情推出“金長江風華錄·十年十人”，特邀十位穿越牛熊周期的行業翹楚，以躬身力行的灼見為經緯，以櫛風沐雨的征程為注腳，共同鐫刻一部激蕩人心的奮進詩篇。此間星霜，既見群峰競秀，亦顯大江奔流。

本期是“尋訪金長江之十年十人”第五期，券商中國記者走進老牌百億量化私募——因諾資產，專訪其創始人、總經理兼投資總監徐書楠。從清華園到麻省理工學院，再到2014年創辦因諾資產，徐書楠堅定走在量化投資的道路上。他不僅是中國最早一批回國創業的海外量化人才，也是一位將人工智能技術深度嵌入策略體系、始終堅守長期主義的實踐者。

十年創業，恰逢量化投資在中國的快速發展期。從最初親自主導策略研發，到搭建起多團隊協作、策略多元共生的系統平臺；從早期多策略的探索，到擴展至多資產類別、多周期維度、全球市場的策略布局；從AI工具輔助投研的嘗試起步，到實現從數據采集、因子挖掘、信號構建到交易執行的全鏈條智能系統。徐書楠和因諾的成長脈絡，也正是中國量化私募從萌芽走向體系化、產業化的繁盛的十年縮影。

精彩觀點：

1、AI不是魔法，它本質上仍是統計方法的一種。

2、“人”是量化投資體系中最關鍵的變量。我們不是用AI取代人，而是用AI放大人的決策效率和研究深度。

3、策略更新是接力賽，而不是一錘定音。策略會失效，但人才只要不斷成長，創新能力就不會枯竭。

4、堅持長期主義，不是盲目看長，而是能在復雜周期中保持理性判斷與演化能力。

5、監管不是限制，而是市場成熟的標志，有能力的機構走得更遠。

6、“不是你能不能跑得快，而是你能不能長期跑。”監管的加強，恰恰是倒逼量化機構回歸長期主義本質。

7、下個十年，不再是“有沒有策略”，而是“能不能持續”；不是“能不能賺錢”，而是“能不能持續改善收益風險比”。

長期主義是穿越時間的能力

券商中國記者：對于因諾資產過去十年的發展，您如何評價？

徐書楠：2014年我們正式創立因諾，2015年完成私募管理人備案，第一只產品的發行恰逢量化投資在中國市場的初步興起。從那時起，我們既是這波浪潮的參與者，也是見證者。我們是在2016年開始AI策略的研發，2018年全面進入實盤應用，2021年正式突破百億規模，這些節點基本契合了行業發展的整體節奏。

從這個角度說，我們確實趕上了好時代，趕上了中國量化投資大發展的風口和浪潮，但只是滿足于時代的饋贈，那遠遠不夠。對我而言，更重要的是在時代浪潮中構建起真正屬于自己的核心能力，包括研發深度、合規體系、技術架構和人才梯隊的系統性建設。

券商中國記者：量化行業的未來十年，還在紅利期嗎？

徐書楠：中國量化還處在“紅利期”。雖然體量已經破萬億，但在整個市場中的占比仍比較小，離成熟市場動輒40%—50%還有很大空間。未來，從指數增強到CTA，從期權策略到跨資產配置，再到全球多市場、多周期、多幣種的量化體系，中國量化的“廣度”還有很多可以拓展的方向。

但紅利期不代表容易期。隨著市場效率提升，信息滯后變少、套利空間變窄，超額收益一定會不斷衰減。這個時候，“長期主義”不是喊口號，也不是簡單“熬時間”，而是指機構是否具備在波動中演進的能力、在復雜周期中保持戰略定力的能力。

下個十年，不再是“有沒有策略”，而是“能不能持續”；不是“能不能賺錢”，而是“能不能持續改善收益風險比”。

券商中國記者：過去十年，有哪些成果是您最滿意的？又有哪些環節讓您覺得還有待加強？

徐書楠：最讓我滿意的是，我們從一家小型量化初創公司，逐步搭建起一個多策略、多團隊協同、多體系并行的百億量化平臺。在市場行情劇烈波動、監管不斷細化、風格頻繁切換的復雜背景下，我們始終堅持長期主義，專注打磨自己的能力圈，穩步推進核心能力建設。這份“穩健”來之不易，在一個快速膨脹的行業中尤為難得。

當然，仍有不少地方讓我感到不夠理想。比如部分策略雖然已穩定運行多年，但仍有巨大的優化潛力，我們的目標不僅是“跑得穩”，還要“跑得久、跑得好”；再比如，人才培養體系雖然已初具規模，但離我心目中那種真正“可滾動、可傳承、創新驅動”的研發梯隊，還有不小差距。這些將是我們下一個十年的重點突破方向。

券商中國記者：因諾未來最大的挑戰是什么？

徐書楠：最大的挑戰，是我們不能躺在已經成功的策略上“睡大覺”。任何一個策略終有失效之時，如果沒有機制的更新與研發體系的輪動，曾經的優勢就可能變成包袱。行業競爭不是比誰先做出一個模型，而是比誰能不斷做出新模型，并不斷淘汰舊模型。

我一直相信，好的策略終將失效，但好的機制會持續生長。策略是結果，機制是方法；策略能賺錢，機制能穿越時間。把機制打牢，把人培養好，其余的交給市場和時間。

用AI放大人的決策效率和研究深度

券商中國記者：AI正在重塑金融行業，您怎么看AI在量化領域的邊界與潛力？

徐書楠：我始終認為，AI和量化投資之間是高度契合、邏輯上天然延續的。從根本上講，量化投資就是一種基于數據驅動的決策方式，它依托的是統計、數學和程序化方法論。而當前AI的主流路徑——尤其是機器學習——本質上也是對復雜數據分布和因果關系的建模，是統計工具的再進化。因此，將AI技術引入量化投資，是方法邏輯的自然延伸。

但AI并不是萬靈藥。它擅長在高維數據中提取信息、識別傳統方法難以捕捉的因子邏輯，這為量化策略打開了新的可能性空間；但它的邊界也很清晰，比如對樣本外環境的適應能力、對極端行情的反應機制，仍然有賴于人為經驗與風控機制的結合。

券商中國記者：因諾在AI方面的布局有哪些優勢或特色？

徐書楠：我們從2016年就開始研發AI在股票策略中的應用，2018年正式將阿爾法策略模型全面迭代為人工智能體系，成為國內最早一批真正實現AI落地交易的私募機構。此后，我們持續將AI能力拓展到多個策略方向，包括CTA、可轉債、算法交易等，形成了從數據到執行、從底層因子到策略組合的全流程AI體系。

我們的優勢主要體現在三個方面：

第一是“起步早”。我們在AI策略體系上的研發，幾乎是與全球前沿同步的，長期積累帶來了方法論和實盤經驗的深度融合。

第二是“覆蓋廣”。AI不只是用在選股和阿爾法構建上，我們將其貫穿到整個策略譜系中，形成了廣義的AI驅動型量化平臺。

第三是“系統深”。我們通過“一網兩地三中心”的系統布局，構建涵蓋算力設施、底層數據、策略研發、行情交易、產品運營與內部系統的核心科技平臺，全面實現業務全流程自主可控。

券商中國記者：AI模型在投資中可能出現“失效”等問題，您怎么看？

徐書楠：任何統計模型都有“失效”的可能。AI不是魔法，它本質上仍是統計方法的一種。任何策略，勝率都不可能達到100%，AI也一樣。我們從一開始就不把AI當作萬能公式，而是將其視為“工具箱”的一部分。要在策略失效的早期階段快速識別，并通過止損機制、模型更新、數據補強等方式應對。

同時，我們強調“人機協同”，AI模型永遠不會完全取代人類研究員。它擅長處理海量數據、識別非線性關系，但模型的目標設定、風險考量、策略組合的構建，仍然需要依托優秀人才的經驗與邏輯推演。我們不是用AI取代人，而是用AI放大人的決策效率和研究深度。

多策略體系的搭建與演進

券商中國記者：因諾的量化策略始終在迭代發展，背后有哪些關鍵的設計思考？

徐書楠：其實我們從創立第一天起，就設定了“多策略發展”的方向。2015年我們發行的首只產品“因諾啟航1號”，就已采用多策略組合的配置方式——雖然當時策略數量還不多，很多方向是我親自主導研發的，但我們對“策略多元化”這個目標是非常堅定的。

隨著團隊壯大、人才結構優化，我們開始在多個方向上實現專業化突破。從2018年起，AI阿爾法策略全面實盤部署，成為業內最早將深度學習模型應用于A股投資的機構之一。之后，我們又陸續拓展了CTA、擇時選股、期權、可轉債、算法交易等多個策略線。這并不是從A轉向B的“切換”，而是一個沿著量化邏輯主線不斷“外延生長”的過程，是我們量化能力的持續演進與積累。

我們希望打造的是一個“平臺型”策略生態系統，而非簡單的策略拼盤。每一個新增方向，都必須具備明確的超額收益來源邏輯、可復制的系統化實現路徑，以及與現有策略的協同價值。

券商中國記者：不同策略的成熟節奏不一，如何管理多策略之間的協同和風險？

徐書楠：協同與風險控制的本質是“系統性設計”。我們通過“多PM、多策略”體系管理風險，每一類策略背后都有獨立的研究團隊和數據系統。在實現方法論差異化的同時，也確保了策略風格的獨立性與可持續性，從而在組合層面實現更高的收益風險比。

在風險管理上，我們構建了包括回撤預警、波動控制、資金配置在內的多層次機制。而且阿爾法、CTA、算法交易、可轉債等各個策略方向的AI模型，是在不同策略中構建了針對性的算法架構，不是一套模型走天下，而是結合策略特性匹配最優算法。這是我們和市場上主流機構相比，在策略上擁有相對獨立性，與其他機構相關性均不高，受其他機構資金擴張的影響較小。

券商中國記者：因諾一直強調“非同質化”屬性，這意味著什么？

徐書楠：這是我們多策略建設的一個核心原則——追求“結構差異化、風格分散化”，避免在策略層面形成高度同質的競爭格局。

我們在“熱門賽道”之外，也始終堅持構建具備獨立邏輯閉環的策略系統，并對每條策略線的容量、邊際效應和與其他機構的交叉度進行動態評估。正因為我們策略間相關性低，受其他資金入場的干擾相對較小，這也解釋了因諾在2024年市場背景下，仍能實現相對穩健收益的原因之一。

歸根結底，我希望因諾成為一個具備廣度與深度、同時保持長期可進化性的量化投資平臺。這不僅要求策略豐富，更要求每條策略線背后都有扎實的研究支撐與獨立的阿爾法來源。只有在這樣的基礎上，真正的“組合優化”才有意義。

深耕投研體系底座

券商中國記者：您一直在強調“人大于機器”的重要性，因諾目前的投研體系是如何構建的？怎樣保證策略持續演進？

徐書楠：我的觀點從未改變，哪怕AI越來越強大，我依然認為“人”是量化投資體系中最關鍵的要素。在投資中，機器永遠無法完全取代人的作用。任何一個優秀策略的背后，一定有極強的研究假設、數據處理能力和風險意識。任何AI模型，本質上都是由人來構建的，策略都是在優秀研究員構建好的策略體系內訓練數據。

在團隊搭建上，因諾形成了一個滾動式、多梯度的投研體系：目前公司擁有十幾位投資組合經理，其中超過70%是內部培養的。從2015年起，我們每年堅持校招，十年未斷，一批又一批的新人在實盤項目中快速成長，逐步從策略研究員走到投資組合經理甚至策略總監。我們的理念是“策略更新是接力賽，而不是一錘定音”。今天的業績，不依賴某一位明星研究員或某一套模型，而是多個策略線、多個模型體系長期交替演進的成果。

券商中國記者：建立這樣一套長期型的團隊體系并不容易，除了機制設計外，您認為因諾是靠什么留住核心人才的？

徐書楠：對我們而言：策略會失效，但人才只要不斷成長，創新能力就不會枯竭。我們提供有競爭力的激勵機制，包括收入分成與長期股權綁定。目前，公司設有40%的員工持股平臺，三位PM已經或即將成為公司股東，未來我們還將繼續擴大這一范圍。

我們希望每一位核心研發人員，不是打工者，而是共同創業者。只有當“主人翁意識”扎根于機制之中，研發人員才能真正以中長期視角投入策略構建與優化，而不被短期利益所綁架。

在文化層面，我們鼓勵公開討論、容錯試錯、復盤反思。量化的邏輯是：沒有永遠有效的策略，只有持續進化的系統。我們希望打造的，是一個可以承載“認知突破—模型實驗—實盤驗證”的全周期研發平臺。機制提供土壤，文化決定枝葉，人才才是真正的根基。

量化機構需“正本清源”

券商中國記者：近年來，量化交易經歷了“輿論過山車”。從外界的誤解，到DeepSeek走紅帶來的行業贊譽，您如何看待量化行業面臨的公眾形象？

徐書楠：量化投資本質上是以統計學方法為基礎的一種系統化投資方式。它并不神秘，也沒有天然的“對手盤”屬性，和傳統投資者并不是站在對立面上。只是由于量化投資較為神秘，加上信息不對稱，導致大眾對其存在諸多誤解。

這幾年，量化行業確實經歷了“輿論過山車”。從最初的快速擴張、技術崇拜，到后來的回撤風波、對市場公平性的質疑，再到今年AI熱潮推動下的重拾關注，這背后反映的是整個市場對新興交易方式從陌生到熟悉的過程。

我認為，量化機構需要做的是“正本清源”：回歸長期、穩健、透明的投資邏輯，用實實在在的策略能力和風控體系贏得市場與投資人的理解。同時，加強大眾普及工作，使更多的人了解量化投資的真實情況。

券商中國記者：今年政策層面對量化交易的監管一直在深化，這對行業和公司意味著什么？

徐書楠：我們非常歡迎并支持監管的加強。很多人把監管等同于“限制”，但我認為，監管的本質是推動行業健康發展，是讓“有能力的機構走得更遠”的正向力量。

中國資本市場過去十多年發展很快，現在正從“量的增長”進入“質的提升”階段。新規對于算法行為、交易頻率、風控指標等提出更細化的要求，有助于遏制非理性交易行為，壓縮灰色空間。從操作層面看，越是大的機構是越有能力快速適應監管變化的，推動頭部機構形成良性競爭。從長期來看，新監管環境下，有助于行業完成“擠水分”“清風險”。

因諾從成立起就高度重視合規體系的構建。我們的自研平臺是“策略—風控—合規”一體化聯動設計，可以快速響應規則變化，自動監測關鍵指標，動態調整策略參數。這不僅讓我們在監管調整中有更強的適應力，也為客戶資金的長期安全提供了更可靠的保障。

券商中國記者：在嚴監管的背景下，量化私募行業未來的發展重心會發生哪些變化？

徐書楠：過去十年，很多量化私募的競爭核心是模型能力與交易速度，但未來的競爭會更加回歸“底層能力”：包括系統安全性、合規適配能力、資金管理穩健性、組織機制可持續性等。

我們經常講一句話，“不是你能不能跑得快，而是你能不能長期跑?！北O管的加強，恰恰是倒逼量化機構回歸長期主義本質，讓那些投研體系更完整、風控體系更健全、組織文化更健康的公司走得更穩、更遠。

中國量化機構走出去才剛開始

券商中國記者：您是較早一批具有海外經歷并回國創業的量化投資人。近年來，中資量化機構“出?！辈椒ッ黠@加快，您如何看待這股趨勢？因諾又會如何參與全球化浪潮？

徐書楠：“走出去”確實已成為中資量化私募新的發展主題。但我認為出海不能只看產品和注冊地，更重要的是底層能力的遷移。

目前很多機構的“出?！?，更多是以中國香港、新加坡等地為落地平臺，服務美元客戶，發行以中國資產為底層的產品，實質上還是在中國市場做策略。這是“全球化的第一階段”，核心在于資金來源、機構設置和運營框架的國際化。

而我們真正期待的“第二階段全球化”，是策略本身的全球化。也就是說，要在海外市場，比如美股、日股、港股、全球商品期貨、外匯等多個成熟或流動性充沛的市場中，開發出具有競爭力、穩定性的量化策略，并能夠在這些市場實現與A股低相關的收益來源。這不僅是空間擴展，更是能力升級。

券商中國記者：實現“第二步”會面臨哪些挑戰？

徐書楠：最大挑戰有兩方面：投研團隊的全球布局與策略體系的重構能力。

海外市場的微觀結構和交易規則，與A股市場有較大區別：例如撮合機制、監管邊界、數據結構、手續費結構、可用杠桿、做市行為等等，都需要我們從頭理解并重新建模。同時，投資者結構更是天差地別。你不能拿一個在中國市場跑得很好的模型，簡單復制到美股或日股市場。

這就需要我們在本地搭建研究團隊，重構因子、數據與策略架構，形成“因地制宜”的研發能力。同時，我們還需克服文化、語言、法律、合規等多維挑戰，這種“適應力”不是靠短期項目驅動可以完成的，而是一種體系化的全球運營能力。

因諾現在正在推動策略、數據、人才、系統四位一體的全球布局。我們相信，只有在多個市場中建立起真正有競爭力的策略群，并實現團隊與技術平臺的同步成長，才算真正具備了中資量化機構的“國際打法”。這也是因諾未來十年努力的重要方向。

責編：戰術恒

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