编者按：

十载春华秋实，鉴往知来；十年星河璀璨，与光同行。自破茧初啼至引领风潮，“金长江”评选始终以专业为炬、以公正为尺，丈量中国私募基金行业的奔腾浪潮。值此华章再启之际，证券时报·券商中国倾情推出“金长江风华录·十年十人”，特邀十位穿越牛熊周期的行业翘楚，以躬身力行的灼见为经纬，以栉风沐雨的征程为注脚，共同镌刻一部激荡人心的奋进诗篇。此间星霜，既见群峰竞秀，亦显大江奔流。

本期“寻访金长江之十年十人”，券商中国记者走进老牌百亿量化私募九坤投资。九坤投资CEO王琛是清华大学数学物理学士、计算机博士，拥有16年量化交易经验，曾任职于美国千禧年管理公司（Millennium L.P.）的量化交易策略团队。2012年王琛和姚齐聪联手成立九坤投资，寓意“极竞天数为九，厚德载物为坤”，产品线有市场中性、指数增强、股票多空、CTA和债券等。

现代量化投资虽源于海外，但我国早在《礼记?大学》中，就有“格物致知”的说法，或许正好可以用来形容量化的科学内核精神。量化投资凭借理性、科学、情绪稳定的特质，深刻影响着投资机构的发展。九坤投资是中国量化发展史上绕不开的名字，也是量化投资在中国生根落地、发展成熟的典型案例。

业内普遍有一个感知，九坤这家机构有着其朴素的坚守：稳健理性、长期主义。“重剑无锋，大巧不工”，日日精进的态度让九坤在历经“四大天王”“北九坤，南幻方”“新四超多雄”等多轮行业变迁后，仍然勇立潮头，稳居行业第一梯队。

王琛认为，科学投资在中国始终有着深远的生命力，时间会去验证规律中蕴含的智慧。量化管理人“立身”的方式唯有“守正”，对九坤而言，是脚踏实地地打造工程化的人才和技术优势，开放合作地推动AI等前沿技术的研究，然后在锚定的方向上以近乎执拗的态度追求极致。

▲九坤投资CEO 王琛

精选观点：

量化的核心价值是科学定价——用数学模型替代主观判断，减少情绪干扰，让价格更快反映真实价值。

在理性的市场中，价格终将回归价值，而量化投资正是助推这一回归进程的重要力量。

敬畏市场，做好应对尾部风险的风险管理准备，才能在市场的风浪中稳健前行，这也是市场波动给予量化投资的深刻启示。

量化行业的“卷”有好有坏。好的“卷”是量化管理人持续提升投资研究能力和组织能力，而不好的“卷”是陷入对短期业绩竞争的过度关注，导致动作变形。要敏感于市场动态和研究方向，而钝感于短期业绩排名压力。

海纳百川，有容乃大。九坤更关注提供开放包容的研究土壤与前沿技术实践，在诸多内部研究课题上并不设限。

进入量化领域的人拥有共同的科研基因，有着扎实的基础科学研究能力和浓厚的研究热情，也希望将投资所得反哺科研和技术。

过去十年，我们一直坚信金融投资领域，是AI技术应用的重要试验场景，并为此做了大量的前瞻性的探索和布局，也逐步取得了一系列的成果。

一方面投入资源到原创性的技术研究，一方面赋能探索在其他垂直领域的技术应用，从而拓展技术边界，创造更多可能。

从科教中来，回到科教中去。九坤的业务成功，我个人以及九坤的很多人，都是中国过去几十年重视教育和科研的受益者，同时，我也相信科教依旧是中国未来竞争力的根本。

量化投资的核心价值在于定价能力

券商中国记者：今年是金长江评选第十年，过去十年也是量化在中国发展的黄金十年。在您看来，量化在我国的市场定位发生了什么变化，在居民财富配置方面发挥了什么作用？

王琛：随着政策与行业规范逐步完善，量化投资在我国的发展定位日益清晰。它不再是小众另类投资策略，而是依靠其分散化、纪律性、业绩稳健等特征，规模逐步变大，成为资本市场重要参与者。

量化也从早期的绝对收益投资工具，变成多样性的资产配置选择。10年前，人们提起量化往往就是中性策略和统计套利，现在已发展出对标大中小盘的各类指数增强、与股票低相关的CTA策略等，量化也成为个人投资者和机构投资者资产配置的重要组成部分。

量化的核心价值是科学定价——用数学模型替代主观判断，减少情绪干扰，让价格更快反映真实价值。对市场而言，量化的存在有助于培育投资者理性、长期的投资理念，稳定入市资金，提振市场信心。对投资人而言，量化要在配置组合中从“新东西”沉淀为“好选择”，靠的也是这种科学的定价能力。

二者相结合，会促使更多资金基于科学框架进行配置，提升资本市场的定价效率，进而推动优质上市公司的持续发展。投资界常言，在理性的市场中，价格终将回归价值，而量化投资正是助推这一回归进程的重要力量。

券商中国记者：近两年来A股市场波动加剧，既有结构性机会，也频现“黑天鹅”扰动。这种市场环境的动态变化，对量化发展有什么启示？

王琛：量化研究者虽将市场抽象为随机过程，但市场不只是一个数学系统，而是由众多真实参与者构成的复杂生态。全球宏观经济的新周期和地缘因素，都可能成为中国市场波动加剧、黑天鹅频发的重要来源。

这促使我们更加敬畏市场。我个人的量化投资生涯开始于2008年，见证了次贷危机时的众多黑天鹅事件，以及量化投资策略在市场结构失衡时，存在短期失效的风险。

所以，量化投资不仅要做好概率统计层面的风控，更要关注市场参与者之间的动态关系以及人为因素带来的风险。敬畏市场，做好应对尾部风险的风险管理准备，才能在市场的风浪中稳健前行，这也是市场波动给予量化投资的深刻启示。

但这不会动摇量化投资的底层逻辑，反而印证了数学原理的客观性。优秀的量化研究者能够在数学严谨性与市场直觉之间找到精妙的平衡，这是量化人才筛选过程中注重“洞察力”“科学素养”以及“问题构建能力”的原因所在。

券商中国记者：国内对量化的监管规则日趋完善，包括4月3日国内交易所也正式发布程序化交易管理实施细则，请您简单谈一谈看法。

王琛：细则明确了各类程序化交易投资者的合规边界，有助于遏制市场中的违规操作，挤出“伪量化”泡沫，还能规范量化投资、高频交易、算法交易等行为，使优质量化机构凭借专业能力，更好地为投资者创造价值。

规则是市场健康发展的基石，正是有了“红绿灯”，各个方向的车流才得以更加畅通地行驶。在细则的规范下，量化行业将朝着更健康的方向发展，进一步提升市场活力与韧性，为A股市场的高质量发展注入新动力。

券商中国记者：是的，规范化其实对量化今后阶段的发展是利好，方向上更加明确了。但我们也观察到，目前量化的行业竞争越来越“卷”，短期独领风骚的机构时有出现，在竞争中掉队也时有发生，这种情况怎么破解？

王琛：量化行业的“卷”有好有坏。好的“卷”是量化管理人持续提升投资研究能力和组织能力，而不好的“卷”是陷入对短期业绩竞争的过度关注，导致动作变形，投机冒进。要敏感于市场动态和研究方向，而钝感于短期业绩排名压力。

当然，“卷”并不是用蛮力，多边形的边数越多，越接近圆形。尽早完善这个“多边形”，机构就能以更小的磨损走得更远。中国量化投资正在进入综合实力竞争阶段，这要求机构在策略质量、交易能力、数据深度与广度、管理效率、市场适应性、风控、合规等多个维度协同发展，构建全方位、长效的能力体系。这里面的每一环都需要人才、资源和细节。

有容乃大让创新更具松弛感

券商中国记者：我们看到，中国市场是有其独有的特征和机遇的，中国量化行业已告别对国外模式的简单模仿，作为本土成长起来的量化机构，在更好地将高质量策略实践于A股方面，有何心得？

王琛：量化投资方法论在各个市场具有普适性，但每个市场都有其特殊性，包括交易规则、市场结构、周期特征、数据来源等。管理人不仅需要充分理解量化方法论，还需要针对中国市场的特点进行优化求解，而不是简单抄答案。

券商中国记者：九坤是最早的一批中国量化私募了。在经历了不同发展阶段后，您能否总结一下，九坤是怎么打造量化资管护城河的？

王琛：所谓的护城河是硬实力和软实力共同组成的。硬实力解决的是如何构建顶尖的研究和技术的能力，包括持续拓展数据的来源和类型，将前沿的AI技术应用在量化投资的各个环节，同时加强多元资产和不同特征的市场研究等等。

而软实力则围绕人才与组织体系下功夫，让硬实力得以兑现。在“人”这件事情上，我们不是简单地在做招揽，而是强调人才梯队的建设，注重提升内部研究团队的管理，鼓励自由研究的企业文化。

券商中国记者：既然说人才始终是九坤发展的核心资产，那九坤的人才之道是什么？如何筛选、培养与组织这些“最强大脑”呢？

王琛：九坤一直聚焦前沿科技研发及多元化人才的选拔与培养，与国内多所知名高校在学术合作、技术分享、学生实践等方面建立起建设性联系，同时主办多届Ubiquant Challenge量化比赛，吸引了众多优秀的学生参加。

在九坤，解决难题的乐趣与纯粹的研究环境是对人才最好的激励。这个领域渴求具备顶尖科学素养的人才，其来源并不局限于特定专业。近年来，九坤提供了众多平台化工具，降低了非技术背景研究员的技术操作门槛，使其能够专注发挥自身优势。

海纳百川，有容乃大。九坤更关注提供开放包容的研究土壤与前沿技术实践，在诸多内部研究课题上并不设限，反而会评估和给予相应的技术基础设施、导师、经费等资源。尤其在数学、计算机、AI、物理等领域，我们的研究氛围是非常浓厚的，人才的未来潜能和当下的价值都会被珍视。

技术信仰为科学投资“培土”

券商中国记者：近年来，不少量化机构也在组织专门的AI团队，九坤在这方面布局更早，九坤的AI团队整体有什么特点？

王琛：我们对AI布局较早，人才密度和厚度本身让我们建立了对于AI方法的认知和应用能力。过去5年招聘的研究员90%以上都有AI研究背景，团队成员来自顶尖院校、科研院所、互联网及科技公司，技术储备兼具广度和深度。

如今九坤整个体系已融入AI原生思路，是用AI技术栈来打造量化研究平台，而不是局部的AI使用。AI原生的pipeline和全栈的技术储备，保证我们从算力资源到模型优化，都独立可控并持续优化到极致。

得益于人才和技术栈的优势，我们持续跟踪包括大模型在内的最新技术，在前沿领域展开系统且深入的研究，希望具备产出高质量研究成果的能力。

券商中国记者：说到AI，今年以来这方面话题受到了空前的关注，大家也逐渐对量化及量化团队的科学属性有了新的了解。您能不能谈一谈，为什么具有突破意义的AI成果能够出自量化团队？

王琛：海内外不乏来自科研领域的人才团队投身量化，或是量化出身的人才团队创造出其他领域的科学成果，但这种现象级成就的出现不是必然，能在科技领域做出重要的研究成果都需要符合规律，确实都很值得赞赏。

如果一定要从量化行业找一些成功条件，我认为有以下几点。一是具备深厚的技术积累和人才密度；二是量化团队往往兼具灵敏度与全面性，小团队软硬件全栈技术，高效深度协作，可以持续进行协同优化；三是能够支持不断地投入，并积累了丰富的算力和技术资源，同时具有足够包容的研究环境。

当然，还有非常重要的条件，就是具备技术信仰。这也解释了为什么，我们从创立之初就定位自己是一家以科技为内核的公司。进入量化领域的人拥有共同的科研基因，有着扎实的基础科学研究能力和浓厚的研究热情，也希望将投资所得反哺科研和技术。例如已故的“量化之王”詹姆斯?西蒙斯，他与妻子创立的西蒙斯基金会就在致力于支持世界各地的科学家和组织，推动数学和基础科学研究的前沿发展。

以科技基因逐步拓展边界

券商中国记者：既然九坤的内核定位是一家科技公司，可否展开讲一讲，量化投资作为前沿科技的重要应用场景，其在技术上的难点和特点怎么理解？

王琛：量化投资是极具技术探索价值的场景。其面临的金融投资生态系统极为复杂，数据海量且信噪比低，市场风格与结构实时变化，价格影响因素繁多且相互关联，市场参与者的行为具有反身性，同时还需考虑安全性与细节约束。

在量化领域应用前沿的AI技术，在编程提效、Agent应用、数据优化等方面相对简单通用，主要优化的是效率和部分成本。更重要的，是如何利用AI和大模型技术在投资端，扩大信息来源，提升投资收益，降低投资风险。这既要充分理解市场和传统量化研究的问题，还得充分理解AI的能力边界。这就要求从业者深入开展细节研究，解决通用技术无法触及的问题。

过去十年，我们一直坚信金融投资领域，是AI技术应用的重要试验场景，并为此做了大量的前瞻性的探索和布局，也逐步取得了一系列的成果。

券商中国记者：科技探索和资管业务是什么样的关系？九坤是如何规划自身的长期发展路径的？

王琛：九坤从投资业务出发，逐步构建投资与科技的良性互促生态。在量化投资领域，通过自有实验室与人才储备巩固业务护城河，并将科学投资的方法论与技术拓展至多资产类别。在科技方面，通过科创风险投资，投资和孵化前沿技术和技术应用，把通过量化投资积累的经验和能力，一方面投入资源到原创性的技术研究，一方面赋能探索在其他垂直领域的技术应用，从而拓展技术边界，创造更多可能。这种投资与科技双轮驱动的生态模式，是我们尝试探索的一条新的发展路径。

券商中国记者：我们观察到，九坤在公益领域有持续的投入与布局，许多项目与科学教育相关，这是否可以看作九坤科学内核的另一层体现？

王琛：九坤的公益价值观，是从科教中来，回到科教中去。九坤在业务方面的成就，我个人以及九坤的很多人，都是中国过去几十年重视教育和科研的受益者，同时，我也相信科教依旧是中国未来竞争力的根本。

2024年，北京九坤公益基金会正式成立。基于更广阔的平台，我们能以共同的初心链接公司员工、投资人及合作伙伴社群——通过科学方法实现价值，持续投入数学和科学领域，最终让科学研究创造更大的社会福祉。

让我感触颇深的是，在一次次的公益实践活动中，我们发现许多项目县区的孩子并不缺少天赋、勤奋和热情，多提供一些深入接触科学的机会，正是架起他们与梦想之间最重要的桥梁。

所以我们做了很多这方面的尝试，比如为孩子们提供优质的科学素养课程，更丰富的内容，更充沛的教具，或是亲身走近他们，为他们举办各种校园科学主题活动等等。我们科学启航项目校的一位科学老师曾这样描绘他的课堂：学生们围在实验桌前，一边听讲解看数据，一边小心翼翼地操作器材，时而为观察到的现象惊呼，时而低头记录数据。他说，“我能看到孩子们的思维在流动。”我想科学教育的意义也正在于此，不仅仅是传授知识，更在于培养孩子们的思辨和探究精神，让他们学会用科学的眼光探索世界。相信那些被点燃的好奇心、被激发的创造力、被拓宽的眼界，或许终将成为孩子们改变命运的翅膀。

另一方面，科学与教育也是链接九坤人与乡村孩子的一座桥梁。九坤一直非常重视公益项目中的志愿者参与。这些年我们组织了很多员工公益活动。例如校招生入职培训中，参与一次公益活动几乎成为一项“转正仪式”。我们的员工根据自身的学术背景为孩子们设计“第一堂AI课”，在项目教具以外自发地加入更多趣味演示，在节假日与孩子们远程连线分享他们所见到的地理现象等等，这一幕幕都在诠释，九坤的公益不是一个人的全力以赴，而是所有九坤人的力所能及。

责编：杨喻程

校对：苏焕文