近年，国内量化私募发展格外迅猛。

据国泰君安证券测算，当前国内证券投资类私募规模达到4.5万亿元，其中量化私募规模约在8000亿元。若将中高频、中低频、多元资产、多策略纳入计算范畴，量化私募规模占比已达到约18%。

这驱动越来越多券商将量化私募作为机构业务的重要突破口。

“现在各家券商都在比拼极速交易、极速行情、极速风控、策略优化，都希望能以此赢得更多量化私募的青睐。”一家券商副总裁王强（化名）向记者透露。如今量化私募对科技赋能的要求，不仅仅体现在高频交易等领域，不同频段的策略优化与迭代丰富、一体化的风控全流程管理，都成为量化私募选择券商的重要参考标准。

“量化策略越到中低频段，越不是在交易快慢方面取胜，而是需要在策略方面做到精准与深度迭代。”恒生电子研究院院长白硕向记者直言。目前部分券商已开发出基于人工智能的投研工具，它们不但对传统的标准化数据进行分析处理，还会融入其他“另类资产”开展多维度评判。比如一只股票除了关注业务基本面数据，还会将企业各类微观运营、行业发展的中观数据、宏观政策一起联动综合考量，形成基于科技赋能的新型投研工具，作为获取量化私募客户的新手段。

恒生电子总裁刘曙峰告诉记者，当前中国量化投资正呈现资产配置全球化、策略多元化、交易智能化的新发展趋势。量化投资本身就是由信息技术推动发展的金融细分领域，随着人工智能、大数据、云计算的快速发展和不断渗透，科技投入的军备竞赛将成为量化投资行业发展的必然趋势。

“券商围绕量化私募争夺战的科技赋能大比拼，正进入白热化阶段。”王强直言。各家券商都深知，只要在数据服务能力、量化策略协同、量化策略执行方面取得突破性成绩，才有望在这场激烈竞争中脱颖而出。然而，一家券商要在这三大领域均具备高人一筹的能力，绝非易事。

量化私募的“高诉求”

在王强看来，随着量化私募的投资策略日益丰富，他们对券商的科技赋能诉求日益多元化。

“以往，我们只需在极速交易方面下功夫，尽可能降低交易的时延，就能赢得不少量化私募的青睐。但现在，极速交易已经成为各大券商招揽量化私募的标配，需要我们提供一系列综合金融服务。”他指出。所谓综合金融服务，囊括极速交易、算法支持、策略优化、极速风控，定制化报表、资产统一管理、风控全流程管理等。

近日多家大型量化私募提出，希望券商尽早构建打通账户持仓信息的风控全流程管理架构，因为他们发现在券商开设的不同投资账户一直存在交易信息汇总“滞后”问题，导致他们未能及时洞察投资风险隐患。

甚至个别大型量化私募会货比三家，将大部分资金交给风控全流程管理效率最好的券商。

“我们技术服务部门这些天一直在加班加点，全力按照这些大型量化私募要求构建风控全流程管理架构，深怕自己做得不够好，导致客户流失。”王强无奈表示。

恒生电子副总裁张慧海向记者透露，类似现象正日益增多。不少券商已开始与第三方技术服务机构深入合作，满足量化私募的某些定制化综合金融服务需求。此前恒生电子顺势研发了新一代低延时、分布式、高可用技术平台LDP，为金融机构经纪业务、机构服务、资产管理、自营做市等业务领域提供极速交易、极速行情、极速风控、基础技术平台等解决方案。

目前，多家券商已上线基于LDP平台的极速交易、极速行情、极速风控等解决方案，作为他们为量化私募提供高性能业务场景应用的底层技术平台。

多位券商IT部门人士透露，借助第三方技术服务机构的金融赋能，他们围绕量化私募的定制化服务能力的确实现大幅提升，比如各个交易系统测试、时延测试，各种优化程序开发，行情优化等技术研发进程较以往大幅缩短。

“光靠科技赋能，还是不够的。”一位券商IT部门主管透露。究其原因，是券商与量化私募之间的沟通时常不够顺畅，导致双方对业务需求的理解存在偏差，于是券商技术部门最终白忙活一场。

此外，券商的策略优化能力是否处于行业领先地位，也是影响他们能否赢得量化私募争夺战的关键因素。

鸣石投资副总经理房明坦言，在量化私募管理规模大幅增长的情况下，阿尔法（超额收益）的下降几乎是不可逆转的潮流，为了争取更高回报率，如今国内不少量化私募在一定程度下抬高净值波动性，获取阿尔法超额回报。但随着财富管理市场日益成熟，量化私募的可持续发展之道，是在确保一定收益情况下尽可能降低净值波动性，从而提升资产投资的性价比。因此，券商能否提供多元化资产配置的策略优化赋能，令量化私募创造可持续的“低风险高回报”，将决定他们能否赢得众多量化私募的青睐。

在王强看来，这意味着券商在策略迭代方面的科技赋能还需“更上一层楼”。尤其是越来越多量化私募开始转变策略——将基于量价的高频策略向低频基本面拓展，券商的AI机器学习技术能否提供更高人一筹的新量化策略，变得至关重要。

“目前，不少券商拥有丰富的数据，却缺乏量化策略迭代能力。这背后，是券商更注重硬件开发，缺乏对量化策略的深入研发，导致他们对量化策略研发、测试、成熟、衰退全生命周期的估算出现偏差，反而成为量化私募争夺战的一块绊脚石。”他指出。所幸的是，一些第三方技术服务机构看到了其中商机，正协助券商补短板，令券商竞争显得更加激烈。

券商“输血”的新挑战

在多位券商人士看来，要赢得量化私募的争夺战，另一个关键因素是能否帮助他们解决融资难。

记者多方了解到，当前量化私募领域募资呈现两极分化态势，即行业头部平台资产管理规模轻松突破百亿，与此形成鲜明反差的是，众多中小量化私募即便取得不菲业绩与策略优势，依然难以赢得投资者青睐。

因此，不少券商纷纷加大FOF或TOF（信托中的基金）产品发行力度先完成募资，再投向这些业绩不错的中小量化私募机构。

券商的“纾困”措施，也给自身投资风险管理带来了一系列新挑战。

多位券商FOF业务主管向记者坦言，目前他们主要根据各个量化私募的净值波动状况进行调仓，即将资金从净值波动较大的量化私募撤离，迅速加仓到净值波动较低且收益稳健的量化私募，有效扶持那些“绩优”量化私募。但在实际操作环节，当券商注意到某些量化私募净值出现剧烈波动，再止损离场为时已晚。

“相比赋能量化私募构建风控全流程管理架构，券商内部更需要一套基于科技赋能的风控体系，提前精准预判FOF或TOF的投资风险隐患，尽快从一些业绩即将大滑坡的量化私募撤离资金。”他们表示。然而，这项建议未必能获得业务部门赞同，理由是很多量化私募都是他们花了大力气引进，一旦资金撤离导致客户流失，他们整个工作都将前功尽弃。

“公司高层则认为构建自动化的风险识别与程序化调仓模型相当有必要，因为只有对所有量化私募的投资标准做到一视同仁，才能真正实现优胜劣汰，扶持具有成长潜力的绩优量化私募逐步壮大。”王强表示。但是，要做到FOF/TOF产品的自动化风险识别与程序化调仓，绝非易事。券商需要建立一整套围绕事前、事中、事后的全流程风控管理体系，包括全面风控指标的建设、风控优化的部署、预先的风险程度计算、风险外延的并发计算等。

“目前我们组建了一个由IT部门与风控部门资深专家组成的专题组，专门攻克这套技术难题。”他透露。公司高层希望这套智能化自动化风控模型在FOF/TOF产品取得良好实践效果，再向量化私募机构进行技术输出，作为他们赢得量化私募争夺战的“新利器”。