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业绩狂飙,量化投资的“自动驾驶”时刻

2026-11-06 17:55:54

业绩狂飙,量化投资的“自动驾驶”时刻

本文内容对合格投资者开放，观看转发视为您同意和了解以下要求：

私募基金的合格投资者，是指具备相应风险识别能力和风险承担能力，投资于单只私募基金的金额不低于100万元，并且符合这些相关标准的单位和个人：

（一）净资产不低于1000万元的单位；

（二）金融资产不低于300万元或者最近三年个人年均收入不低于50万元的个人

2026年4月以来，量化指数增强策略的超额收益显著回暖。在火富牛统计口径中，星K投资的表现尤为炸裂，一举拿下多项业绩前列。（红框数据为迭代后模型表现）

数据来源：火富牛

经过对管理人的深入尽调，我们发现其业绩爆发的核心密码在于：核心模型已全面迭代为“端到端（End-to-End）”架构。

星K并非孤例。过去一年多，半Y私募、倍Y量化等机构同样凭借端到端模型交出了亮眼答卷。这股浪潮印证了一个事实：端到端模型，正成为顶级私募角逐业绩巅峰的“新武器”。

PART 01

要理解端到端的颠覆性，我们首先要回顾量化策略的进化史。

1.0 时代：传统多因子模型（手工造车）

高度依赖人类研究员的经验。研究员们总结规律（如低估值、高盈利），手工设计出一个个“因子”，再通过线性加权来选股。这一模式虽然奠定了量化投资的基础，但痛点同样显著：人脑处理非线性关系的能力有限，面对海量的高频数据时显得力不从心。更重要的是，随着行业竞争加剧，手工挖掘的因子迅速同质化，超额收益越来越难获取。

2.0 时代：深度学习挖因子（半自动驾驶）

AI开始介入，充当了“超级助手”。它能够从原始数据中自动挖掘出人类难以察觉的因子特征，但最终的因子合成与组合优化，依然需要人工干预。这相当于AI负责“备菜”，但“做菜”和“上菜”还得靠厨师。

3.0 时代：端到端模型（全自动驾驶）

它彻底取消了中间繁琐的“因子”环节。原始的交易数据（如Tick级价量、订单簿）被直接喂入巨大的神经网络黑箱，模型直接输出交易指令（买卖或权重）。从感知到决策，形成了一个完全闭环的自动化系统。

PART 02

跨界类比：用“自动驾驶”看懂量化端到端

为了更直观地理解这一技术跃迁，我们可以将量化策略的演进与自动驾驶的发展做一对照。

传统量化 = 规则驾驶

传统多因子模型就像一辆按照固定规则行驶的汽车。程序员写死所有规则：例如市盈率低于10，就买入。这种方法在“常规路况”下表现稳定，但一旦遇到极端行情——就像自动驾驶遇到罕见的“长尾场景”——就容易失效。

端到端量化 = 特斯拉 FSD / 华为 ADS

端到端模型走的则是完全不同的技术路线。它模仿了人类驾驶的“本能”模式：驾驶员看到红灯与前方横穿的行人，不会刻意拆分“识别物体→判断规则→执行动作”的流程，而是凭借长期驾驶形成的直觉快速做出反应。

在量化场景中，系统不再学习人类定义的“规律”，而是直接从数据中学习数据自身的结构和模式。这就好比自动驾驶系统不再死记硬背“红灯停”的规则，而是通过上亿英里的驾驶数据，自己领悟出“看到红色物体应该减速”的深层逻辑。

PART 03

市场观察：谁在领跑端到端赛道？

端到端算法虽然殊途同归，但各家机构的落地打法却大相径庭。有的侧重于毫秒级的高频微观数据博弈，有的致力于构建庞大的单一模型直接输出决策；而在数据输入上，有的纯粹依赖原始行情，有的则将挖掘出的因子融入其中。

为了让你更直观地了解这些差异，我们精选了几家极具代表性的量化私募，看看他们是如何在端到端的赛道上各显神通的：

半Y：毫秒级的“交易极客”核心打法：主打极致的速度与微观博弈。策略特点：完全取消传统因子，直接对原始量价数据进行毫秒级建模。它能全天候捕捉市场微观结构的短期波动，策略矩阵极其丰富，以高频交易和极速响应见长。

数据来源：火富牛

倍Y：全流程AI化的“算力怪兽”核心打法：主打纯算法驱动的“无人干预”。策略特点：从数据输入到信号生成，全流程由自研大模型自动完成，几乎不需要人工介入。依托强大的算力储备和顶尖的AI科学家团队，致力于成为一家纯粹的“计算公司”。
数据来源：火富牛
星K投资：学术底蕴深厚的“稳健派”

核心打法：主打“AI深度挖掘 + 严谨风控”的攻守兼备。

基于Transformer架构的深度学习精准解析高频量价数据，输出短线收益预测、日内择时与高频选股信号；再通过强化学习实现动态决策优化与跨周期组合均衡配置，在收益、风险与交易成本间找到最优平衡。

星K通过多层归因解析机制实现信号溯源，彻底打破模型黑箱；同时将Barra风控约束前置嵌入模型训练，结合强化学习动态调整暴露，确保极端行情下的稳健性。其技术路线建立在“深层网络等价于大因子模型（LFM）”的扎实学术根基之上，真正实现了可解释的深度学习落地。（红框数据为迭代后模型表现）

数据来源：火富牛

总结：如果说半Y是追求极致速度的“超跑”，倍Y是颠覆生产关系的“自动驾驶系统”，那么星K则是一台兼具顶级动力与精密安全系统的“豪华旗舰车”——既能以深度学习挖掘深度Alpha，又能凭借严谨风控守住收益的下限。

PART 04

️ 辩证思考：端到端的优势与缺点

端到端模型之所以能让业绩“狂飙”，核心优势在于：

信息无损：保留了原始数据的全部细节，能够捕捉人类无法察觉的微观特征。

自适应强：面对市场风格的快速切换，模型能快速适应，挖掘跨周期的复杂规律。

效率革命：大幅缩短研发周期，迭代速度越快，对市场变化的响应就越及时。

然而，它也有着致命的挑战：

黑箱难题：可解释性极差。亏钱时难以归因，风控根基相对脆弱。

过拟合风险：金融数据信噪比极低，模型容易把“噪音”当成“规律”死记硬背，导致实盘失效。

PART 05

结语：端到端无法完全替代传统模型

尽管端到端模型来势汹汹，但它不可能完全替代传统多因子模型。金融市场并非客观不变的物理世界，而是一个充满博弈与反身性的二阶混沌系统，规律时刻在变。端到端模型在从历史数据中贪婪地汲取有效特征时，也不可避免地会吸纳大量噪声。它或许能在短期内表现惊艳，但也极易将市场的随机波动误认为规律死记硬背，导致实盘效果大幅滑坡。

传统多因子模型虽然略显“老旧”，但其清晰的逻辑框架能够提供宝贵的风险约束和底层资产配置支撑，是策略组合中不可或缺的“压舱石”。因此，两者在短期内无法相互完全替代。

放眼当下的市场，不同的技术路线都能跑出顶级的业绩，关键在于管理人的驾驭能力。

例如，平FH基金作为传统多因子模型的坚守者，凭借清晰的逻辑框架，展现了极强的超额收益稳定性，长期稳居市场前列。

数据来源：火富牛

而鸣S基金则代表了“机器学习挖因子”的2.0时代，虽然尚未完全走向端到端，但同样交出了超额收益极高的亮眼答卷。

数据来源：私募排排网

量化投资目前并没有绝对的“唯一解”。端到端并非神话，传统模型也未过时，不同的技术路径各有千秋，最终考验的依然是管理人将策略与市场适配的核心能力。

当然，面对超额收益显著回暖的端到端浪潮，盲目排斥并不可取。对于投资者而言，真正的挑战在于：如何在拥抱端到端技术红利的同时，规避其“黑箱”与“过拟合”的潜在风险？

这也正是星K投资在当前转型浪潮中展现出的独特价值。不同于部分机构对单一速度或算力的极致推崇，星K选择了一条更为稳健的融合之路：它既利用端到端模型挖掘出了深度的微观Alpha，又通过多层归因解析机制，让每一笔超额收益的来源都清晰可见；它将严谨的Barra风控约束前置嵌入模型训练，用学术派的理性守住了稳健的下限。

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