露出脆弱性。  逐步衰退的Alpha  量化大厂为何急于开拓宏观战线？答案或许隐藏在股票多头策略日益衰退的Alpha（超额收益）里。  回望过去两年，A股微观结构发生了剧变。高波动、快轮动让传统的主观多头苦不堪言。  长三角一家主观私募投研负责人对记者坦言，“研究的时间窗口被急剧压缩，刚建立起深度的认知，市场就已经用连续涨停透支了未来三年的预期。”  在信息去中介化的时代，量化的核心优势“对已知信息的处理效率”就体现了出来。  然而随着工具链的下沉和算力的普及，各家机构的因子库高度趋同，曾经寿命长达几年的有效因子，如今半衰期被缩短至数月甚至数周。为了“续命”，量化机构试图用卫星遥感、消费流水等“另类数据”来喂养模型，但在实盘中往往遭遇惨败。  “另类数据的幻觉在于，你以为在捕捉真实世界的信号，其实只是在拟合数据的噪声。”一名私募量化机构相关人士表示。如果不理解数据背后的因果逻辑，单纯把高频另类数据丢进模型，得到的往往是伪相关性。  警惕VS暗战  随着大模型和标准化工具链的迅猛发展，量化行业的变革被推向了阶段性高潮，引发了行业的割裂。  2026年3月10日，国家互联网应急中心发布最高级别风险提示，并指出在部署和应用OpenClaw时需要关注的四大核心风险：提示词注入、误操作删除核心数据、功能插件投毒、公开高中危漏洞易被利用。警报拉响，围堵迅速开始。中信证券、国泰君安、华泰证券等超过20家券商接连下发内部禁令，要求员工未经许可，严禁在公司办公网络、业务网络及各类信息系统中安装、部署、使用OpenClaw。禁令覆盖公司配发电脑、笔记本、服务器、移动办公设备，同时限制个人设备在接入公司网络时运行该工具，从网络与终端两个维度切断风险入口。部分头部量化私募同步跟进，明确禁止在公司任何设备及内网中安装、使用、运行OpenClaw软件。  明面上，出于对人工智能（AI）的安全考虑，部分机构在物理层面切断了其与核心交易网络的连接。但在暗地里，一场抢占未来投研和效率高点的AI竞赛已经打响。  “我们目前正处于AI安全性和流程融合的验证阶段，核心思路是将此类开源智能体框架与我们现有的工作流进行融合。”一家私募机构透露。  华南某百亿私募的一名合伙人表示，他们并没有指望AI直接生成能够赚钱的策略，而是将AI深度嵌入工作流：自动化数据清洗、研报摘要提取、代码回测生成。  多名私募人士向经
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