先，避开短期热点炒作，重点关注商业航天、机器人等容量足够大、逻辑持续性足够强的赛道。   实战化的研究中台结合丰富的多策略体系，确保投资端标的供应“量大质优”。   深厚量化基因打底   作为一家老牌私募，玄元投资拥有深厚的量化基因，这是超融合策略的另一半根基。   玄元的量化业务领军人孔镇宁，拥有18年全球市场量化投资经验，在华尔街任职期间管理规模超30亿美元，具备全球化视野与本土化实战能力。其带领的量化团队汇聚了来自清华、北大、耶鲁、康奈尔等顶尖高校的人才，搭建了机器学习、价量研究、基本面研究、策略执行、信息技术五大专业组别，实现全流程闭环覆盖。   孔镇宁介绍，玄元量化策略始终坚持“基本面+价量”的双重驱动模式，基本面因子捕捉企业盈利变化带来的机会，价量因子把握交易层面的流动性机会，两者逻辑互补，能提升策略的稳定性。   过去几年，玄元量化团队在因子挖掘与模型迭代上持续发力，因子组合数量实现翻倍增长，同时，从传统的偏截面性质的预测模型，拓展至偏持续预测的模型，将基于不同方法论构建的预测模型进行合成，提升预测的准确性。   近年来，AI大模型浪潮席卷而来，玄元投资也在积极拥抱这一变革。在孔镇宁看来，AI是大幅提升生产力的工具，而非加剧投资决策的黑箱程度。   其团队将AI和量化工具用于把握交易节奏、提升研究效率两大维度。   一方面，利用量化工具识别微观交易特征，例如，通过换手率识别周期，敏锐捕捉换手率提升的板块，通常每波换手率上行对应一到三个月的情绪周期。将该量化指标与中观景气度结合，能更准确地把握行业轮动机会。   另一方面，AI辅助研究端提升效率，利用AI实现自动化处理、知识库构建等。但这并不意味着量化私募未来的竞争就是算力竞赛。   “与图像识别、语音识别等静态领域不同，金融市场是一个动态博弈、即时反馈的系统。有人寻找到历史规律并应用它，相应地就改变了它。同时，投资领域还有这么多竞争者，大家的策略会互相影响。”孔镇宁表示，“AI可以辅助研究、提升效率，但无法替代人类对市场的理解和判断。”   这种对主观研判的理解、认可、信任和拥抱，恰恰是玄元超融合策略的深层理念，让量化与主观各司其职，在清晰的边界内实现协同，而非简单的AI竞争。
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