于弥补传统量化在基本面数据与非结构化数据挖掘上的短板。若未来五到十年，AI在多模态数据处理、非结构化商业信息理解方面实现突破，量化投资将有望打通价格数据与上市公司真实经营、实体经济脉搏之间的连接，行业研究深度将实现系统性跃升。  对于行业竞争格局，灵均投资判断，AI不会改变对Alpha确定性的追求，而是将重构竞争维度。未来能将大模型深度融入“数据处理—模型研发—实盘交易—风控迭代”全闭环的机构，将占据竞争优势。   AI是“超级助理”还是“颠覆者”？一位头部量化私募人士对《华夏时报》记者表示，AI与量化投资的结合，本质上与AI赋能千行百业并无不同。一方面，融入AI能够帮助研究和管理实现提质增效；另一方面，量化投资本身是一个技术深度足够复杂的场景，其复杂性问题反过来也能推动AI技术细节的进步。  量化策略今年首度超越主观策略  从行业整体来看，当前量化策略首度超越主观策略成为行业主导。据私募排排网数据，截至2026年2月底，国内证券类百亿私募数量已达126家，百亿级量化私募数量首次超过传统主观多头私募。量化交易凭借速度和纪律性主导了市场的“微观定价权”，有业内人士表示，A股生态环境正在发生根本性变化，由传统投资转向AI量化投资，传统主观资金在与量化的博弈中处于劣势。  与此同时，监管层也在持续深化细化高频量化交易监管。2026年3月，证监会《关于短线交易监管的若干规定》正式施行，明确了高频交易的界定标准与监管要求。沪深交易所于2025年7月11日发布程序化交易报告指引，按照内外资一致的原则将沪深股通投资者纳入程序化交易报告范畴，自2026年1月12日起正式施行。  在监管趋严、策略同质化加剧的背景下，量化机构正面临新一轮分化。  面对宏观变局与技术迭代，灵均投资表示将聚焦三大核心方向：一是坚持分散化投资，以多元信号与模型降低单一风险敞口；二是强化尾部风险管控，应对市场极端行情；三是持续迭代技术体系，积极拥抱AI等前沿工具，保持投研竞争力。  宏观越复杂、市场越无序，量化投资越需要以纪律应对不确定性。当前，量化行业正站在新一轮分化的起点。谁能够将AI深度融入投研闭环、保持分散化与风控定力，谁就有望在竞争中赢得先机。
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