当国内还在争论量化投资的火爆发展、策略内卷之时，全球量化巨头已开始加速布局中国，发产品、募资金、挖人才，深耕中国市场。
近日，国际知名的基本面量化投资领军者—锐联控股旗下上海锐联景淳投资完成外资私募证券投资基金管理人登记，成为又一家进军中国的外资资管机构，目前已有30家外资私募完成备案。
无独有偶，就在2周前，Two Sigma在中国备案了第二只私募基金；而2019年备案的德劭投资，主打基本面+量化的策略，旗下仅一只产品，但管理规模已达到20亿-50亿元区间。
作为全球量化巨头，Two Sigma的全球管理规模已高达600亿美元（约合3876亿元人民币），拥有1700多名员工。相比而言，国内的头部量化私募无论在管理规模还是投研力量上，均有着不小的差距。
不仅如此，外资量化巨头过去数十年不断在国内挖人才。据记者了解，仅千禧基金在北京和上海的量化研究员数量就有200多人。近日，worldquant（势坤投资）也在国内开始校园招聘大量量化研究员。
有私募机构表示，外资量化私募真的“狼来了”，由于量化依赖机器和算法，不像主观投资在中国那么的水土不服。这对国内量化私募而言，显然是一次巨大的挑战。
锐联完成外资私募备案，Two Sigma再发新产品
日前，国际知名的基本面量化投资领军者—锐联控股旗下上海锐联景淳投资管理有限公司顺利完成外资私募证券投资基金管理人备案登记，成为继贝莱德、富达、桥水等多家机构之后又一进入中国市场的外资资管机构。
据了解，锐联以基本面量化投资领域专精研究而出名。公司管理规模达到270亿美元，主要的客户均为全球知名的养老金、主权基金以及大型资产管理公司等专业机构投资者。目前锐联创始人及首席投资官许仲翔正在境内多个城市进行路演，为发行境内首款私募资管产品做准备。
基本面量化投资，即以财报指标等一系列基本面因子为基础，建立策略模型进行程序化交易。目前锐联主要使用基于多因子智能贝塔投资模型的RAFI基本面量化策略，该模式被全球众多大型机构投资者采用。截至目前，RAFI基本面量化策略在全球管理约1500亿美元资金。
许仲翔表示：“虽然看上去是‘新兵’，但我们早在2009年就在中国A股市场实践基本面量化策略，加上此前丰富的美国及全球量化和多资产配置投资经验，可以说是这个领域的‘老将’。我们中长期坚定看好中国，致力于为高净值客户提供具备机构客户品质的产品和服务，与中国经济共同成长。”
值得注意的是，除了锐联进军中国以外，全球量化巨头Two Sigma近日也在中国再发新产品。
中基协官网显示，Two Sigma旗下在上海设立的外商独资企业腾胜投资管理（上海）有限公司于9月9日完成腾胜中国瀚量多元资产1号私募证券投资基金备案。
该产品的投资范围包括股、债、商品等，与其第一只产品一样，均采取低频策略。截至目前，Two Sigma的全球管理规模已高达600亿美元，拥有1700多名员工，成为全球量化对冲界的顶级巨头。
展开全文外资量化巨头“狼来了”：挖人才，抢资金
随着量化投资在国内的快速发展，一批海外量化巨头早已瞄准中国市场，尤其是注重挖掘量化研究人才，因为人才是量化投资最核心的竞争力。
据券商中国记者了解，千禧基金（Millennium Management）十几年前就在国内招聘，一批理工科人才被其挖到国外做量化研究。比如2007年，诚奇资产创始人何文奇就曾被千禧基金挖去做量化研究。目前，千禧基金在北京和上海的量化研究员数量就有200多人，其他国外量化大机构也在国内有不少研究员。
近日，worldquant（势坤投资）也在国内开始校园招聘量化研究员，门槛是要求量化及分析领域的硕士或者博士学位，包括电子工程、物理计算机科学、数学、金融工程、大数据等，其全球员工亦达到600多人。
随着国内量化投资的快速发展，一批国内头部私募也开始注重人才的挖掘。比如，九坤投资的总部就设在清华大学和北京大学的门口，据渠道了解，其团队总规模超过200人，其中投研和技术团队超过130人，90%毕业于清华、北大和美国常青藤院校。
有私募机构表示，外资量化私募真的“狼来了”，由于量化依赖机器和算法，不像主观投资在中国那么的水土不服。比如，2019年备案的德劭投资，主打基本面+量化的策略，旗下仅一只产品，但管理规模已达到20亿-50亿元区间。
“若接下来外资量化加速布局，机构力推的话，起规模或只是时间问题，这对于国内量化而言将是重要的竞争对手。”该私募负责人表示。
量化私募业绩突出，警惕火爆的全市场选股策略
值得注意的是，近期量化投资火爆，一方面是业绩十分突出，另一方面是渠道的热衷推广，尤其是各大渠道热推的全市场选股策略，投资者须警惕。
量化指数增强策略今年几乎都是30%以上的收益，这得益于中证500年内接近18%的涨幅，这难以长时间持续。而全市场选股策略则被各大渠道力推，甚至宣称可以实现全天候全天风格的轮动。
有业内人士指出，量化还没有那么神奇，即使是人工智能里最前沿的方法论，也做不到风格轮动。更不用说国内这些大部分都是因子基因的量化机构了。
“因子基因，不管是传统的多因子，还是机器学习，是基于对历史大样本的统计和归纳，而要做到风格轮动，是要解决小样本预测的问题，这是两套不同的思维体系和方法论。在小容量里兼容都很难，更不用说在大容量中。”
相对而言，国内的量化投资的发展还是处于初期阶段，在外资量化巨头大举杀入的背景下，国内量化行业更应该看长远，重在搭建投研人才梯队，鼓励健康理性发展，才能与国际同行正面竞争。
责编：汪云鹏
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