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　　他们的到来，对中欧基金的交易速度、数据、算力提出了更为严苛的要求，用中欧基金量化投资总监曲径的话来说，这如同要求为一条高铁重铺轨道。深耕公募量化领域多年的曲径在接受中国证券报记者采访时表示，通过对市场与客户的洞察，发现客户对稳健超额的追求，让公募量化无法再仅依赖长周期基本面的维度挖掘超额收益。2023年的“痛苦”反思后，曲径决定系统性地补齐中欧基金量化团队的中短周期超额能力，而这往往是私募量化机构更为擅长的能力。

　　这次挫败促使她进行第一性原理的思考：量化到底赚什么钱？她得出的结论是，自己过去主要赚的是长周期基本面兑现的钱。“这种挖掘超额收益的维度是大部分公募量化机构比较擅长的，但兑现周期也往往比较长，这与追求稳定胜率的客户需求产生了错配。”她意识到，世界上没有永远完美的单一策略，任何模型都可能失效。更好的解决方案，是把不同维度、不同周期的阿尔法来源有机组合起来，形成一个个堡垒，用多元的低相关性来抵御单一方向的冲击。

　　为何这些头部私募机构的优秀人士愿意加入中欧基金，曲径总结了三点。一是充足的硬件算力支持。近几年，中欧基金将量化投资视为公司的重要战略发展业务之一，并愿意投入充沛的IT资源。二是开放协同的工作氛围。中欧量化采用项目制工作模式，优质人才可以参与不同类型的项目，在交流和挑战中快速成长。三是公募量化大有可为的市场空间。尽管这两年公募量化规模快速发展，但尚未形成有绝对壁垒的龙头。相较于私募量化，公募量化仍是一片蓝海市场，有巨大的业务空间。宋婷的选择代表了很多人的想法：这里存在“从0到1”打造一个顶级平台的历史性机遇。

　　“我们现在的思路，不是粗暴地让模型为所欲为，而是给它加上约束。”杨柳表示，团队通过特征工程和模型设计，将传统金融逻辑和经验作为“护栏”引入AI的学习过程，控制其搜索空间。在杨柳看来，向投资者解释清楚端到端的运作可能不是最重要的，最重要的是为模型定义清晰的能力边界在何种市场环境下可能胜出，何种环境下可能失效，并严格控制风险。“知道边界在哪里，比完全打开黑箱更重要。”杨柳说。

　　特别值得注意的是，在AIGC技术爆发的2026年春节前后，团队选人的标准发生了显著变化。“我们更看重的不再是静态的知识储备，而是逻辑能力、学习新工具的意愿，以及交付高质量工作的责任心。”杨柳说，AI编程副手已将策略复现时间大幅缩减，这带来了范式革命。因此，团队鼓励每个人用AI重构自己的工作流，甚至在IT项目中尝试用会议纪要直接生成技术代码，实现“端到端”开发。能用AI提升效率的人，才是团队更青睐的人才。