盯住流动性，而不是盯住价格

AI 量化 · 经典案例与策略

说到 AI 量化，绕不开三个名字：文艺复兴科技的大奖章基金、Two Sigma、Citadel Securities——它们代表了这一行的最高水平。

文艺复兴科技由数学家詹姆斯·西蒙斯创立，其「大奖章基金」在 1988–2018 年间费后年化约 39%，是史上最成功的量化基金。它的手法核心是统计套利加信号处理：把市场看成带噪声的信号，用隐马尔可夫模型等数学工具从海量数据里提取微弱但可重复的 alpha，再靠短周期、高频、数千个独立信号的分散来稳定盈利。

Two Sigma 走机器学习路线，管理规模超 600 亿美元，用卫星图、信用卡、天气等另类数据自动挖掘特征、训练预测模型寻找 alpha；Citadel Securities 则是全球最大做市商之一，靠高频做市加短期价格预测模型，通过买卖价差和低延迟基础设施获利。

打法虽各异，但背后有共通手法：统计套利与均值回归、信号处理与模式识别、短周期高频大样本、多因子多信号分散、严格仓位管理（凯利公式），以及机器学习自动特征工程。

需要说明：以上来自公开资料与业内共识，核心算法严格保密，且都是机构级打法——需要资本、数据与低延迟基建，个人难以复制。本页的量化信号是简化规则模型，仅供参考，不构成投资建议。