正仁量化：人工智能择时策略如何在高波动A股市场实现稳健收益

我们聚焦市场主流量化私募，拆解量化私募的核心产品策略，分析业绩表现与收益归因逻辑，同时提示不同策略下的潜在风险点。

帮您更清晰地匹配合适的量化私募，为您的投资配置提供实用参考。

2026年，在AI技术深度融合成为行业“必选项”的当下，能够主动进行风险规避、带有择时或期权保护的量化策略正在迅速崛起。

我将聚焦一家将人工智能与极致择时深度绑定的百亿级量化黑马——正仁量化。

No.1

纯AI驱动的非线性Alpha孵化器

正仁量化成立于2020年9月，是一家极具极客底色的纯人工智能量化基金管理公司。截至目前，公司管理规模已达55亿元人民币，核心团队分布在海南、北京与杭州三地。

机构的投研基因往往决定了策略的上限。正仁量化的核心投研阵列由国内顶尖学府的跨学科博士构成：投研总负责人为北京大学计算机科学博士（深度学习方向），曾最早于AI顶级会议AAAI提出异质事件长短期记忆网络；自营策略与IT系统负责人则分别来自浙江大学（国内首批AI时序问题研究学者）与清华大学（高性能数值计算方向）。

为了支撑庞大复杂的深度学习与强化学习网络，正仁量化投入约1亿元人民币自主建设了私有云算力中心。这套基础设施不仅包含了支持数万核心的自研并行计算框架和GPU/CPU协同计算的异构平台，更构建了PB级交易数据湖与微秒级延迟优化的分布式架构。强大的底层算力使得模型能够全天候进行实时数据采集与海量特征挖掘，为后续的高频动态择时提供了坚实的硬件壁垒。

更为独特的是，为了克服深度学习模型在金融应用中常见的“黑箱”弊端，正仁量化创新性地开发了“AlphaEval”评估系统。该系统不仅从预测能力、鲁棒性、多样性等维度高效筛选低换手、小回撤的优质Alpha，还能通过可视化智能体分布的动态变化，让投研团队直观观察模型是如何随市场风格切换进行自我调整的。

No.2

量化择时策略的运作逻辑与特征

有别于传统量化多头长期保持满仓运作（仅追求相对指数的超额收益），正仁量化战略性地将重心锚定于“择时”。

其核心逻辑是依托强化学习模型，对截面信号（个股强弱）与时序信号（大盘涨跌）进行同步求解，直接输出集成择时观点的动态投资组合。

01

15分钟级动态博弈，绘制全市场预期收益分布

正仁的择时系统并非依赖简单的主观宏观指标，而是建立在微观量价数据的海量吞吐之上：

1、高频监测：模型每间隔15分钟就会动态输出一次最优仓位，仓位调整区间可以从绝对空仓（0%）一键拉升至杠杆满仓（140%）。

2、分布构建：基于全市场5000余只股票、股指期货以及多源特征数据，模型实时绘制全市场个股的预期收益概率分布图。

3、指令生成：若整体预期收益分布呈现“看涨”的右偏特征，系统自动生成加仓信号；若呈现“看跌”特征，则迅速下达减仓指令。

02

核心策略特征：非对称的风险收益暴露

在复杂的A股生态中，该择时策略展现出了高度非对称的期权特征。

根据对历史实盘400个交易日的统计，模型在不同市场环境下的仓位分布极其精准：在单边下挫的泥沙俱下中，模型能够迅速将仓位降至1.1%的冰点以锁定本金；而在类似2024年多次出现的“5天内快速反弹”的极端逼空行情中，又能迅速将仓位推向顶峰，充分享受Beta狂欢。

No.3

满足不同风险偏好的择时定制

1、择时选股系列

本系列以追求穿越牛熊的收益为核心目标，通过0-100%或0-140%的宽幅仓位管理实现风险平衡。底层持股500-1000只，剔除ST及流动性较差的尾部股票，动态换手率保持在80-200倍的高活跃度区间。

2、择时指增系列

在2025年量化指增策略全面复苏的背景下，正仁的指增产品打破了公募及传统私募满仓的行规，将组合仓位在60%-140%宽幅区间内动态调整。

结语

在向新质生产力与科技自立自强演进的大时代里，坚持“科技赋仁，智慧利他”的科技金融典范，必将持续引领下一代人工智能量化的航向。