编者按：
十载春华秋实，鉴往知来；十年星河璀璨，与光同行。自破茧初啼至引领风潮，“金长江”评选始终以专业为炬、以公正为尺，丈量中国私募基金行业的奔腾浪潮。值此华章再启之际，证券时报·券商中国倾情推出“金长江风华录·十年十人”，特邀十位穿越牛熊周期的行业翘楚，以躬身力行的灼见为经纬，以栉风沐雨的征程为注脚，共同镌刻一部激荡人心的奋进诗篇。此间星霜，既见群峰竞秀，亦显大江奔流。
本期是“寻访金长江之十年十人”第五期，券商中国记者走进老牌百亿量化私募——因诺资产，专访其创始人、总经理兼投资总监徐书楠。从清华园到麻省理工学院，再到2014年创办因诺资产，徐书楠坚定走在量化投资的道路上。他不仅是中国最早一批回国创业的海外量化人才，也是一位将人工智能技术深度嵌入策略体系、始终坚守长期主义的实践者。
十年创业，恰逢量化投资在中国的快速发展期。从最初亲自主导策略研发，到搭建起多团队协作、策略多元共生的系统平台；从早期多策略的探索，到扩展至多资产类别、多周期维度、全球市场的策略布局；从AI工具辅助投研的尝试起步，到实现从数据采集、因子挖掘、信号构建到交易执行的全链条智能系统。徐书楠和因诺的成长脉络，也正是中国量化私募从萌芽走向体系化、产业化的繁盛的十年缩影。
精彩观点：
1、AI不是魔法，它本质上仍是统计方法的一种。
2、“人”是量化投资体系中最关键的变量。我们不是用AI取代人，而是用AI放大人的决策效率和研究深度。
3、策略更新是接力赛，而不是一锤定音。策略会失效，但人才只要不断成长，创新能力就不会枯竭。
4、坚持长期主义，不是盲目看长，而是能在复杂周期中保持理性判断与演化能力。
5、监管不是限制，而是市场成熟的标志，有能力的机构走得更远。
6、“不是你能不能跑得快，而是你能不能长期跑。”监管的加强，恰恰是倒逼量化机构回归长期主义本质。
7、下个十年，不再是“有没有策略”，而是“能不能持续”；不是“能不能赚钱”，而是“能不能持续改善收益风险比”。
长期主义是穿越时间的能力
券商中国记者：对于因诺资产过去十年的发展，您如何评价？
徐书楠：2014年我们正式创立因诺，2015年完成私募管理人备案，第一只产品的发行恰逢量化投资在中国市场的初步兴起。从那时起，我们既是这波浪潮的参与者，也是见证者。我们是在2016年开始AI策略的研发，2018年全面进入实盘应用，2021年正式突破百亿规模，这些节点基本契合了行业发展的整体节奏。
从这个角度说，我们确实赶上了好时代，赶上了中国量化投资大发展的风口和浪潮，但只是满足于时代的馈赠，那远远不够。对我而言，更重要的是在时代浪潮中构建起真正属于自己的核心能力，包括研发深度、合规体系、技术架构和人才梯队的系统性建设。
券商中国记者：量化行业的未来十年，还在红利期吗？
徐书楠：中国量化还处在“红利期”。虽然体量已经破万亿，但在整个市场中的占比仍比较小，离成熟市场动辄40%—50%还有很大空间。未来，从指数增强到CTA，从期权策略到跨资产配置，再到全球多市场、多周期、多币种的量化体系，中国量化的“广度”还有很多可以拓展的方向。
但红利期不代表容易期。随着市场效率提升，信息滞后变少、套利空间变窄，超额收益一定会不断衰减。这个时候，“长期主义”不是喊口号，也不是简单“熬时间”，而是指机构是否具备在波动中演进的能力、在复杂周期中保持战略定力的能力。
下个十年，不再是“有没有策略”，而是“能不能持续”；不是“能不能赚钱”，而是“能不能持续改善收益风险比”。
券商中国记者：过去十年，有哪些成果是您最满意的？又有哪些环节让您觉得还有待加强？
徐书楠：最让我满意的是，我们从一家小型量化初创公司，逐步搭建起一个多策略、多团队协同、多体系并行的百亿量化平台。在市场行情剧烈波动、监管不断细化、风格频繁切换的复杂背景下，我们始终坚持长期主义，专注打磨自己的能力圈，稳步推进核心能力建设。这份“稳健”来之不易，在一个快速膨胀的行业中尤为难得。
当然，仍有不少地方让我感到不够理想。比如部分策略虽然已稳定运行多年，但仍有巨大的优化潜力，我们的目标不仅是“跑得稳”，还要“跑得久、跑得好”；再比如，人才培养体系虽然已初具规模，但离我心目中那种真正“可滚动、可传承、创新驱动”的研发梯队，还有不小差距。这些将是我们下一个十年的重点突破方向。
券商中国记者：因诺未来最大的挑战是什么？
徐书楠：最大的挑战，是我们不能躺在已经成功的策略上“睡大觉”。任何一个策略终有失效之时，如果没有机制的更新与研发体系的轮动，曾经的优势就可能变成包袱。行业竞争不是比谁先做出一个模型，而是比谁能不断做出新模型，并不断淘汰旧模型。
我一直相信，好的策略终将失效，但好的机制会持续生长。策略是结果，机制是方法；策略能赚钱，机制能穿越时间。把机制打牢，把人培养好，其余的交给市场和时间。
用AI放大人的决策效率和研究深度
券商中国记者：AI正在重塑金融行业，您怎么看AI在量化领域的边界与潜力？
徐书楠：我始终认为，AI和量化投资之间是高度契合、逻辑上天然延续的。从根本上讲，量化投资就是一种基于数据驱动的决策方式，它依托的是统计、数学和程序化方法论。而当前AI的主流路径——尤其是机器学习——本质上也是对复杂数据分布和因果关系的建模，是统计工具的再进化。因此，将AI技术引入量化投资，是方法逻辑的自然延伸。
但AI并不是万灵药。它擅长在高维数据中提取信息、识别传统方法难以捕捉的因子逻辑，这为量化策略打开了新的可能性空间；但它的边界也很清晰，比如对样本外环境的适应能力、对极端行情的反应机制，仍然有赖于人为经验与风控机制的结合。
券商中国记者：因诺在AI方面的布局有哪些优势或特色？
徐书楠：我们从2016年就开始研发AI在股票策略中的应用，2018年正式将阿尔法策略模型全面迭代为人工智能体系，成为国内最早一批真正实现AI落地交易的私募机构。此后，我们持续将AI能力拓展到多个策略方向，包括CTA、可转债、算法交易等，形成了从数据到执行、从底层因子到策略组合的全流程AI体系。
我们的优势主要体现在三个方面：
第一是“起步早”。我们在AI策略体系上的研发，几乎是与全球前沿同步的，长期积累带来了方法论和实盘经验的深度融合。
第二是“覆盖广”。AI不只是用在选股和阿尔法构建上，我们将其贯穿到整个策略谱系中，形成了广义的AI驱动型量化平台。
第三是“系统深”。我们通过“一网两地三中心”的系统布局，构建涵盖算力设施、底层数据、策略研发、行情交易、产品运营与内部系统的核心科技平台，全面实现业务全流程自主可控。
券商中国记者：AI模型在投资中可能出现“失效”等问题，您怎么看？
徐书楠：任何统计模型都有“失效”的可能。AI不是魔法，它本质上仍是统计方法的一种。任何策略，胜率都不可能达到100%，AI也一样。我们从一开始就不把AI当作万能公式，而是将其视为“工具箱”的一部分。要在策略失效的早期阶段快速识别，并通过止损机制、模型更新、数据补强等方式应对。
同时，我们强调“人机协同”，AI模型永远不会完全取代人类研究员。它擅长处理海量数据、识别非线性关系，但模型的目标设定、风险考量、策略组合的构建，仍然需要依托优秀人才的经验与逻辑推演。我们不是用AI取代人，而是用AI放大人的决策效率和研究深度。
多策略体系的搭建与演进
券商中国记者：因诺的量化策略始终在迭代发展，背后有哪些关键的设计思考？
徐书楠：其实我们从创立第一天起，就设定了“多策略发展”的方向。2015年我们发行的首只产品“因诺启航1号”，就已采用多策略组合的配置方式——虽然当时策略数量还不多，很多方向是我亲自主导研发的，但我们对“策略多元化”这个目标是非常坚定的。
随着团队壮大、人才结构优化，我们开始在多个方向上实现专业化突破。从2018年起，AI阿尔法策略全面实盘部署，成为业内最早将深度学习模型应用于A股投资的机构之一。之后，我们又陆续拓展了CTA、择时选股、期权、可转债、算法交易等多个策略线。这并不是从A转向B的“切换”，而是一个沿着量化逻辑主线不断“外延生长”的过程，是我们量化能力的持续演进与积累。
我们希望打造的是一个“平台型”策略生态系统，而非简单的策略拼盘。每一个新增方向，都必须具备明确的超额收益来源逻辑、可复制的系统化实现路径，以及与现有策略的协同价值。
券商中国记者：不同策略的成熟节奏不一，如何管理多策略之间的协同和风险？
徐书楠：协同与风险控制的本质是“系统性设计”。我们通过“多PM、多策略”体系管理风险，每一类策略背后都有独立的研究团队和数据系统。在实现方法论差异化的同时，也确保了策略风格的独立性与可持续性，从而在组合层面实现更高的收益风险比。
在风险管理上，我们构建了包括回撤预警、波动控制、资金配置在内的多层次机制。而且阿尔法、CTA、算法交易、可转债等各个策略方向的AI模型，是在不同策略中构建了针对性的算法架构，不是一套模型走天下，而是结合策略特性匹配最优算法。这是我们和市场上主流机构相比，在策略上拥有相对独立性，与其他机构相关性均不高，受其他机构资金扩张的影响较小。
券商中国记者：因诺一直强调“非同质化”属性，这意味着什么？
徐书楠：这是我们多策略建设的一个核心原则——追求“结构差异化、风格分散化”，避免在策略层面形成高度同质的竞争格局。
我们在“热门赛道”之外，也始终坚持构建具备独立逻辑闭环的策略系统，并对每条策略线的容量、边际效应和与其他机构的交叉度进行动态评估。正因为我们策略间相关性低，受其他资金入场的干扰相对较小，这也解释了因诺在2024年市场背景下，仍能实现相对稳健收益的原因之一。
归根结底，我希望因诺成为一个具备广度与深度、同时保持长期可进化性的量化投资平台。这不仅要求策略丰富，更要求每条策略线背后都有扎实的研究支撑与独立的阿尔法来源。只有在这样的基础上，真正的“组合优化”才有意义。
深耕投研体系底座
券商中国记者：您一直在强调“人大于机器”的重要性，因诺目前的投研体系是如何构建的？怎样保证策略持续演进？
徐书楠：我的观点从未改变，哪怕AI越来越强大，我依然认为“人”是量化投资体系中最关键的要素。在投资中，机器永远无法完全取代人的作用。任何一个优秀策略的背后，一定有极强的研究假设、数据处理能力和风险意识。任何AI模型，本质上都是由人来构建的，策略都是在优秀研究员构建好的策略体系内训练数据。
在团队搭建上，因诺形成了一个滚动式、多梯度的投研体系：目前公司拥有十几位投资组合经理，其中超过70%是内部培养的。从2015年起，我们每年坚持校招，十年未断，一批又一批的新人在实盘项目中快速成长，逐步从策略研究员走到投资组合经理甚至策略总监。我们的理念是“策略更新是接力赛，而不是一锤定音”。今天的业绩，不依赖某一位明星研究员或某一套模型，而是多个策略线、多个模型体系长期交替演进的成果。
券商中国记者：建立这样一套长期型的团队体系并不容易，除了机制设计外，您认为因诺是靠什么留住核心人才的？
徐书楠：对我们而言：策略会失效，但人才只要不断成长，创新能力就不会枯竭。我们提供有竞争力的激励机制，包括收入分成与长期股权绑定。目前，公司设有40%的员工持股平台，三位PM已经或即将成为公司股东，未来我们还将继续扩大这一范围。
我们希望每一位核心研发人员，不是打工者，而是共同创业者。只有当“主人翁意识”扎根于机制之中，研发人员才能真正以中长期视角投入策略构建与优化，而不被短期利益所绑架。
在文化层面，我们鼓励公开讨论、容错试错、复盘反思。量化的逻辑是：没有永远有效的策略，只有持续进化的系统。我们希望打造的，是一个可以承载“认知突破—模型实验—实盘验证”的全周期研发平台。机制提供土壤，文化决定枝叶，人才才是真正的根基。
量化机构需“正本清源”
券商中国记者：近年来，量化交易经历了“舆论过山车”。从外界的误解，到DeepSeek走红带来的行业赞誉，您如何看待量化行业面临的公众形象？
徐书楠：量化投资本质上是以统计学方法为基础的一种系统化投资方式。它并不神秘，也没有天然的“对手盘”属性，和传统投资者并不是站在对立面上。只是由于量化投资较为神秘，加上信息不对称，导致大众对其存在诸多误解。
这几年，量化行业确实经历了“舆论过山车”。从最初的快速扩张、技术崇拜，到后来的回撤风波、对市场公平性的质疑，再到今年AI热潮推动下的重拾关注，这背后反映的是整个市场对新兴交易方式从陌生到熟悉的过程。
我认为，量化机构需要做的是“正本清源”：回归长期、稳健、透明的投资逻辑，用实实在在的策略能力和风控体系赢得市场与投资人的理解。同时，加强大众普及工作，使更多的人了解量化投资的真实情况。
券商中国记者：今年政策层面对量化交易的监管一直在深化，这对行业和公司意味着什么？
徐书楠：我们非常欢迎并支持监管的加强。很多人把监管等同于“限制”，但我认为，监管的本质是推动行业健康发展，是让“有能力的机构走得更远”的正向力量。
中国资本市场过去十多年发展很快，现在正从“量的增长”进入“质的提升”阶段。新规对于算法行为、交易频率、风控指标等提出更细化的要求，有助于遏制非理性交易行为，压缩灰色空间。从操作层面看，越是大的机构是越有能力快速适应监管变化的，推动头部机构形成良性竞争。从长期来看，新监管环境下，有助于行业完成“挤水分”“清风险”。
因诺从成立起就高度重视合规体系的构建。我们的自研平台是“策略—风控—合规”一体化联动设计，可以快速响应规则变化，自动监测关键指标，动态调整策略参数。这不仅让我们在监管调整中有更强的适应力，也为客户资金的长期安全提供了更可靠的保障。
券商中国记者：在严监管的背景下，量化私募行业未来的发展重心会发生哪些变化？
徐书楠：过去十年，很多量化私募的竞争核心是模型能力与交易速度，但未来的竞争会更加回归“底层能力”：包括系统安全性、合规适配能力、资金管理稳健性、组织机制可持续性等。
我们经常讲一句话，“不是你能不能跑得快，而是你能不能长期跑。”监管的加强，恰恰是倒逼量化机构回归长期主义本质，让那些投研体系更完整、风控体系更健全、组织文化更健康的公司走得更稳、更远。
中国量化机构走出去才刚开始
券商中国记者：您是较早一批具有海外经历并回国创业的量化投资人。近年来，中资量化机构“出海”步伐明显加快，您如何看待这股趋势？因诺又会如何参与全球化浪潮？
徐书楠：“走出去”确实已成为中资量化私募新的发展主题。但我认为出海不能只看产品和注册地，更重要的是底层能力的迁移。
目前很多机构的“出海”，更多是以中国香港、新加坡等地为落地平台，服务美元客户，发行以中国资产为底层的产品，实质上还是在中国市场做策略。这是“全球化的第一阶段”，核心在于资金来源、机构设置和运营框架的国际化。
而我们真正期待的“第二阶段全球化”，是策略本身的全球化。也就是说，要在海外市场，比如美股、日股、港股、全球商品期货、外汇等多个成熟或流动性充沛的市场中，开发出具有竞争力、稳定性的量化策略，并能够在这些市场实现与A股低相关的收益来源。这不仅是空间扩展，更是能力升级。
券商中国记者：实现“第二步”会面临哪些挑战？
徐书楠：最大挑战有两方面：投研团队的全球布局与策略体系的重构能力。
海外市场的微观结构和交易规则，与A股市场有较大区别：例如撮合机制、监管边界、数据结构、手续费结构、可用杠杆、做市行为等等，都需要我们从头理解并重新建模。同时，投资者结构更是天差地别。你不能拿一个在中国市场跑得很好的模型，简单复制到美股或日股市场。
这就需要我们在本地搭建研究团队，重构因子、数据与策略架构，形成“因地制宜”的研发能力。同时，我们还需克服文化、语言、法律、合规等多维挑战，这种“适应力”不是靠短期项目驱动可以完成的，而是一种体系化的全球运营能力。
因诺现在正在推动策略、数据、人才、系统四位一体的全球布局。我们相信，只有在多个市场中建立起真正有竞争力的策略群，并实现团队与技术平台的同步成长，才算真正具备了中资量化机构的“国际打法”。这也是因诺未来十年努力的重要方向。
责编：战术恒
排版：王璐璐
校对：彭其华