隨著全球金融市場的變化，量化投資的競爭愈發激烈，科技的進步使得投資者必須不斷適應新環境。高盈量化在這一領域的表現引人注目，尤其是其二號基金在2026 HFM亞太對沖基金表現獎中榮獲相對價值策略獎，顯示出其在量化投資中的領先地位。為了深入了解高盈量化的未來策略及其如何利用 AI 技術應對市場挑戰，Techritual 編輯部專訪了高盈量化董事長吳超 David Wu。
高盈量化的長期願景
吳超 David Wu 表示，高盈量化的長期願景是打造一個立足香港、服務全球的 AI 原生量化資管機構，核心理念是「科技賦能長期資產增值」。他強調，這一願景旨在脫離傳統量化依賴人工經驗和靜態因子的發展模式，建立全鏈路智能化、國際化及高合規標準的現代量化投資生態。
他指出，未來公司的整體策略將聚焦於三大核心方向：首先，堅持全棧技術自研，持續迭代 AI 端到端智能投研交易架構；其次，深耕香港國際金融樞紐定位，擴展全球多市場佈局；最後，以極致智能風控為底線，平衡技術創新與資金安全，為機構及高淨值投資者提供高韌性、可持續的量化配置解決方案。
「在我們的發展佈局中，科技並非輔助工具，而是企業發展的第一核心驅動力。」
吳超 David Wu，高盈量化董事長
AI 技術的應用場景
談及 AI 在策略研究及量化交易中的具體應用，吳超 David Wu 強調，高盈量化已率先完成從「人工因子挖掘」到「大模型智能決策」的范式跨越，實現 AI 在投研交易全流程中的主導地位。他介紹了幾個核心應用場景：
- 全域數據智能萃取：依託自主搭建的 AI 數據中心，整合多維數據，提升信息捕捉的廣度與精度。
- 策略自主挖掘與進化：AI 可自主探尋市場隱性有效因子，無需人工干預，並實時開展全市場復盤。
- 全鏈路智能交易決策：搭建自研 AI 交易框架，實現全自動閉環，解決傳統量化的痛點。
- 全域動態智能風控：AI 模型實時監控市場波動，實現風控的前置化、實時化、智能化。
「我們的 AI 模型可實時抓取宏觀、資金、情緒、流動性四大核心變量的權重變化，快速識別市場主導交易邏輯。」
吳超 David Wu，高盈量化董事長
應對市場波動的策略
在當前不確定的全球市場中，吳超 David Wu 指出，高盈量化依靠 AI 的自適應、自迭代及超前瞻能力，穩定輸出業績。他解釋道，AI 實時動態認知市場，能夠快速識別市場主導交易邏輯，並自動調整因子權重、策略風格與交易頻率，從而避免策略與市場脫節的問題。
此外，吳超 David Wu 強調，強化學習自我迭代的能力使得 AI 模型能夠自主學習各類市場場景的獲利與避險邏輯，提升在複雜市場中的生存與獲利能力。
「AI 無需人工指令，可毫秒級完成風險評估，自動收縮高相關性敞口，分散組合風險。」
吳超 David Wu，高盈量化董事長
高盈量化二號基金的技術優勢
吳超 David Wu 進一步介紹了高盈量化二號基金的 AI 驅動計算平台，這是公司技術落地的核心旗艦產品。他指出，該平台的運作原理包括數據輸入、AI 智能決策、低延時執行、實時風控及復盤迭代的五層閉環架構，這使得高盈量化在行業中具備了獨特的競爭優勢。
他強調，該平台的核心競爭優勢在於全棧自主自研，無外部技術依賴，並且具備極高的市場適配性，能夠動態適配各類市場環境，提升執行效率與精度。
「風控不再是事後監管，而是嵌入交易每一個環節，從源頭控制回撤。」
吳超 David Wu，高盈量化董事長
未來的發展方向
展望未來，吳超 David Wu 表示，高盈量化將持續圍繞智能化、前置化、全域化及精細化四大方向，迭代全新風控體系。他提到，將升級 AI 極端行情壓力測試系統，搭建全鏈路實時智能風控中樞，並研發流動性智能預判模型，以應對市場的極端情況。
他最後強調，未來高盈量化將持續以技術賦能風控，實現從「被動應對風險」向「主動預防、智能化解風險」的升級。
「我們將以行業頂級的風控能力，守護投資者資產安全與長期收益穩定性。」
吳超 David Wu，高盈量化董事長
