过去十年，中国量化私募在野蛮生长与深度洗牌的周期中几经沉浮。大幅扩张、策略拥挤、超额回撤……许多机构在剧烈波动中迅速崛起，也有机构在低谷中黯然退场。赫富投资，更像是一家在风雨中“玉汝于成”的机构。
“那是公司一次重要的蜕变契机。”当被问到2022年那段回撤经历，赫富投资创始合伙人、总经理蔡觉逸并不讳言。自购、免管理费、假期期间集中调整策略、强化风控、增加短周期（883436）信号……经历那次波动考验后，赫富投资完成了一次重要的策略升级。
成立十年后的今天，轻舟已过万重山。这家由北大同窗创立的量化私募，管理规模已超150亿元，策略也从初期的偏中频，进化为覆盖多频段、强调风险分散的全频段体系。
近期，赫富投资两位创始合伙人蔡觉逸、董常接受了中国证券报记者专访。在AI席卷金融行业、量化竞争日趋工业化的当下，这家拥有大量博士与竞赛人才的机构，依然保持着鲜明的“技术驱动”气质。采访中，蔡觉逸反复提到的一个词是“健康”，不追求极致规模，更强调策略的长期稳定性与环境适应力。
在他们看来，量化投资仍处在“青春期”，真正能穿越周期（883436）的，未必是最激进的投资者，而是那些在风暴中持续进化的投资者。
蔡觉逸，赫富投资创始合伙人、总经理。北京大学工学院学士，经济学双学位，哥伦比亚大学金融数学硕士。13年量化交易经验，曾任职于美国量化对冲基金量化全球资本的交易策略团队，后就职于上海明汯投资管理有限公司，共同管理公司多只产品。
董常，赫富投资创始合伙人、投资总监。北京大学物理学院物理学学士，辅修经济学双学位。15年量化投研经验，曾任境外对冲基金Laurion Capital Management量化研究员，从事全球多个市场Alpha（ALP）策略研究和交易。
从北大校园到百亿级量化
赫富投资的故事，始于十五年前的北大校园，成于两种截然不同量化体系的碰撞与融合。
“我们大三、大四就认识了，经常一起打球。”蔡觉逸回忆。他与董常是北京大学2007级的校友，一个来自工学院，一个来自物理学院。大学毕业后，董常进入外资量化对冲基金Laurion Capital Management，从事全球市场Alpha（ALP）策略研究与交易；蔡觉逸在赴哥伦比亚大学攻读金融数学硕士后，回国加入明汯投资，参与建立股票量化交易团队。
在蔡觉逸看来，自己在这段经历里最大的收获，并不仅是策略研究，更是完整经历了一家量化私募从创业公司成长起来的全过程。董常则带来了另一套体系——华尔街成熟量化基金高度工业化、标准化的研究与管理框架。
“这是一种非常奇妙的互补。”蔡觉逸表示，“董常是外资成熟团队出来的，我是国内创业团队出来的。我学到的是从0到1创业公司需要的技能和对创业的理解；董常则非常擅长策略管理，尤其是团队变大以后，可以借鉴成熟体系的管理经验。”
2016年3月，赫富投资成立，于2017年完成中国证券投资基金业协会备案后，相继推出了多策略、指数增强、中性策略与灵活对冲等多条产品线。
相比一些依靠高频交易、超高杠杆迅速扩张的机构，赫富投资的风格显得更克制、更偏研究驱动。蔡觉逸坦言，公司此前并没有特别大规模地做市场营销，客户也主要来自银行、券商、家族办公室等专业机构资金。
这种克制，也体现在规模观上。截至2026年4月底，赫富投资的管理规模约150亿元。对于一家知名量化私募而言，这个数字并不算惊人，甚至在当前量化市场中略显“保守”。
在被问及为何不趁行情好时大举扩张时，蔡觉逸回答：“我们追求规模，但不追求极致规模。赫富投资的策略在当前市场条件下依然是有容量的。但我们更关注具有竞争力的收益水平，策略健康度是我们最在意的事。”
“我们并不预期市场会一直维持2万亿-3万亿元的日成交量，还是要为未来市场重回万亿成交量做准备。”赫富投资创始合伙人、投资总监董常补充说，赫富投资将继续深入对基本面、另类数据的研究，为了更充分地应对未来任何可能出现的市场变化。
如果说策略是量化私募的发动机，那么人才则决定了这台机器的上限。
据介绍，赫富投资目前拥有一支高度硬核的研究团队：公司研究人员大多来自顶尖高校，专业覆盖数学、人工智能（885728）、机器学习、金融工程等领域。
蔡觉逸表示，公司博士比例超过70%，并拥有十余位奥赛奖牌获得者。“量化本身就是研究型工作，需要能沉下心做研究的人，也需要很强的创造力。”蔡觉逸说。
相比传统私募机构，赫富投资更像一家“理工科实验室”。团队内部强调扁平协作与高频交流，研究员、策略、IT与交易团队之间合作紧密。
“我们的IT团队学习能力非常强，因为我们招的几乎都是市场上最聪明的人。”蔡觉逸表示，赫富投资能够在激烈竞争中持续保持策略迭代能力，一个重要原因就在于团队整体依然保留着强烈的创业氛围与技术驱动文化。
在策略进化中寻找最优解
若将高效的团队视为赫富投资的底层竞争力，那么，策略的持续进化就是其穿越周期（883436）的核心利器。
在外界看来，赫富投资似乎总能踩准市场的节奏。从早期中频策略起家，到如今覆盖全频段的多策略平台，赫富投资的进化路径清晰而坚决。
蔡觉逸透露，赫富投资最初其实更偏向中频，预测周期（883436）长达10天左右，换手率在50到60倍。这种策略在早年市场波动率尚小的时候，能提供稳定的超额收益。然而，2022年的一次市场回撤，成为了赫富投资策略进化的分水岭。
2022年初，整个量化行业遭遇较大波动，多家百亿级量化私募旗下产品净值出现明显回撤。“在2022年以后，我们有明显的升频行为。其实我们之前也做了很多频段的策略储备。现在，公司整体换手率大概在90倍左右，预测周期（883436）缩短至平均3天。”蔡觉逸表示。
在董常看来，不同频段，本质上对应不同市场环境。
“比如，2024年‘9·24’之前，市场波动小，长周期（883436）策略表现更好；但‘9·24’之后，波动和交易量显著增大，快信号就会更强。”董常表示，多频段覆盖的意义，在于提升策略对不同市场环境的适应能力。
“频段分散是我们的优势之一。”蔡觉逸说，“这样不仅超额收益来源更多，而且稳定性更好，力争在各个市场环境下都能挣钱。”
这种“不把鸡蛋放在同一个篮子里”的风格，也让赫富投资在市场风格切换时显得更具韧性。
当一些极致高频交易机构因监管调整受到影响，或在市场成交量下降后盈利能力明显削弱时，赫富投资依然能凭借多频段结构保持相对稳定。
在信号因子上，在赫富投资大几千级别的因子库中，量价因子的数量占比约70%，在实际应用中的权重更高，尤其在2024年9月24日市场波动加大后，量价因子的有效性显著提升，其在应用中占比达到80%至85%。
尽管如此，赫富投资并未忽视基本面与另类数据的研究，团队一直积极挖掘包括新闻舆情、散户情绪、分析师预期等在内的另类因子，并致力于将预测周期（883436）向“更短（如半小时）”和“更长（如基本面）”两端扩展，以实现阿尔法来源的均匀分布与风险分散。
在因子挖掘过程中，赫富投资深度应用AI与机器学习技术，同时依然强调人的核心作用，通过严格的交叉验证与3个月左右的观察期来筛选新因子，避免模型过拟合，力求在控制风险的前提下实现超额收益的稳定性。
量化渗透率决定其成长空间
在当前的市场舆论中，“同质化”是量化行业被高频提及的词汇之一。对此，蔡觉逸表示，可能量化机构的底层60%到70%都是相似的，但正是那20%到30%的差异让大家变得不同。
“至少我们做过业绩分析，我们和很多主流量化基金的相关性是偏低的。”蔡觉逸说。
这种差异化不仅来源于策略频段的分散，更源于对风险的严格控制。据介绍，赫富投资的持仓极为分散，单只股票上限控制严格，甚至会对某些极度热门的概念做出风控硬限制。
展望国内量化行业的发展，蔡觉逸的观点非常鲜明且乐观：“机会还有很多，量化渗透率决定其成长空间。”
“虽然国内量化私募规模近年增长迅速，但与美国等发达市场相比，中国量化交易的占比还不算高，未来机会还有很多。”蔡觉逸表示，只要量化渗透率还有显著上升空间，就有持续获取超额收益的空间。
董常则从市场微观结构的角度，进一步拆解了赫富投资的信心来源。“当前，国内量化交易占比可能到30%-40%，噪音交易者在活跃行情时可能占到五、六成。”董常分析，市场的错误定价行为是量价类策略的天然养料。只要非理性交易行为还在，量价策略就依然有效，且这部分资金并未完全拥挤到无法生存的地步。
面对当下席卷金融业的AI浪潮，赫富投资的态度同样务实而清醒。
“AI在我们的日常工作，包括编程工作里，肯定都会用。我们希望提高大家的生产力和效率。”蔡觉逸认为，AI是强大的工具，但终究需要人去思考如何用好它。董常进一步补充，目前AI直接挖掘因子的比例并不算特别高，更多是辅助构造与评估因子，“整体是应用AI，但不是完全由AI主导”。
回望赫富投资的投资图谱，不难发现，这家公司的持续成长并非源于某个神秘的“圣杯”，而是源于一系列正确的“选择”。
他们选择了在团队构建上“求同存异”，用互补的技能对抗创业的风险；他们选择了在策略上“不走极端”，用多频段覆盖对抗市场的不确定性；他们更选择了在火热的市场中“保持克制”，用对策略健康度的坚持对抗规模诱惑。
在2026年这个量化行业大洗牌的年份，聪明已经不再是唯一的通行证。
耐力与定力，才是决胜的关键。
