近日，高盈量化董事长吴超接受香港主流财经媒体《信报财经新闻》"CEO AI｜EJ Tech ——高管对谈 " 专访，围绕人工智能如何改变量化投资行业展开深入交流。从 AI 代理重构投研流程，到微秒级交易执行，再到 AI 时代下量化机构的技术竞争与人才建设，吴超董事长分享了高盈量化在 AI 与量化交易融合方面的实践与思考。

香港《信报》2026 年 8 月 10 日 A7 版面

高盈量化董事长吴超专访

从人工挖掘因子

到 AI 驱动自主研究

《信报》在报道中关注到，随着 AI 技术加速进入金融市场，量化投资的研究方式也正在发生变化：传统依赖人工进行因子研究、回测和策略开发的模式，逐步向自动化、智能化演进。吴超董事长在专访中表示，近年来 AI 代理技术的发展，进一步改变了量化投研的组织方式——不同 AI 代理可以承担数据挖掘、财务数据、量价信息、新闻及另类数据等不同研究任务，并在统一框架中进行协作。

在高盈量化内部，AI 的应用也已经从辅助数据分析逐步深入策略研发。公司近年来持续推进 AI 大模型与强化学习算法的融合，构建 AI 端到端策略框架，使策略能够围绕数据、模型及市场反馈持续迭代，推动量化投研从传统 " 人工因子挖掘 " 进一步走向 " 大模型智能决策 "。

当 AI 进入高频交易

速度仍是核心竞争力

除了投研方式的变化，《信报》亦重点关注量化交易中的另一项核心能力——交易执行速度。

根据专访，高盈量化通过 FPGA 可编程芯片与 GPU 大规模并行计算等技术，将平均交易延迟降低至约 3 微秒。在高频交易场景中，从策略产生信号到订单执行，每一个环节的延迟都可能影响最终交易结果，因此算法、硬件与基础设施之间的协同成为量化机构的重要技术壁垒。

高盈量化目前已在硬件加速、算法模型及算力基础设施等环节进行全链路优化，并形成 " 芯片 + 算法 + 云 " 协同的技术体系。公司同时将服务器集群部署于多个全球主要金融市场的数据中心，以工程及基础设施能力支持量化策略的稳定执行。

对于市场关注的 "AI 是否会造成量化策略同质化 "，吴超董事长在专访中认为，即使机构使用相近的基础模型，不同机构在训练架构、模型调优、特征定义、数据体系及参数设置等方面仍存在显著差异，因此最终生成的策略并不会简单趋同。

扎根香港

持续投入金融 AI 研发

专访同时谈及香港作为国际资产管理中心对于量化机构发展的意义。吴超董事长表示，高盈自成立以来一直扎根香港，并将香港视为连接全球资本、资产管理及国际量化业务的重要枢纽；与此同时，公司也持续通过全球人才引进及产学研合作强化研发能力。

目前，高盈量化已与清华大学、香港理工大学等高校及科研团队开展研究合作，并持续推动前沿 AI 技术向金融场景转化；在产业协同方面，公司亦通过与 AI 企业合作，探索决策智能、大模型技术与量化交易工程的进一步融合。

关于高盈量化

高盈量化业务体系涵盖金融与科技两大板块。金融板块中，旗下高盈资管为香港证监会认可持牌法团（中央编号：BGA871），核心定位为 AI 驱动的量化交易资产管理机构，目前资产管理规模超过 32 亿美元。

在科技板块，高盈围绕人工智能、大数据及云计算等技术搭建 AI 实验室及数据中心，并持续推进高性能回测云计算、量化交易基础设施及软件系统研发。从微秒级交易执行到 AI 端到端策略框架，高盈量化正持续探索 AI 与量化投资深度融合的技术路径，并以香港为基地连接全球金融市场及科研资源。