量化基金占据美国股票市场交易量
系统性量化基金管理资产规模
量化私募基金管理规模
全球数据总量预计将从2023年的约120 ZB增长到2025年的181 ZB。量化交易是这些数据的"超级消费者"。
单位计算能力的成本持续下降，使得中小型机构也能获得以前只有大型投行才能负担的算力。
超过85%的量化基金正在研究或已部署机器学习技术，从传统线性模型转向更复杂的深度学习。
量化策略正从传统市场扩展到加密货币、外汇、碳排放权等新兴资产类别。
AI将不再仅仅是辅助工具，而是策略的核心。生成式AI用于模拟极端市场情景，强化学习学习最优交易策略。
未来竞争的关键是数据的"广度"和"深度"。机构会不惜重金购买独家数据源，如卫星图像、网络流量、物联网数据。
执行速度的竞赛转向策略复杂度的竞赛。头部玩家的优势将更多体现在中低频策略和另类Alpha来源上。
监管机构也将利用大数据和AI来监控市场，实时检测量化策略可能引发的市场操纵、闪电崩盘等风险。
实时分析央行行长讲话、新闻稿、财报电话会议，将文本信息转化为交易信号。
通过卫星图像计算停车场车辆数量，预测公司季度营收。
通过航运信号数据预测全球供应链状况和大宗商品价格。
道指在几分钟内暴跌近1000点，很大程度上被归因于量化算法的连锁反应。
与波动率相关的ETF和量化策略的集体平仓导致了市场剧烈动荡。
量化交易将与AI和数据科学深度绑定，变得更加智能、多元和普及，市场规模和渗透率将持续提升。
量化交易是一股强大的塑造性力量，在提升市场效率和流动性的同时，也引入了新的复杂性和系统性风险。
量化技术的持续创新是推动市场发展的核心动力，需要不断探索新的算法和策略。
监管能力的同步进化对于防范系统性风险、维护市场公平至关重要。
市场参与者需要对量化交易风险有更深刻的理解，才能更好地适应这一核心现实。
健康的市场生态系统依赖于技术创新、监管能力和风险理解三者之间的动态平衡。
量化交易不再是一个可选项，而是所有市场参与者都必须理解和适应的核心现实。