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      CryptoQuant 2026加密量化大賽在港發布,機構交易者分享市場預測與AI交易趨勢

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      2026 年 2 月 11 日,CryptoQuant 2026 加密量化交易大賽在香港 CAI 氏大廈正式發布。本次活動由 Barron's巴倫中文、DeAI Expo 主辦,CGV、NEXTFIN.AI、ME、Crypto Alpha 和 ChainDD、B7 Capital 等機構聯合發起。

      其中,一場名為不確定時代下的加密量化交易;的論壇作為活動的板塊之一也在香港同步進行。會議匯聚了來自全球加密金融、量化投資及人工智能領域的頂尖專家、機構投資者與行業領袖,共同探討在動蕩市場中量化交易的新范式與未來方向。

      本次論壇共設置了兩個圓桌。首場圓桌以 站在LP視角看2026:加密資管的風險定價、AI影響與資金流向; 為主題,由 CGV 的 VP Jane Zhao 主持,華興國際總裁吳疆、B7 Capital CIO Charles、AMINA Group 副總監 Chris 以及銘海私募基金投資總監邢淼等嘉賓展開深度對話。與會嘉賓普遍認為,2026 年加密市場將呈現動蕩;與機構化;的雙重特征,資金增量面臨挑戰,但量化策略與 AI 技術的深度融合仍將催生結構性機會。

      以下為演講實錄,略經鏈得得編輯:

      主持人(Jane,活動主辦方 CGV VP):首先請各位嘉賓作自我介紹。

      吳疆(華興資本海外業務負責人):

      我是華興資本海外業務的負責人。華興原本是一家非常傳統的精品投資銀行,主要服務于移動互聯網企業。在這一輪 Web3.0 浪潮中,我們決定進行集團層面的戰略轉型,聚焦于 AI 和 Web3.0 領域。很榮幸能夠參加今天的會議,與各位共同探索未來的合作空間。

      Chris(AMINA Group 副總監):

      我們的母公司 AMINA BANK 是一家受瑞士金融市場監管局監管的加密銀行,自 2019 年獲得銀行牌照以來,始終處于行業前沿。我們在香港持有第 149 號牌照的資產管理公司,并已完成加密相關牌照的升級。我們的業務涵蓋傳統與加密混合的資產管理,包括傳統法幣和加密貨幣交易、托管服務,以及加密結構化產品和基金等。

      Charles(B7 Capital CIO):

      我是 B7 Capital 的首席投資官 Charles。B7 Capital 是亞洲領先的母基金,目前管理規模為 1 億美元,專注于投資加密領域的各類量化策略,包括套利策略、CTA 策略以及幣本位策略等。我們已投資了約十幾個量化團隊,今天現場也有我們的被投機構。我們持續尋找更優質、能夠跟上市場迭代的策略,歡迎有興趣的團隊與我交流。

      邢淼(銘海私募基金投資總監):

      我是邢淼,2013 年開始接觸加密貨幣交易。目前我管理兩家公司:一家位于北京,從事AI業務;另一家位于深圳,是一家專注于 A 股和美股的私募基金。數字貨幣業務主要放在海外。我們團隊以套利策略起家,目前在量化領域主要采用機器學習策略,同時也會關注外部優秀團隊。

      問題一:用一個詞描述您對 2026 年加密市場的預期

      吳疆:

      我認為是動蕩;。經過去年波瀾壯闊的行情后,今年市場進入盤整狀態。從傳統金融機構的視角看,去年許多同業都在探索進入加密市場的路徑,但從去年年底至今,市場明顯進入觀望期,資金端的審慎態度將延續。此外,美國中期選舉等宏觀政策等都將帶來不確定性。綜合來看,2026 年將是動蕩的一年。

      Chris:

      我傾向于用機構化;來概括。從合規持牌銀行的角度觀察,市場格局已發生根本性變化——從過去散戶投機者主導,到如今養老金等機構投資者入場,整個基礎設施需要能夠支撐這種轉變。去年以來出現的市場波動,涉及托管、交易、運營等環節如何順暢銜接,正是監管機構和市場參與者需要共同推動解決的問題。

      Charles:

      從數據層面觀察,2026 年市場流動性出現明顯下降。以主流交易所的多個幣種為例,流動性正在向比特幣等主流資產集中。我們對 2026 年持審慎樂觀態度。作為量化機構,我們不做過于長遠的預測,而是根據每個季度、每個月的市場風格動態調整策略配置。目前來看,山寨幣的趨勢性機會正在消退,無論是主觀投資還是量化投資,主流資產上的機會可能更多。

      邢淼:

      我判斷 2026 年將以震蕩市為主,不會出現大級別的單邊行情。主要原因在于,數字貨幣正日益呈現出大宗商品屬性,在全球資產中扮演領先指標角色,其漲跌節奏往往比其他品種更快。

      問題二:當前募資環境下,華人 LP 和歐美 LP 的風險收益偏好有何區別?

      邢淼:

      我們目前的主戰場不在數字貨幣,而在傳統的 A 股市場,管理規模約 60 億元人民幣,且大部分為自有資金。資金規模擴大后,我們不再追求高風險的激進機會。相比之下,美股和 A 股中 AI 賽道的標的漲幅可觀,且更合規、更易操作。數字貨幣方面,我們主要關注用閑置資金進行多元化配置的機會,但需要審慎評估標的的合規性和安全性。目前存在的問題是,優質標的仍然有限,部分項目存在風險。

      Charles:

      歐美 LP 與亞洲 LP 的差異較為明顯。從直觀層面看,歐美機構更能接受基金形式的投資,而亞太投資者更傾向于SMA等管理賬戶形式。這背后有其歷史原因——歐美許多家族辦公室從傳統資產管理轉型而來,對合規要求更為體系化。不過,亞太團隊在量化套利賽道具有獨特優勢,包括與交易平臺的緊密關系、費率優勢等。橫向對比來看,亞太量化團隊競爭更激烈,也形成了一定的比較優勢。

      Chris:

      作為全球布局的銀行,我們在歐洲、亞太、中東和新加坡均有分支機構。歐美 LP 以機構投資者為主,如基金會、養老金等,它們更傾向于通過 ETF 或基本面基金獲取數字資產敞口,投資周期較長,決策流程相對穩健。而亞太 LP 對投資組合的跟蹤頻率較高,對運營細節的關注更為細致。

      吳疆:

      Web3 領域的 LP 與傳統金融領域的 LP 特征相似——歐美 LP 投資周期長、風險容忍度相對更高。與歐美機構交流時,他們更關注底層投資邏輯和長期價值,而亞洲LP往往對短期波動更為敏感,對回撤的容忍度較低。這種差異直接導致 GP 的行為有所不同:歐美團隊面對市場波動時,會從底層邏輯耐心分析;亞洲團隊有時會傾向于更積極的操作干預。我經常建議 GP 可以更從容一些,新興市場的波動本就是常態,關鍵是要建立穿越周期的能力。

      問題三:資管機構更關注哪些賽道,對優質策略團隊會有哪些新的要求?今年加密市場是否有資金增量進場?

      吳疆:

      我持相對審慎的判斷。動蕩市場中會有部分機會型資金進場,但真正的大規模資金需要更明確的合規環境和市場預期。我們觀察到,去年市場活躍期許多機構在探討進入路徑,今年則更多處于觀察階段。此外,AI 賽道的發展吸引了大量資本關注,這對加密市場形成了一定的資金分流效應。

      Chris:

      監管環境的變化正在影響資金流動方式。值得注意的是,RWA(真實世界資產)、代幣化等創新方向,本質上是將傳統資產與數字技術相結合,推動兩個領域的融合。作為托管方,我們看到更多機構在探索合規框架下的資產配置,包括通過購買美債、貨幣市場基金等進行映射配置,資金并未完全直接投入加密市場。

      Charles:

      回顧過去五年,DeFi、NFT 等每個周期都有新的敘事吸引市場關注。當前階段,市場正在尋找新的增長點。從新增用戶角度看,即使算上機構資金的進入,真正的零售端用戶增長并不顯著。從機構端觀察,交易平臺中專業投資者的參與度持續提升,機構在訂單簿中的占比擴大,這對量化機構而言意味著競爭加劇。2026 年,投資者需要更深入地評估團隊的策略迭代能力和風控水平。

      邢淼:

      我認為需要客觀看待不同領域的發展機遇。AI 作為新一輪科技革命的重要方向,正在深刻改變各行各業,包括金融領域。但這不是簡單的概念炒作,真正的機會在于技術與產業的深度融合,在于能夠解決實際問題的創新應用。

      問題四:AI 是否會替代加密資產管理?

      吳疆:

      這是確定性的趨勢。我們去年布局了智能監控系統,合作方也在持續升級 AI 能力。華興在傳統領域服務了大量 AI 企業,包括近期完成融資的星海圖等優秀公司。AI 將滲透到生活方方面面,資產管理作為數據密集型行業,自然會受益于技術進步。標準化程度高的領域,AI 的介入會越來越深,人力工作量將持續減少。

      Chris:

      全球科技企業的研發投入持續向AI領域集中,這反映了技術發展的方向。在資管領域,AI可以扮演增強工具;的角色——輔助分析歷史數據、優化資產配置、監測市場動態。但投資決策中的人文關懷、對復雜環境的綜合判斷,仍然需要人的參與。AI 不會取代資產管理,而是幫助從業者提升效率和質量。

      Charles:

      AI 是廣義概念,機器學習本身就是量化投資的重要工具。量化行業早已應用相關技術——無論是因子挖掘還是模型構建,都在持續進化。當前,大語言模型和智能代理正在改變工作流程:從數據采集、策略開發到回測驗證,技術使數據處理能力不斷提升。非線性模型相比線性模型優勢明顯。未來,量化策略的迭代速度將進一步加快,這對團隊的技術儲備提出更高要求。

      邢淼:

      我有一家 AI 公司,對技術應用有較深體會。AI 對我們的工作效率提升顯著,團隊結構也隨著技術應用不斷優化。在量化和資管領域,我們注重技術的合理應用——傳統機器學習方法成熟可靠,而生成式模型需要審慎評估其在金融場景的適用性,因其存在"幻覺"問題。我們在投研中會調用多種工具輔助判斷,但核心決策仍需結合專業經驗。技術的價值在于輔助人,而非替代人。

      問題五:2026年潛在的市場風險

      邢淼:關注幾個維度:地緣政治、美國貨幣政策走向、以及特朗普相關的不確定性。

      Charles:

      市場總是存在不確定性。值得關注的是 MicroStrategy 的動向——小型礦企已在拋售,但 MicroStrategy 至今未減持比特幣。若比特幣價格持續低于其成本價(約7.5萬美元),該公司被迫賣出將對市場信心造成較大打擊。此外,若其被指數剔除,被動減倉或未來買入減少,也是市場擔憂的因素。

      Chris:

      今年市場對各類風險事件的關注度明顯提升。黑天鵝可以表現為疫情、地緣沖突、關鍵人物言論引發的波動。系統性風險方面,需要關注關鍵基礎設施的穩健性,包括交易平臺、托管機構等的運營能力。去年曾出現交易所宕機、穩定幣脫鉤等事件,表明這些機構多為私營企業,其運營穩健性需要持續評估。如何選擇可靠的合作伙伴,是機構投資者日益重視的議題。

      吳疆:

      我們討論的很多風險屬于"灰犀牛"——有概率發生且可預見的風險,某種程度上已反映在價格中。真正的黑天鵝是意想不到的事件。例如,當市場對某個方向形成一致預期時,反向可能就是黑天鵝。上周內地發布RWA相關文件后,香港市場一致唱多,但以我從內地監管背景的視角看,事情可能沒那么簡單。當所有人都朝一個方向看時,另一個方向可能就是黑天鵝。也許今天我們都在討論 Web3 面臨的挑戰,但下半年可能突然出現完全意想不到的力量為行業注入新活力。所以,如果一定要定義我心中的黑天鵝,那一定是我沒有想到的東西——但凡我能想到的,我都會納入預期考量。

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