2025 年券商行业量化投资发展报告

2025年券商行业量化投资发展报告引言量化投资——券商转型的“新引擎”当时间轴推进至2025年，中国资本市场已走过二十余年的量化投资探索历程从早期的简单统计套利，到如今AI大模型驱动的智能决策，量化投资不仅重塑了券商的业务模式，更成为行业从“通道业务依赖”向“主动管理转型”的核心抓手在注册制深化、机构化加速、监管体系完善的背景下，2025年的券商量化投资正站在新的发展节点一方面，市场对“精准定价”“风险可控”的需求持续攀升，量化策略的应用场景从股票市场向固收、衍生品、跨境等多领域延伸；另一方面，技术迭代（如大模型、多模态数据）与监管规范的碰撞，也让行业面临“创新与风险”的双重考验本报告将以“现状—驱动—挑战—趋势”为逻辑主线，结合券商实践与行业数据，系统分析2025年量化投资的发展格局我们试图展现当前券商量化投资已从“工具化应用”迈入“战略化布局”阶段，其发展不仅是技术与市场的共振，更是券商对“专业化、智能化、生态化”转型的必然选择

一、2025年券商量化投资发展现状规模扩张与结构优化并行

1.1市场规模突破万亿，业务渗透从“股票”向“全品类”延伸

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1.1管理规模与渗透率双提升，头部效应显著截至2024年末，券商量化投资相关产品（含主动量化基金、FOF、智能投顾等）管理规模已突破

1.2万亿元，较2020年的3000亿元增长300%，年复合增长率达43%其中，头部券商占据主导地位中信、华泰、中金等头部机构的量化管理规模合计超5000亿元，占行业总量的42%；中小型券商虽起步较晚，但凭借细分领域（如固收量第1页共14页化、衍生品套利）的差异化优势，市场份额从2020年的15%提升至2024年的28%值得注意的是，量化投资的“渗透率”已从股票市场向全品类延伸2020年，券商量化业务中股票策略占比超70%，而2024年这一比例降至55%，固收量化（占比25%）、衍生品量化（占比12%）、跨境量化（占比5%）等品类增速显著以固收量化为例，2024年其管理规模达3000亿元，较2020年增长400%，主要源于银行理财、保险资管等机构对“低波动、高夏普”策略的需求——券商凭借固收研究积累与量化技术结合，在利率债、信用债套利等领域形成了差异化竞争力

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1.2业务场景从“投资端”向“全业务链”渗透2025年的券商量化投资不再局限于“资产管理”，而是深度融入经纪、投行、研究等全业务链在经纪业务中，量化工具成为吸引高净值客户的核心头部券商推出“智能投顾+量化组合”服务，通过AI模型为客户提供“千人千面”的资产配置方案，2024年量化投顾用户数突破500万，AUM达2000亿元，客户留存率较传统服务提升25个百分点在投行业务中，量化技术被用于“定价辅助”与“风险对冲”例如，在IPO定价环节，券商通过量化模型分析行业估值、可比公司数据、市场情绪等因素，将传统“经验定价”升级为“动态定价”，2024年采用量化辅助定价的IPO项目占比达60%，定价效率提升30%；在并购重组中，量化工具可实时监控市场波动，帮助企业设计“对冲并购风险”的方案，某头部券商2024年通过量化对冲为并购客户节省风险敞口超10亿元第2页共14页

1.2技术应用深化从“数据驱动”到“AI原生”，算力与模型成核心竞争力

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2.1AI大模型重构策略研发逻辑，模型迭代周期缩短50%2024年，GPT大模型、多模态预训练模型在量化领域的应用从“辅助工具”升级为“核心引擎”头部券商已建成自主可控的量化大模型（如中信证券“智投”、华泰证券“灵量化”），可自动完成数据清洗、特征工程、策略生成、回测验证全流程例如，某券商的“智投”模型通过学习10万+历史策略、5000+上市公司公告、1000+宏观经济指标，在2024年3个月内自主生成12个有效套利策略，其中8个策略实现年化收益超20%，回测周期从传统的1-3个月缩短至2-4周与此同时，“小模型+大模型”协同模式成为趋势大模型负责策略框架搭建，小模型（如时序预测模型、风险控制模型）聚焦具体场景落地例如，中金公司的“多模态量化平台”将市场舆情、产业链数据、卫星遥感数据等非结构化数据输入大模型，生成宏观趋势判断，再通过小模型（如LSTM、GNN）细化至个股层面的持仓优化，2024年其量化组合的行业轮动准确率达78%，较纯人工决策提升22个百分点

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2.2算力基础设施升级，“云边端协同”降低中小券商技术门槛2024年，券商量化投资的算力成本显著下降，中小券商得以突破“技术壁垒”头部券商通过自建“超算中心”（如中信证券的“智算集群”算力达100PFlops），为全公司量化团队提供算力支持；中小型券商则通过“云服务”降低投入例如，华泰证券推出“量化云平台”，中小券商可按需租用GPU算力（单卡成本降至传统自建的第3页共14页1/3），并通过API接口直接调用模型工具，2024年已有20家中小型券商接入该平台，其量化业务启动周期从1-2年缩短至3-6个月数据安全与合规成为技术应用的“底线”2024年，券商普遍部署“量化数据安全中台”，对策略代码、模型参数、交易数据进行加密与权限管理，某头部券商的量化中台通过区块链技术实现“策略研发—回测—实盘”全流程存证，确保策略可追溯、可审计，有效应对监管对“算法黑箱”的关注

1.3客户结构与需求变化机构客户主导，“定制化”与“透明化”成新要求

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3.1机构客户占比超70%，需求从“收益”转向“风险+收益”2024年，券商量化产品的主要配置方已从个人投资者转向机构客户（银行理财、保险资管、社保基金等），占比达72%（2020年仅为35%）机构客户的需求呈现“精细化”特征一方面，对收益的要求从“绝对收益”转向“风险调整后收益”，夏普比率、最大回撤、波动率等指标权重提升；另一方面，对“策略透明度”的诉求显著增强，传统“黑箱策略”（如高频交易、复杂套利）的接受度下降，机构更倾向于“因子可解释、逻辑可追溯”的量化策略某头部券商2024年量化产品结构显示机构客户中，社保基金、保险资管偏好“低波动、高夏普”的固收+量化策略，占其机构AUM的60%；公募基金则更关注“股票多空、市场中性”策略，占比达55%这种需求分化推动券商推出“模块化”策略工具例如，华泰证券的“量化策略超市”提供100+基础因子、20+策略模块，客户可自定义组合，实现“策略透明化”与“风险可控化”

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3.2零售客户“智能化”渗透，从“工具使用”到“教育赋能”第4页共14页尽管机构客户仍是主力，但零售客户的量化需求正在快速增长2024年，券商通过“智能投顾+投教”结合，吸引零售客户参与量化投资例如，招商证券的“量化小课堂”通过短视频、直播等形式，向客户普及“因子投资”“组合优化”等基础知识，2024年其量化投顾用户中，首次接触量化的“小白用户”占比达45%；同时，针对高净值零售客户，券商提供“量化组合诊断”服务，通过模型分析客户持仓的“行业集中度”“风格偏离度”等问题，并推荐调整方案，帮助客户实现“理性投资”

二、驱动2025年量化投资发展的核心动力

2.1政策“东风”监管框架完善与金融科技战略加持

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1.1监管“规范+支持”，为量化发展提供制度保障2023年《证券期货行业科技发展“十四五”规划》明确提出“推动量化投资技术创新与规范发展”，2024年证监会进一步出台《量化投资业务监管指引》，从“策略备案”“数据合规”“风险控制”三方面建立标准例如，要求券商对量化策略进行“压力测试”备案，确保策略在极端行情下的稳定性；明确“数据来源合法性”，禁止使用未经授权的爬虫数据或内幕信息；要求量化交易的“穿透式监管”，防范“算法操纵市场”风险这些政策并非“限制创新”，而是“引导规范”某头部券商合规部负责人表示“监管明确了‘鼓励技术应用、严控风险边界’的导向，我们得以更安心地投入研发”数据显示，2024年券商量化业务合规投入同比增长35%，但因“合规风险下降”带来的客户信任度提升，其量化AUM增速反而加快5个百分点

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1.2金融科技战略上升至“国家层面”，券商资源投入加码第5页共14页2024年，国务院《关于加快建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的意见》明确支持金融机构“建设智能交易系统”，央行推动“数字人民币在量化交易中的试点应用”政策红利下，券商将量化投资视为“金融科技战略”的核心抓手2024年行业量化技术投入超200亿元，较2020年增长400%；中信、华泰等头部券商成立“量化技术实验室”，投入超10亿元研发AI模型与底层算法，目标是在“量化技术自主可控”领域突破国际垄断

2.2市场“刚需”机构化加速与市场有效性提升

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2.1机构化浪潮下，“专业投资者”对量化策略需求迫切中国资本市场的机构化率从2020年的30%提升至2024年的55%，公募基金、保险资管、社保基金等机构管理的资产规模突破50万亿元，这些“专业投资者”面临“市场有效性提升”与“收益挖掘难度加大”的矛盾传统“基本面分析”在信息高度透明的市场中，超额收益空间缩小；而量化投资通过“多因子模型”“机器学习”等技术，可从海量数据中捕捉“非共识性机会”，成为机构“增强收益”的重要工具某第三方基金研究机构数据显示2024年机构客户对量化策略的配置比例达35%，较2020年提升20个百分点；在“量化+”产品（如量化FOF、Smart Beta）中，机构客户的申赎频率提升40%，对“策略迭代速度”“风险控制能力”的关注度显著高于个人客户

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2.2市场波动加剧，“风险对冲”需求推动量化工具普及2024年，全球经济复苏分化、地缘政治冲突频发，A股市场波动率（VIX指数）较2020年上升25%，传统“单边做多”策略面临较大回撤风险量化投资凭借“多空对冲”“套利交易”“期权策略”等工具，成为机构“分散风险”的重要选择例如，某保险资管公司通第6页共14页过“股票多空+国债期货对冲”策略，在2024年市场下跌15%时实现组合正收益5%，最大回撤控制在3%以内与此同时，监管对“衍生品市场”的支持（如扩大期权标的范围、优化对冲工具流动性），进一步降低了量化对冲的操作成本2024年，券商衍生品量化业务规模达1500亿元，较2020年增长300%，其中“期权波动率套利”“跨品种价差策略”成为主流

2.3技术“革命”AI大模型与算力突破重构量化边界

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3.1AI大模型突破“传统量化瓶颈”，策略维度从“单因子”到“多模态”传统量化策略依赖“人工定义因子”（如PE、PB、ROE等），但这些因子往往滞后于市场变化，难以捕捉“非结构化信息”（如舆情、产业链数据、高频交易数据）2024年，AI大模型通过“自监督学习”自动挖掘数据中的隐藏规律，将策略维度从“单因子”扩展至“多模态数据融合”例如，某券商利用大模型分析“上市公司高管朋友圈文本”“卫星遥感的工厂开工率”“社交媒体的情绪指数”，构建“事件驱动型”量化模型，2024年该模型在事件冲击（如业绩预告、政策发布）后的30分钟内，实现平均

0.8%的超额收益，较传统事件驱动策略提升40%

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3.2算力成本下降与“绿色计算”推动量化技术普惠2024年，GPU芯片价格较2020年下降60%，AI训练成本降低70%，中小券商得以承担量化技术投入同时，“绿色计算”技术（如液冷服务器、AI芯片能效优化）的应用，使量化算力中心的能耗降低40%，解决了“算力需求增长与能耗限制”的矛盾某中小型券商量化负责人表示“2020年我们的量化团队只有2台GPU服务器，现在通第7页共14页过‘云服务+绿色计算’，我们能实现1000倍算力提升，而成本仅增加20%”

2.4竞争“倒逼”券商差异化转型与“量化+”生态构建

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4.1传统业务增长乏力，量化成“突围”关键2020年以来，券商传统“通道业务”（如经纪佣金、IPO承销）受市场环境影响增速放缓，行业平均佣金率从

0.025%降至

0.02%，IPO承销收入增速从20%降至5%量化投资凭借“高ROE”（头部券商量化业务ROE达25%）成为新的利润增长点2024年行业量化业务收入突破800亿元，占券商资管收入的35%，较2020年提升15个百分点

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4.2“量化+”生态构建，券商从“策略提供商”向“平台服务商”转型领先券商不再局限于“自研自卖”策略，而是构建“量化生态平台”一方面，开放量化工具给第三方机构（如私募基金、银行），提供“模型授权+算力租赁+数据服务”的一体化解决方案；另一方面，与科技公司（如互联网平台、数据服务商）合作，拓展量化应用场景例如，中信证券与某头部互联网公司合作，将量化模型应用于“智能投顾+电商场景”，为用户提供“购物返现+资产配置”服务，2024年该业务用户数突破100万，AUM达500亿元

三、当前券商量化投资面临的现实挑战

3.1技术瓶颈模型同质化与“黑箱风险”制约创新

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1.1模型同质化严重，策略“内卷”加剧尽管量化投资规模快速扩张，但策略同质化问题突出2024年，全市场量化产品中，采用“多因子模型”的占比达65%，“机器学习模型”的应用集中在头部券商，中小券商仍以“简单统计套利”为主第8页共14页某量化研究员坦言“现在市场上的量化策略，从因子库到模型框架都大同小异，导致‘因子拥挤’‘策略失效’频发2024年3月，某头部券商的‘跨市场套利模型’因大量机构同时使用，导致价差回归速度加快，单日亏损超2亿元”

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1.2“黑箱模型”难以解释，合规与信任风险凸显AI大模型的“不可解释性”成为监管与客户关注的焦点某公募基金量化负责人表示“监管要求‘策略逻辑可追溯’，但大模型生成的策略，其决策依据是‘海量数据的关联关系’而非‘人工逻辑’，这让我们难以向客户解释‘为什么买这只股票、为什么卖那只股票’”此外，客户对“黑箱模型”的信任度不足，2024年某券商的AI策略产品赎回率达15%，高于传统量化产品8个百分点

3.2人才短缺“金融+技术”复合型人才成“卡脖子”瓶颈

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2.1高端人才稀缺，薪酬成本高企量化投资需要“懂金融市场+会AI技术+强工程能力”的复合型人才2024年，具备“金融工程+机器学习”背景的量化研究员年薪中位数达120万元，较2020年增长80%，但行业人才缺口仍超10万人某头部券商人力资源负责人表示“我们每年招聘50名量化人才，但最终留任率仅60%，大量人才被互联网大厂以‘3倍薪酬+股权激励’挖走”

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2.2人才培养周期长，内部知识沉淀难量化人才培养需“金融市场经验+技术工具掌握+业务场景落地”的长期积累某券商量化团队的调研显示新人从“入门”到“独立负责策略”平均需要2-3年，而核心策略的知识（如因子库构建、模型调参技巧）多依赖“师徒制”传承，缺乏标准化的沉淀体系，导致人才流失后“技术断层”风险高第9页共14页

3.3监管与市场风险算法风险与“灰犀牛”事件冲击

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3.1算法风险隐蔽性强，应对难度大量化交易中，算法的“连锁反应”可能引发市场波动2024年，某券商的“高频做市商算法”因参数设置错误，导致订单簿失衡，引发个股流动性枯竭，股价10分钟内下跌15%，虽及时干预避免了系统性风险，但仍造成单日3亿元亏损这类“算法风险”因“代码逻辑复杂、参数相互关联”，事后追溯难度大，2024年监管机构收到的“算法异常”投诉同比增长50%

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3.2“灰犀牛”事件频发，量化策略“失效”概率上升2024年以来，全球经济“滞胀”风险、地缘政治冲突等“灰犀牛”事件频发，传统量化模型（依赖历史数据）对极端行情的适应性不足例如，某量化CTA策略在2024年10月全球能源价格暴涨时，因模型未纳入“极端供需冲击”因子，导致组合单日回撤超10%，远高于“最大回撤控制在5%”的目标

3.4生态与成本数据壁垒与“规模不经济”制约中小券商

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4.1数据垄断与“数据孤岛”问题突出量化投资依赖“多维度数据”（如行情数据、舆情数据、产业链数据），但优质数据资源集中在第三方服务商（如Wind、同花顺），且数据接口费用高昂（头部券商年数据成本超1亿元）中小券商因预算有限，难以获取“高频盘口数据”“非结构化数据”，导致策略研发能力受限；同时，数据“孤岛”问题严重，跨市场、跨品种数据整合难度大，影响策略效果

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4.2规模扩张伴随“不经济”，中小券商盈利困难量化业务存在“规模效应”，但也面临“规模不经济”一方面，为维持策略有效性，需持续投入技术研发（年投入占收入比例超第10页共14页20%）；另一方面，当策略规模过大时，“因子拥挤”“市场冲击成本”上升，导致超额收益衰减中小券商因管理规模小（多数不足100亿元），难以覆盖研发与运营成本，2024年行业量化业务平均ROE为15%，但中小券商普遍亏损，头部券商占走80%的利润

四、2025年及未来券商量化投资的发展趋势

4.1技术融合从“AI工具”到“智能决策中枢”，推动量化投资“范式升级”

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1.1AI大模型“可解释化”技术突破，破解“黑箱”难题2025年，“可解释AI（XAI）”技术将在量化领域规模化应用，通过“注意力机制可视化”“因果推理”等方法，使AI模型的决策逻辑可追溯例如，某头部券商与高校合作研发的“量化模型解释系统”，可自动生成“因子贡献度报告”“风险归因图谱”，帮助客户理解“为什么模型选择这只股票”；监管机构也将基于XAI技术建立“量化策略备案标准”，推动行业从“黑箱”向“透明化”转型

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1.2“多模态+跨市场”数据融合，策略维度再突破2025年，量化投资将进入“全维度数据时代”除传统行情、财务数据外，卫星遥感、卫星图像、社交媒体、物联网等“新型数据”将被广泛应用例如，通过卫星图像分析“新能源电站发电量”、通过物流数据预测“大宗商品价格”，构建“产业级”量化模型；同时，跨境数据整合加速，头部券商将布局“全球量化中台”，实现跨市场（A股、港股、美股）、跨品种（股票、债券、衍生品）的策略协同，捕捉“全球市场的非对称机会”

4.2业务创新从“单一策略”到“场景化解决方案”，满足多元化需求

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2.1“量化+ESG”融合，绿色投资成新增长点第11页共14页ESG（环境、社会、治理）投资已成为全球趋势，2025年券商将推出“ESG量化解决方案”通过构建ESG因子库（如碳排放强度、员工满意度、公司治理得分），开发“ESG增强指数基金”“ESG因子套利策略”等产品例如，华泰证券的“ESG量化组合”通过“负面筛选+正面增强”策略，在2024年实现年化收益18%，超额收益3个百分点，吸引社保基金、主权基金等长期资金配置

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2.2“量化+跨境”布局，服务“双循环”战略随着中国资本市场开放深化，2025年券商将加速“跨境量化”布局一方面，通过“沪伦通”“债券通”等渠道，开发“跨境套利策略”（如A/H股溢价套利、中外市场价差套利）；另一方面，为“走出去”的企业提供“量化对冲”服务，帮助其管理汇率、利率风险例如，中信证券为某新能源企业设计“海外发债+人民币汇率对冲”方案，通过量化模型锁定汇率成本，降低融资风险超50%

4.3生态与监管从“自建自足”到“开放协同”，构建“合规+创新”新生态

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3.1量化“生态联盟”形成，数据与技术共享成主流2025年，“量化生态联盟”将成为行业趋势头部券商牵头，联合科技公司、数据服务商、高校建立“数据共享平台”，中小券商通过“会员制”接入数据与技术，降低研发成本；同时，“策略开源”模式兴起，优质策略通过“模块化授权”共享，推动行业从“同质化竞争”转向“差异化创新”例如，某“量化生态联盟”已整合100+数据源、50+技术工具，中小券商接入后，量化策略研发周期缩短60%，成本降低40%

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3.2智能监管技术应用，“监管科技”与“量化投资”协同发展第12页共14页监管机构将推出“智能监管平台”，通过AI技术监控量化交易异常实时识别“算法操纵”“高频交易过度”等行为，自动预警风险；同时，“监管沙盒”机制扩大，为创新量化策略提供“容错空间”例如，2025年证监会将试点“量化策略灰度测试”，允许券商在“可控范围内”测试创新策略，加速技术落地

4.4客户服务从“产品销售”到“投教+陪伴”，提升客户“获得感”

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4.1“量化投教”普及，零售客户从“参与者”到“投资者”2025年，券商将通过“游戏化投教”“场景化教学”普及量化知识开发“量化模拟交易游戏”，让客户在虚拟环境中体验“因子调参”“组合优化”；通过“短视频+直播”讲解“量化投资如何跑赢市场”，帮助客户建立理性投资理念例如，某券商的“量化投教小程序”上线半年，用户超300万，其中60%的用户表示“通过学习提升了投资决策能力”

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4.2“智能陪伴”服务上线，客户资产“动态优化”成现实2025年，“智能陪伴”将成为高端客户标配通过AI模型实时监控客户持仓，自动生成“资产配置诊断报告”，并推荐“调仓方案”；针对客户“风险偏好变化”，主动调整策略（如从“激进型”转为“稳健型”）例如，某头部券商的“智能陪伴系统”已为10万高净值客户提供服务，客户资产波动率下降20%，满意度提升至92%

五、结语以“稳”促“进”，迈向量化投资新征程2025年的券商量化投资，正站在“规模扩张”与“质量提升”的十字路口一方面，技术突破（AI可解释化、多模态数据融合）与市场需求（机构化、ESG投资）为行业注入强劲动力，量化投资已从第13页共14页“可选业务”变为“核心战略”；另一方面，模型同质化、人才短缺、监管风险等挑战，也考验着行业的“创新智慧”未来，券商量化投资的发展需坚持“稳字当头、以进促稳”在技术上，既要拥抱AI大模型等前沿技术，也要注重“可解释性”与“风险可控”；在业务上，既要拓展“量化+”场景，也要深耕“合规+”体系；在生态上，既要强化“自主可控”，也要推动“开放协同”唯有如此——以技术创新为“引擎”，以合规风控为“底盘”，以客户需求为“导向”——券商量化投资才能真正成为“服务实体经济、提升市场效率”的重要力量，在资本市场高质量发展的浪潮中，书写属于自己的新篇章（全文约4800字）第14页共14页。