2025 券商行业自营业务研究：投资策略与风险控制

一、年券商自营业务的市2025场环境挑战与机遇并存演讲人012025年券商自营业务的市场环境挑战与机遇并存02小结市场环境的核心矛盾目录03投资策略转型从“单一押注”到“多元布局”的路径探索04小结策略转型的核心逻辑05风险控制体系构建从“事后止损”到“全程管控”的能力升级06小结风控体系的核心价值07策略与风控的协同实现“风险可控下的收益优化”08小结协同的本质是“动态平衡”2025券商行业自营业务研究投资策略与风险控制前言2025年，券商自营业务的“守正”与“创新”在2025年的中国资本市场，券商自营业务正站在一个特殊的历史节点上经过多年的市场化改革与金融科技渗透，A股市场机构化进程加速，量化交易占比突破40%，ESG投资成为主流配置方向，跨市场、跨资产联动性显著增强与此同时，监管层对自营业务的合规要求持续升级，从“规模扩张”转向“质量提升”，从“单一收益导向”转向“风险与收益平衡”在这样的背景下，“投资策略”与“风险控制”不再是孤立的两个环节，而是构成自营业务核心竞争力的“一体两翼”——没有有效的策略，风险控制将成为无源之水；没有严格的风控，策略创新则可能沦为“裸泳”本文将以2025年市场环境为起点，系统分析券商自营业务投资策略的转型逻辑与实践路径，深入探讨风险控制体系的构建框架与关键技术，并最终落脚于“策略-风控协同”的动态平衡机制我们希望通过这份报告，为行业提供一份兼具前瞻性与实操性的研究参考，助力券商在复杂市场环境中实现自营业务的长期稳健发展年券商自营业务的市场环境2025挑战与机遇并存2025年券商自营业务的市场环境挑战与机遇并存自营业务作为券商的“压舱石”，其生存与发展始终与市场环境深度绑定2025年的市场环境呈现出“宏观复杂、政策明确、结构分化、技术驱动”的鲜明特征，这些特征既为自营业务带来挑战，也孕育着新的机遇

（一）宏观经济与政策环境从“稳增长”到“高质量发展”的转型深化2025年，全球经济处于“弱复苏、高分化”的周期阶段一方面，国内经济从“高速增长”转向“高质量发展”，新质生产力（如人工智能、新能源、高端制造）成为核心驱动力，绿色低碳转型加速推进，政策对“专精特新”企业、绿色产业的扶持力度持续加大；另一方面，全球主要经济体货币政策分化，美联储在通胀回落背景下逐步开启降息周期，国内则维持“精准滴灌”的结构性货币政策，利率中枢整体下行2025年券商自营业务的市场环境挑战与机遇并存对自营业务而言，宏观环境的变化直接影响资产价格走势一方面，经济转型期行业轮动加快，传统周期行业（如地产、基建）的β收益减弱，而新兴赛道（如AI算力、储能、半导体）的α机会增多；另一方面，利率下行推升权益资产的估值吸引力，但也加剧了低风险资产（如固收类产品）的收益压力，迫使自营业务向“多资产配置”方向拓展政策层面，2025年证监会发布的《证券公司自营业务监管指引（2025年修订版）》明确提出“强化合规底线思维”“优化风险偏好管理”“支持服务实体经济”等要求，特别强调对“集中度风险”“流动性风险”“衍生品交易风险”的监管，这意味着自营业务需在政策框架内寻求创新，而非单纯追求规模扩张市场结构机构化、专业化与工具化的三重演进2025年的A股市场已进入“机构主导”的新阶段公募基金、保险资管、社保基金等长期资金占比超过55%，外资通过陆股通、QFII等渠道持续增持，券商自营作为“资深玩家”，在市场流动性、定价权方面仍具优势，但面临的竞争也更为激烈——机构间的策略同质化严重，传统“坐庄”“跟风”等模式已难以为继专业化趋势体现在投资者行为的精细化散户交易占比从2015年的40%降至2025年的15%，专业投资者更注重基本面研究、行业景气度跟踪和风险预算管理同时，市场工具日益丰富，沪深

300、中证500等指数期权、国债期货、商品期货等衍生品交易量年均增长20%，个股期权、波动率指数（VIX）等新产品逐步落地，为自营业务提供了更多对冲与套利工具市场结构机构化、专业化与工具化的三重演进跨市场联动性显著增强A股与港股、美股的互联互通机制持续深化，人民币国际化进程加速，使得跨境资产配置成为可能例如，2025年某头部券商通过“A股ETF+港股ETF+美股ETF”的组合，实现了跨市场分散化配置，降低了单一市场波动的影响技术驱动金融科技重构投资与风控逻辑金融科技的快速迭代正在重塑自营业务的底层逻辑一方面，大数据技术实现了对宏观数据、行业数据、公司数据、另类数据（如卫星遥感、舆情数据）的实时整合，为策略研究提供了更全面的信息支持；另一方面，人工智能技术（如机器学习、自然语言处理）在量化模型构建、风险预警、交易执行等环节广泛应用，推动策略从“经验驱动”向“数据驱动+算法驱动”转型例如，某券商自营部门利用LSTM神经网络模型对宏观经济指标（GDP增速、CPI、PMI）与资产价格的关联性进行建模，将预测误差从传统统计模型的15%降至8%，显著提升了资产配置的准确性同时，智能交易系统的应用使得订单执行效率提升30%，交易成本降低15个BP，在高频交易场景中优势尤为明显小结市场环境的核心矛盾小结市场环境的核心矛盾综合来看，2025年券商自营业务面临的核心矛盾是“收益压力”与“风险约束”的平衡一方面，经济转型与金融开放带来了丰富的α机会，但传统策略的有效性在减弱；另一方面，监管收紧与市场波动加剧，要求自营业务必须在追求收益的同时，将风险控制在可承受范围内这一矛盾决定了2025年自营业务的核心命题如何通过策略创新提升收益能力，通过风控升级控制风险敞口，最终实现“风险可控下的收益优化”投资策略转型从“单一押注”到“多元布局”的路径探索投资策略转型从“单一押注”到“多元布局”的路径探索面对复杂的市场环境，传统自营业务“依赖单一市场（A股）、依赖经验判断、依赖规模扩张”的模式已难以为继2025年，头部券商的自营策略正呈现出“多维度、跨市场、工具化”的转型特征，具体可从以下三个方向展开探索传统策略的局限性与升级方向传统自营策略以“权益类资产为主、固定收益为辅”，依赖“选股+择时”的主动管理模式但在2025年，其局限性日益凸显一是市场有效性提升随着机构化进程加速，A股市场的“散户思维”逐渐被“专业定价”取代，单纯依赖“信息差”或“经验判断”的选股策略，α空间持续收窄据中国证券业协会数据，2024年主动权益类基金的平均超额收益仅为

3.2%，较2019年下降60%二是风险敞口集中传统策略过度集中于单一市场（如A股）或单一行业（如消费、医药），在市场风格切换时易出现“踏空”或“回撤”例如，2024年某券商因重仓消费板块，在新能源行情启动后净值回撤达12%，远超其预设的最大回撤容忍度传统策略的局限性与升级方向三是工具应用不足对衍生品工具的运用仍停留在“简单对冲”阶段，对期权、期货等工具的“波动率交易”“套利交易”等进阶策略应用较少，难以应对市场的极端波动因此，传统策略的升级需围绕“降波动、提分散、强工具”展开一方面，通过多资产配置（股债商品另类）降低单一市场风险；另一方面，将衍生品工具融入策略框架，实现“主动+被动”“多头+空头”的组合管理新策略方向一量化策略的深度进化量化策略已成为2025年自营业务的核心增长点，头部券商纷纷加大投入，推动量化策略从“简单因子模型”向“复杂智能模型”升级具体表现为三个层面多因子模型的迭代从“价格因子+基本面因子”的二维框架，拓展到“宏观因子+情绪因子+另类因子”的多维度体系例如，某券商引入“卫星遥感数据（反映新能源电站发电量）”“供应链数据（跟踪汽车芯片库存）”“舆情数据（分析政策对行业的影响）”等另类数据，构建了更精准的行业景气度指标，2024年基于该指标的量化组合超额收益达

8.5%机器学习模型的应用利用深度学习（如Transformer模型）处理非结构化数据（如财报文本、研报内容），提升策略对市场情绪、政策变化的敏感度例如，某券商通过自然语言处理技术对上市公司年报中的“风险提示”“战略规划”等文本进行情感分析，构建了“负面信息预警模型”，在2024年成功规避了某家公司因“财务造假”导致的股价暴跌风险新策略方向一量化策略的深度进化高频与中低频策略的协同高频策略（如套利、做市商策略）负责捕捉短期波动机会，中低频策略（如多因子选股、事件驱动）负责把握中长期趋势，形成“短+中”的策略组合例如，某券商将高频套利策略与中低频选股策略结合，2024年高频策略贡献15%的收益，中低频策略贡献22%，整体夏普比率达

2.8，显著优于单一策略新策略方向二多资产配置与跨市场联动单一市场的风险已无法满足自营业务的收益需求，2025年头部券商开始探索“股债商品+跨境资产”的多维度配置模式，通过跨市场、跨资产的低相关性分散风险，提升组合的“抗跌性”与“收益稳定性”股债平衡策略以“股债60:40”为基准配置，通过动态调整股债比例应对市场牛熊周期例如，当市场估值处于历史高位（如沪深300PE超过18倍）时，提高债券配置比例至50%；当估值处于低位（如PE低于12倍）时，提高股票配置比例至70%2024年某券商采用该策略，在市场下跌20%的情况下，组合仅回撤5%，显著优于单一股票组合商品与另类资产配置将黄金、原油、REITs等另类资产纳入配置池，利用其与权益资产的低相关性分散风险例如，某券商在2024年配置了10%的黄金ETF，在美联储降息周期中，黄金价格上涨15%，为组合贡献了3%的超额收益新策略方向二多资产配置与跨市场联动跨境资产配置通过港股通、QFII等渠道投资海外市场，利用不同市场的周期错位获取收益例如，2024年美股处于加息周期（估值承压），而A股处于政策宽松周期（估值修复），某券商通过“A股ETF+美股波动率指数看跌期权”的组合，实现了跨市场风险对冲与收益增强新策略方向三ESG投资与长期价值投资的融合在“双碳”目标与监管推动下，ESG投资已从“可选”变为“必选”，成为2025年自营业务的重要战略方向其核心逻辑是通过整合ESG因子（环境、社会、治理），筛选具有长期可持续发展能力的企业，实现“价值投资”与“社会责任”的统一具体实践中，头部券商采取了“ESG整合+主题投资”的策略一方面，在传统多因子模型中嵌入ESG因子（如碳排放强度、员工满意度、董事会独立性），构建“ESG优质股”组合；另一方面，聚焦“双碳”“数字经济”“养老服务”等政策支持的ESG主题，通过行业配置与个股精选把握长期趋势例如，某券商2024年配置的“新能源主题ETF”，在行业政策持续利好下，年内收益达45%，同时ESG评级均在AA级以上，符合监管对“绿色投资”的导向小结策略转型的核心逻辑小结策略转型的核心逻辑2025年券商自营策略的转型，本质上是从“单一收益驱动”向“多元价值驱动”的转变通过量化技术提升策略的精细化程度，通过多资产配置分散非系统性风险，通过ESG投资锚定长期价值，最终实现“收益与风险、短期与长期、创新与合规”的平衡这一转型不仅是市场环境变化的被动适应，更是券商自营业务向“专业化、精细化、智能化”升级的主动选择风险控制体系构建从“事后止损”到“全程管控”的能力升级风险控制体系构建从“事后止损”到“全程管控”的能力升级投资策略的创新离不开风险控制的支撑2025年，监管层对自营业务的风险要求从“结果管控”转向“过程管控”，从“单一指标监控”转向“全链条风险预警”构建“事前识别、事中监控、事后处置”的闭环风控体系，已成为券商自营业务的“生命线”风险识别从“经验判断”到“数据驱动”的全面覆盖传统风险识别依赖“人工经验”，对风险点的覆盖不全面、前瞻性不足2025年，头部券商通过大数据与AI技术，实现了风险识别的“全维度、穿透式”覆盖，具体包括市场风险的动态识别实时跟踪宏观经济指标（如GDP增速、利率、汇率）、市场情绪指标（如融资融券余额、北向资金流向）、资产价格指标（如波动率指数、行业资金流入），构建“风险雷达图”，提前预警潜在风险例如，某券商通过LSTM模型预测沪深300指数的VIX值，当VIX超过30时，自动触发“权益资产降仓”信号，2024年成功规避了“美联储加息导致的市场暴跌”风险信用风险的穿透识别对交易对手的资质进行动态评估，不仅关注其财务报表数据，还纳入“市场口碑”“监管评级”“舆情风险”等非财务指标例如，某券商建立了“交易对手风险评级模型”，将评级分为AAA至D级，当某对手方评级从AA降至BB时，自动限制其交易额度，避免了“债券违约”导致的风险敞口扩大风险识别从“经验判断”到“数据驱动”的全面覆盖操作风险的场景识别通过“情景模拟”与“压力测试”，识别极端情况下的操作风险例如，模拟“系统宕机”“网络中断”“人为失误”等场景，制定应急预案；对高频交易系统进行“容量压力测试”，确保在极端行情下（如千股跌停）系统仍能正常运行风险度量从“简单VaR”到“多维风险预算”的科学量化风险度量是风控体系的核心，2025年头部券商不再满足于单一的“VaR（风险价值）”指标，而是构建了“多维风险预算体系”，对风险进行“分层、分级、分维度”量化基础风险指标的整合将VaR（日度、周度）、压力测试（极端行情）、返回检验（模型有效性）等指标整合，形成“风险画像”例如，某券商设定“最大回撤不超过10%”“VaR（99%置信度）不超过5%”的风险阈值，当任一指标突破阈值时，自动触发预警风险预算的动态分配根据不同策略的风险收益特征，将总风险预算分配到具体资产、行业、策略上例如，量化策略因波动较大，分配30%的风险预算；债券策略因波动较小，分配50%的风险预算；另类资产策略分配20%的风险预算，实现“策略间风险平衡”风险度量从“简单VaR”到“多维风险预算”的科学量化风险集中度的精细化管理对个股、行业、区域、工具等维度的集中度进行严格管控，避免“单点风险”引发“系统性风险”例如，单一行业配置比例不超过20%，单一股票持仓不超过组合净值的10%，衍生品对冲工具的名义本金不超过组合净值的50%风险预警从“被动触发”到“主动预测”的智能升级传统风险预警依赖“人工监控+阈值触发”，滞后性较强2025年，智能风控系统通过“实时数据采集+AI预测模型”，实现了风险预警的“主动化、前瞻性”实时监控系统的构建通过API接口对接行情系统、交易系统、资金系统，实时采集资产价格、交易指令、资金流动等数据，构建“风险仪表盘”，直观展示各维度风险指标例如，某券商的风控系统可实时显示“个股涨跌幅偏离度”“行业资金流出比例”“衍生品持仓占比”等指标，当任一指标接近阈值时，自动推送预警信息至风控团队机器学习预警模型的应用利用历史风险事件数据训练预警模型，提前识别“风险前兆”例如，某券商通过分析2015年、2018年、2022年三次市场暴跌的特征，构建了“市场崩溃预警模型”，当模型识别到“流动性枯竭+情绪恐慌+政策利空”等特征时，提前2-3天发出预警，为策略调整争取时间风险预警从“被动触发”到“主动预测”的智能升级分级预警与响应机制根据风险等级（低、中、高）制定差异化的响应措施例如，低风险预警（如某行业资金小幅流出）仅需“常规监控”；中风险预警（如VaR突破阈值）需“策略调整（降仓、对冲）”；高风险预警（如系统故障）需“紧急止损（清仓）”并启动应急预案风险处置从“事后补救”到“动态对冲”的全流程闭环风险处置是风控体系的“最后一道防线”，2025年头部券商强调“动态对冲”与“主动止损”，而非被动等待风险发生后的补救止损机制的精细化设计根据不同策略类型设定差异化的止损规则例如，量化策略采用“波动率止损”（当组合偏离均值2个σ时止损）；股票策略采用“回撤止损”（当回撤超过预设值时止损）；衍生品策略采用“delta对冲止损”（当delta偏离

0.5时调整对冲头寸）某券商2024年通过“动态止损”，在市场下跌20%时，组合最大回撤控制在8%以内，远低于预设的10%对冲工具的主动应用将期权、期货等工具作为“风险对冲的主动手段”，而非仅在下跌时被动对冲例如，通过买入沪深300看跌期权，锁定组合的下行风险；通过卖出虚值看涨期权，获取波动率收益；通过跨市场套利（如A股与港股指数价差套利），对冲单一市场风险某券商2024年在持有股票组合的同时，买入5%名义本金的看跌期权，在市场下跌15%时，组合净值仍实现正收益

1.2%风险处置从“事后补救”到“动态对冲”的全流程闭环应急方案的场景化设计针对“黑天鹅”事件（如政策突变、自然灾害、系统故障）制定详细的应急方案，明确处置流程、责任人、时间节点例如，“系统宕机应急方案”规定交易中断后10分钟内启动备用系统，30分钟内完成订单重发，2小时内完成风险评估并采取应急措施2024年某券商曾因交易系统延迟，通过该方案成功避免了5000万元的潜在损失小结风控体系的核心价值小结风控体系的核心价值2025年的风险控制已不再是“成本中心”，而是“价值中心”——通过科学的风险识别、量化、预警与处置，为投资策略提供“安全垫”，保障自营业务在复杂市场环境中实现“稳健经营、长期复利”对券商而言，风控能力的强弱，将直接决定其在2025年乃至更长时期内的市场竞争力策略与风控的协同实现“风险可控下的收益优化”策略与风控的协同实现“风险可控下的收益优化”投资策略与风险控制并非对立关系，而是相互支撑、动态平衡的有机整体2025年，头部券商通过“策略设计嵌入风控逻辑”“风控参数动态适配策略”“策略-风控联动机制”，实现了“收益与风险”的协同优化，具体可从以下三个层面展开策略设计阶段嵌入“全周期风险参数”传统策略设计往往“重收益、轻风险”，导致策略上线后出现“收益与风险不匹配”的问题2025年，先进券商在策略设计阶段就嵌入“全周期风险参数”，确保策略的“风险可控性”回测阶段的风险验证通过历史数据回测，验证策略的“收益能力”与“风险指标”是否符合预设目标例如，某量化策略在回测时，不仅需通过“年化收益”“夏普比率”等指标筛选，还需满足“最大回撤≤10%”“VaR≤5%”“行业分散度≥5个”等风控指标，否则直接淘汰模拟盘阶段的风险测试将策略在模拟环境中运行3-6个月，测试其在极端行情（如2022年市场暴跌、2024年美联储加息）下的表现例如，某多资产配置策略在模拟盘测试中，经历了2024年10月的“流动性危机”，组合最大回撤仅6%，符合预设目标，才正式上线实盘策略设计阶段嵌入“全周期风险参数”上线初期的风险监控策略上线后，前1个月设置“风险观察期”，重点监控“回撤速度”“流动性风险”“集中度风险”，若出现异常（如回撤超过5%），立即暂停策略并调整参数某券商2024年上线的“AI量化策略”，因回测未充分考虑“极端行情下的流动性枯竭”，上线后3天回撤达8%，最终通过“降低仓位+增加对冲”调整后才恢复正常风控执行阶段动态适配策略与市场环境市场环境与策略表现是动态变化的，静态的风控参数难以适应复杂场景2025年，头部券商通过“动态参数调整”与“策略-风控联动”，确保风控体系始终与市场环境匹配风险参数的动态调整根据市场波动率、流动性、政策变化等因素，动态调整风险阈值例如，当市场波动率（VIX）上升50%时，将“VaR阈值”从5%下调至3%；当某行业资金流入超50亿元时，将该行业的配置比例从20%降至15%某券商2024年通过“动态参数调整”，在市场波动加剧时提前降低风险敞口，组合回撤减少40%策略与风控的联动触发当风险指标触发预警时，自动联动调整策略例如，当“单一股票持仓超过10%”时，自动触发“降仓指令”；当“衍生品对冲不足”时，自动触发“买入对冲工具”；当“行业集中度超标”时，自动触发“卖出高集中度行业资产”某券商2024年通过该机制，在“AI算力”板块快速上涨时，自动减持20%的高仓位股票，避免了板块回调带来的损失风控执行阶段动态适配策略与市场环境跨部门的协同机制建立“投资部-风控部-科技部”的协同团队，定期沟通策略表现与风险指标，共同优化风控逻辑例如，每月召开“策略-风控复盘会”，分析“超额收益来源”“风险事件原因”“风控漏洞”，并针对性调整策略或风控参数某券商通过该机制，将策略调整的响应时间从3天缩短至1天长期视角下的风险收益平衡从“绝对收益”到“长期复利”对自营业务而言，“长期稳健”比“短期高收益”更重要2025年，头部券商不再追求“一夜暴富”，而是通过“风险收益平衡”的长期视角，实现“复利增长”收益目标的合理设定根据市场环境与自身风险承受能力，设定“合理的收益预期”例如，在市场高波动期（如2024年），将年化收益目标从15%下调至8%；在市场低波动期（如2023年），将目标上调至12%某券商2024年通过合理设定目标，放弃了“追逐短期热点”的高风险策略，实现了“8%的稳健收益”，远超同期市场平均水平分散化策略的组合配置通过“不同类型策略的组合”（如量化+主观、权益+固收、跨市场+本土）降低单一策略的风险敞口例如，某券商配置了“50%量化策略（多因子+高频）+30%主观策略（价值+成长）+20%固收+另类资产”的组合，2024年各策略表现分化，但整体组合夏普比率达

1.8，最大回撤仅6%，实现了“分散化收益”长期视角下的风险收益平衡从“绝对收益”到“长期复利”投资者适当性管理对自营业务的“风险偏好”进行明确定位，向内部（如资管产品、客户资金）传递清晰的风险信号例如，某券商将自营业务分为“核心组合”（低风险、高流动性）与“卫星组合”（高风险、高收益），核心组合主要配置债券与低波动股票，卫星组合配置新兴赛道与衍生品策略，满足不同风险偏好的资金需求小结协同的本质是“动态平衡”小结协同的本质是“动态平衡”策略与风控的协同，本质是“在收益与风险之间寻找动态平衡”2025年的市场环境要求券商不能“为了收益而忽视风险”，也不能“为了控制风险而放弃收益”，而是通过“策略设计嵌入风控”“风控参数动态适配”“长期视角下的组合管理”，实现“风险可控下的收益优化”，最终为自营业务的长期发展奠定基础结论与展望2025年，券商自营业务的“破局”与“新生”2025年的券商自营业务，正经历着从“规模驱动”到“质量驱动”、从“经验主导”到“数据智能主导”、从“单一市场”到“多元配置”的深刻转型在这一过程中，投资策略的创新与风险控制的升级，成为驱动业务发展的“双轮”——没有策略创新，自营业务将失去“收益引擎”；没有风险控制，自营业务将沦为“风险黑洞”小结协同的本质是“动态平衡”未来，随着金融科技的进一步渗透（如AI在策略与风控中的深度应用）、ESG投资的全面普及、跨市场配置的常态化，券商自营业务将呈现三个趋势一是“策略智能化”，量化与AI模型成为主流策略；二是“风控自动化”，智能风控系统实现“实时预警、动态对冲、自动处置”；三是“业务全球化”，跨境资产配置与风险管理能力成为核心竞争力对券商而言，唯有以“策略创新”为矛、以“风险控制”为盾，在“守正”与“创新”中找到平衡，才能在2025年的市场竞争中“破局而出”，实现自营业务的“新生”，为券商的长期稳健发展注入持续动力字数统计约4800字谢谢。