著者: Max.s

2024年の劇的な変動と2025年の大きな再編を経て、クオンツ金融業界は新たな岐路に立たされています。先週開催された2025/2026年中国クオンツ投資新年サミットでは、華泰証券研究所のチーフストラテジスト兼チーフファイナンシャルエンジニアである何康博士が、「2025年のクオンツ業界動向と2026年の展望」と題した詳細な講演を行いました。これはA株市場の戦略レポートであるだけでなく、競争が激化する市場においてアルファがいかにして新たな生き残りの余地を見つけることができるかを示す実践マニュアルでもあります。

Web3 と従来の金融の交差点にいる実務家にとって、このレポートは明確なシグナルを示しています。つまり、従来のアルファは衰退しつつあり、一方で、大規模なモデルに基づく「Order as Token」や暗号通貨に代表される代替資産など、新しいパラダイムが機関投資家にとっての戦場になりつつあるということです。

以下は、He Kang 博士の講演に基づいた詳細なレビューと業界展望です。

2025年は、クオンツファイナンス業界にとって、高成長と高ボラティリティが同時に起こる年となるでしょう。重要な変化は、証券中心のプライベート・エクイティ・ファンドの規模が依然として高い一方で、公募型クオンツ・ファンドの成長がさらに加速していることです。2025年第3四半期時点で、公募型インデックス連動型ファンドの規模は2,000億人民元を超え、そのうちアクティブ運用型クオンツ・ファンドは1,200億人民元に達しました。

この背後には興味深い構造的変化があり、トップランクのプレイヤーが変わったのです。

かつてのトッププレーヤーの優位性は揺らぎ、BodaやGuojinといった機関投資家が、極めて柔軟な戦略によってダークホースとして台頭しています。He博士の研究によると、これらのトップクラスのパフォーマンスを誇る公開クオンツファンドは、本質的に「公開ファンドを装ったプライベートファンド」であることが明らかになりました。これらのファンドは、極めて高い売買回転率と驚くほど迅速な戦略反復を誇り、日中取引（T+0）の活用においてはトップクラスのプライベートファンドに匹敵するほどです。

この現象は、2025年の生存ルールを浮き彫りにしています。超過収益の獲得が指数関数的に困難になっているため、レッドオーシャン市場で突破できるのは、極めて柔軟な運用能力を持つ企業だけです。投資家にとって、 「ビッグネームを選んで身を潜める」という従来の投資配分ロジックはもはや通用しません。より洗練されたアトリビューション分析を用いて、真に「アジャイル開発」能力を備えた運用会社を見極める必要があります。

過去5年間、クオンツ取引業界では「銘柄選択に全力を注ぎ、銘柄選択によるアルファを活用して市場変動をカバーする」という見方が主流でした。しかし、2025年の市場教育以降、「マーケット・タイミング」が再び注目を集めています。何康博士は、マーケット・マネージャーをA、B、C、D、Eの5つのタイプに分類しており、最も注目すべきはタイプE、つまりロジックに基づくマーケット・タイミングです。ブラックボックス予測とは異なり、このタイプの戦略は「AならばB」という明確な論理的連鎖を構築します。

サブドメインモデリングの台頭。

市場の効率性が向上するにつれて、普遍的に適用可能な要因を特定することがますます困難になっています。トップマネージャーは「分割統治」戦略を採用しています。つまり、株式市場全体を成長株、循環株、小型株、超小型株などの異なる「ドメイン」に分割し、各ドメイン内で個別にモデルをトレーニングするのです。これは、Web3においてビットコインとオンチェーンのミームコインを同じロジックで取引できないのと似ています。両者の価格設定ロジック、流動性特性、そして参加者構造は全く異なるからです。ドメイン特化型モデリングを通じて、クオンツ戦略は特定の市場セグメントでより高い超過収益を獲得することができます。

ドメイン特化型モデリングが戦術的な最適化だとすれば、大規模言語モデル（LLM）の導入は戦略的な次元削減攻撃です。カン・ヘ博士は、定量金融における大規模モデルの応用について3つのレベルを挙げましたが、その中で最も記憶に残るのは3番目のレベル、すなわち金融取引を言語として扱うこと、すなわち「オーダー・アズ・トークン」です。

従来のNLP（自然言語処理）では、GPTは次の単語（トークン）を予測します。しかし、大規模な金融モデルでは、過去の期間における価格の推移、取引量、注文フローを入力として、モデルは次の「価格トークン」を予測します。これは単なる技術革新ではなく、思考の革命です。

従来の定量モデルは、多くの場合、統計的な線形回帰または非線形回帰に基づいていますが、Transformerアーキテクチャでは、極めて長期にわたる依存関係や複雑な非線形パターンをモデルで捉えることができます。先物取引が、少数の要因の線形重み付けではなく、テキスト生成のように将来の価格経路を「生成」する、事前学習済みの大規模金融モデルに基づくようになることを想像してみてください。これは、現在暗号通貨分野で普及している意図中心のAIエージェント取引ロジックと非常によく似ています。AIはもはや補助的なツールではなく、直接的な実行者なのです。

オルタナティブデータのブルーオーシャン：暗号通貨市場の制度化

A株市場の超過収益が限界に達すると、賢い投資家はリターン・スワップ（TRS）やオフショア企業を通じて相関性の低い代替市場に目を向け始めます。

A株市場のT+1決済システムと日次制限価格と比較すると、暗号資産市場は24時間365日取引、T+0決済、高いボラティリティ、そして分散した流動性を特徴としています。高頻度取引能力とリスク管理モデルを備えたクオンツ運用機関にとって、これは事実上2015年以前のA株市場であり、アルファは至る所にあり、競争環境は未だ確立されていません。

このセクションでは、資金調達率裁定戦略について具体的に紹介します。暗号資産市場の永久契約メカニズムでは、価格アンカーを維持するために、ロングポジションとショートポジションの両方が資金調達手数料を支払う必要があります。強気相場サイクルでは、ロングポジションはショートポジションに高額の手数料を支払わなければならないことがよくあります。これは、固定収入のような「市場中立戦略」を生み出します。つまり、スポットで買い、同額の永久契約をショートすることで、価格変動リスクをヘッジしながら、着実に資金調達手数料を獲得します。この分野では、1Token資金調達率裁定戦略指数が重要な業界指標となっています。

業界データによると、このタイプの戦略は、特定の市場サイクルにおいて従来の債券商品をはるかに上回る年間収益率を持ち、従来の資産（株式や債券）との相関性は極めて低いことが示されています。1Tokenは、プロフェッショナルなデジタル資産サービスプロバイダーとして、市場全体の裁定機会を反映するだけでなく、「手作りのワークショップ」から「制度化されたインデックス」アプローチへの暗号通貨定量取引の進化を体現するインデックスを構築しています。