數字資管進入淘汰賽：撤DEX、砍小幣、只投“踩過坑”的團隊｜2025 T-EDGE全球對話

12月20日，在2025T-EDGE全球對話中，圍繞著“數字資產的管理與交易策略”主題，主持人Shigeru與五位來自資管機構、交易平臺及策略實踐一線的嘉賓展開深度探討。會議聚焦鏈上與中心化交易策略演進、AI工具應用、流動性波動下的風控調整及量化團隊篩選標準三大核心議題，嘉賓們結合自身豐富的行業實踐與市場洞察，分享了極具參考價值的觀點與經驗。

五位會議嘉賓分別是：

JasonHuang：JZL Capital資產管理負責人，公司2018年成立，核心業務為大類資產分散配置與量化套利服務，當前正推進數字資產置換計劃，拓展傳統合規券商業務以優化交易布局。

王堅波：2017年切入數字資產領域，深耕中低頻量化策略，聚焦多維度有效信息整合，通過統計模型實現最優決策，核心方向是打造穩健型家族基金產品。

Charles：香港中環B7 Capital相關負責人，機構專注數字資產量化策略FOF投資，首期規模1億美金，覆蓋多類策略，已盡調上百家量化團隊，對市場流動性與極端行情應對有深刻認知。

WonderXu：擁有頭部交易平臺機構業務及一級、二級量化投資經歷，2024年加大CTA策略覆蓋，具備豐富的機構合作與市場波動應對經驗。

SpencerFan：2008年進入金融行業，擁有傳統金融背景，2015年成立量化私募，2017年切入數字資產領域，后轉型中頻量化策略研發，推出短線CTA組合策略工具，未來計劃依托區塊鏈技術服務終端用戶。

鏈上策略因安全與效率退潮，中心化交易所+券商成機構配置主流

主持人Shigeru：最近一年，鏈上策略和中心化交易所策略各自有哪些新發展？在實際資產配置或交易中，應該如何權衡鏈上與中心化交易所的策略組合？大模型驅動的AI交易工具在真實交易中是否好用？是噱頭還是有效的輔助交易工具？

Jason Huang：早期曾參與鏈上投機與流動性相關業務，但因智能合約風險認知、去中心化錢包管理效率等問題，目前已逐步退出鏈上資金配置，將重心全面轉向中心化交易平臺。

作為核心交易場景，聚焦中高頻策略，交易收益占比60%-70%，同時為分散風險，正逐步將部分資金轉移至傳統合規券商，形成“中心化交易平臺+合規券商”的雙場景布局，借助券商合規資質與豐富產品拓寬配置邊界。

AI工具僅作為輔助手段，用于提供交易信號參考、協助代碼編寫，且所有AI生成的代碼上線前必須經過人工逐條核對，確保邏輯嚴謹，未參與核心交易決策。

王堅波：鏈上與中心化交易二者屬于不同生態體系，功能定位與激勵導向存在顯著區別。鏈上交易更多聚焦合規需求與生態運營相關方向，交易價值相對有限，僅高頻套利可能存在少量機會；中心化交易平臺憑借成熟機制、豐富產品與高效資金管理功能，仍是大規模資金配置的核心選擇。

中低頻策略下，傳統統計模型已能滿足需求，復雜技術工具并非必需，過度依賴可能增加模型復雜性與不確定性。AI工具的價值主要體現在輔助代碼編寫、基本面分析中的文本處理等場景，核心仍依賴維度篩選與數據結構化能力，高頻策略中其應用空間相對更大。

Charles：對鏈上策略參與保持謹慎態度，核心顧慮集中在安全風險與底層資產穿透難度，參與需以對私鑰管理、智能合約邏輯的深入理解為前提，僅關注頭部去中心化交易平臺的合規套利機會，避免涉足復雜嵌套的相關產品。

AI工具已在量化領域實現多場景滲透，包括因子挖掘、信號生成、文本數據處理等，但部分模型存在“黑盒問題”，當策略出現業績波動時，難以精準歸因問題根源，給風險控制與策略優化帶來挑戰。

Wonder Xu：鏈上策略的分層特征是資金量較小、策略靈活的高頻自營團隊，可在鏈上市場挖掘部分套利機會，但對于資金規模較大的資管機構而言，鏈上交易存在安全性不足、工具便利性欠缺、資金容量有限等約束，收益表現受市場流動性影響顯著。

套利策略與AI工具關聯度較低，傳統算法已能滿足需求；高頻與CTA策略中，AI工具可在數據處理、因子挖掘等環節提升效率，但外部工具對成熟團隊賦能有限，更適合開發能力較弱的中小團隊，當前階段難以成為核心競爭力。

Spencer Fan：鏈上現貨交易因管理痛點，未來仍將是小眾市場，但鏈上合約交易具備一定發展潛力，部分新興平臺在用戶體驗上已接近中心化交易平臺，且合規限制更為寬松，適合全球化布局需求；此外，部分預測市場也存在數據驅動型的投資機會。

組合保證金、多資產保證金、杠桿限制完善等功能迭代，提升了資金使用效率與交易安全性，體現了平臺風控體系的日趨成熟。當前核心價值在于提升開發效率，而非替代人工決策，其生成的相關策略或代碼需人工修正才能使用，無法獨立完成完善的量化策略。但長期來看，在小眾化自動化交易需求領域仍具備一定發展空間。

當流動性消失，“活得長”比“賺得快”更重要

主持人Shigeru：面對1011黑天鵝后市場流動性不充沛的現狀，各位在策略產品的風控機制上，針對流動性問題做了哪些實質性調整？相較于之前，在倉位設置、回撤容忍度、止損邏輯等方面是否有變化？

JasonHuang：建立幣種評級體系是基于市值排名、日均交易量、持倉量、上線時長等核心指標，對交易標的進行評級，設置差異化開倉上限，從源頭控制高風險標的敞口。

每小時推送持倉標的的自動減倉排名及相關保障基金余額變化，針對宏觀數據發布等波動節點，采取境內外同事24小時倒班制，結合多重監控手段，確保市場劇烈波動時能夠第一時間響應。針對市場波動中暴露的流程漏洞，完善程序平倉邏輯與敞口監控機制，明確倉位再平衡要求，避免單一標的過度暴露。

王堅波：核心風控策略是聚焦主流標的交易，這類標的市場深度與流動性更有保障，能夠有效降低交易執行風險，主動收縮小眾標的交易敞口。

市場趨勢較弱、流動性不足時，提高交易信號篩選標準，僅選擇確定性更強的交易機會，大幅降低交易頻率，通過“穩健優先”原則規避潛在風險。依托因子驅動的策略選擇，在一定程度上對沖流動性不足的影響，確保策略在不同市場環境下的相對穩健。

Charles：將風控融入策略與團隊篩選環節，全面核查底層策略的風控細節，要求團隊提供明確的風險應對方案，對缺乏完整市場周期經歷的團隊保持謹慎態度。

在資產、策略、標的等多個維度實施分散配置，避免過度集中，通過不同資產與策略的低相關性，對沖市場高波動性與流動性不足帶來的風險。策略管理者的風控意識與執行能力是風控體系的核心，同樣的策略在不同管理者手中，風險表現可能存在顯著差異，因此將其作為團隊篩選的重要評估指標。

Wonder Xu：市場波動讓團隊深刻認識到小眾標的的流動性風險，當前已大幅收縮小眾標的敞口，將交易重心集中于流動性更有保障的核心資產，平衡風險與收益。

建立動態調整機制，在市場情緒狂熱、投機氛圍濃厚的階段，主動降低整體倉位規模與杠桿率，避免因市場回調與流動性突然收縮導致的被動風險。在合作過程中密切關注團隊的風控執行情況，對不配合風控要求的合作方，即使短期收益表現優異，也會果斷終止合作，避免長期風險。

Spencer Fan：根據市場格局變化，通過客觀數據模型調整不同因子的權重分配，減少主觀判斷帶來的干擾，確保策略在不同市場環境下保持相對穩健的表現。

重點增加市場中性的做市策略與事件驅動型策略配置，這類策略與市場整體流動性關聯度較低，能夠有效對沖收益波動，提升組合的抗周期能力。在應對極端行情與保證常態收益之間尋找平衡點，根據自身風險容忍度設定合理的波動閾值，通過因子優化、策略多元化等方式提升極端行情應對能力。

沒有經歷過完整牛熊的團隊，已不在頭部資方的名單上

主持人Shigeru：各位嘉賓如何看待當前量化及交易策略團隊的賽道發展現狀（團隊數量增長但機構化水平不足的背景下）？作為資管機構或交易平臺，在篩選和評價量化及交易策略團隊時，核心看重哪些標準或指標？

Jason Huang：當前，賽道現狀是部分傳統套利策略競爭日趨激烈，資方對這類策略的興趣有所下降，更傾向于選擇能夠降低管理成本的合作模式；量化團隊的收益空間與分潤比例面臨壓力，資方對合作的穩健性要求日益提高，資金向頭部優質團隊集中的趨勢愈發明顯。

對于團隊的篩選標準為：一是長期波動控制能力，重點關注團隊在極端行情中的表現與恢復能力；二是策略迭代優化能力，評估策略更新頻率及核心指標變化趨勢；三是應急處理與溝通效率，包括極端行情下的響應速度與日常溝通質量；四是差異化競爭優勢，關注團隊獨特的策略邏輯與技術稟賦。

王堅波：技術工具的普及降低了行業入門門檻，但也加劇了分化，部分團隊缺乏核心能力，策略同質化嚴重，難以持續盈利；高頻策略生命周期逐漸縮短，中低頻策略因依賴更穩定的因子與周期邏輯，表現出更強的可持續性；多資產配置的重要性日益凸顯。

對于團隊的篩選標準為：一是因子挖掘與整合能力，尤其是對宏觀數據、行業基本面等關鍵信息的理解與應用能力；二是策略與資產的適配性，評估團隊是否能根據不同資產特性設計適配策略；三是長期主義導向，優先選擇聚焦中低頻、多維度、多資產策略的團隊；四是職業操守與誠信水平，這是長期合作的基礎。

Charles：團隊數量快速增長但質量參差不齊，不少新團隊缺乏完整市場周期經歷，僅在特定市場環境下表現優異，市場風格切換后易出現業績波動；頭部團隊憑借完善的策略體系、技術支撐與風險應對經驗，市場份額持續提升，行業“馬太效應”日益明顯；策略的市場適配性成為核心競爭力。

對于團隊的篩選標準為：一是核心團隊的背景與能力，包括學術基礎、行業經驗、學習能力與人品；二是團隊的風險應對與復盤能力，經歷過市場風險事件并能總結優化的團隊更值得信任；三是定量與定性結合的評估，既關注核心業績數據，也重視風控意識、決策機制等軟因素；四是策略的透明度與可解釋性，避免選擇完全無法歸因的策略。

Wonder Xu：行業中仍存在部分數據不真實的團隊，用模擬數據替代實際交易數據，誤導合作方；團隊機構化運營能力差異顯著，不少團隊缺乏完善的風控與合規流程，難以滿足機構資方的規模化合作需求；策略多元化成為趨勢，具備多策略布局能力的團隊更具競爭優勢。

對于團隊的篩選標準為：一是數據真實性與背景調研，通過多渠道核實團隊過往業績與從業經歷；二是小資金測試與漸進式合作，先通過小規模資金測試團隊表現，再決定是否擴大合作規模；三是風控體系與執行能力，重點關注波動控制、止損邏輯、倉位管理等措施；四是長期跟蹤與動態評估，合作過程中持續關注團隊表現，發現潛在風險及時采取措施。

Spencer Fan：全球范圍內數字資產配置資金持續增長，為量化團隊帶來了廣闊的市場需求；行業格局呈現區域化分工特征，不同區域團隊聚焦本地市場資源與客戶；前沿交易技術與策略迭代能力成為核心競爭力，量化大賽等公開場景成為團隊展示實力的重要平臺。

對于團隊的篩選標準為：一是核心量化指標，包括收益能力、波動控制等基礎評估維度；二是實戰表現與市場適應性，優先選擇經歷過完整市場周期、在不同市場環境下均能保持穩定表現的團隊；三是技術實力與策略壁壘，評估團隊的研發能力、代碼編寫水平與獨特策略優勢；四是合作適配性，包括溝通效率、合規意識與合作態度等。

總體來看，圓桌會議達成了以下共識：在交易場景與工具應用方面，中心化交易所仍是大資金配置的核心場景，鏈上交易在合約領域與小眾需求場景具備增長潛力，但安全性與流動性問題仍是主要約束；AI工具當前以輔助功能為主，在代碼編寫、數據處理、信號參考等環節發揮價值，尚未成熟到替代人工核心決策，未來的發展重點在于提升代碼準確性與策略生成能力，量化團隊需理性看待其價值，避免過度依賴。

在風控與流動性應對方面，流動性不足與黑天鵝事件將成為市場常態，風控機制的動態調整是生存關鍵。核心應對策略包括：聚焦高流動性資產，降低小幣種敞口；建立多維度的風險監控與預警體系，提升極端行情響應速度；通過策略多元化、資產分散配置等方式對沖風險；在風險容忍度范圍內，平衡極端行情應對與常態收益表現，避免走向任何一個極端。

在量化團隊發展與篩選方面，行業競爭加劇推動量化團隊向機構化、專業化、差異化方向轉型，單純依賴單一策略或跟風技術的團隊難以持續發展；團隊篩選需采用“定量+定性”的綜合評估體系，定量指標關注長期收益與風險控制數據，定性指標聚焦團隊核心能力、風控意識、合作適配性等軟因素，同時需通過小資金測試、長期跟蹤等方式，確保合作的安全性與可持續性。

關于Cryptocurrency 2026：由巴倫中國與Diaxfor2026聯合主辦，meCGV、Crypto Alpha、next FIN點AI協辦，匯聚金融、媒體、AI及數字資產生態多方力量的全新品牌，核心目標是用機構級標準打造長期演進的數字資產管理體系。其發起源于當前市場三大趨勢——AI改變決策方式、量化成為主流執行工具、合規決定機構化路徑，聚焦AI、量化與合規制度的協同，構建可持續資產管理能力。

品牌由兩大核心板塊構成：一是2026年4月下旬在香港舉辦的數字資產管理論壇，會前將在中東、美國、亞洲開展閉門分站交流，面向機構投資人，圍繞交易結構、AI策略演化、跨司法轄區合規等議題，回顧市場變化并探討未來交易范式，核心關注算法流動、制度確權與資本長期協作；二是全球數字資產量化交易大賽，2026年1-4月進行60天以上實盤比拼，報名已從2025年底啟動，參賽隊伍需在主流交易平臺用真實賬戶與資金競技，分綜合組和套利組，通過多維度評估篩選穩定、風控能力強的團隊，大賽提供統一追蹤系統，機構可長期觀察篩選合作對象，獎勵包括獎金、機構推薦、媒體曝光等長期價值資源。

CQ2026并非單純賽事，而是真實市場中的能力篩選平臺，旨在連接全球策略團隊與資本，邀請關注AI量化、希望推動策略機構化的團隊及相關投資方參與，共同探索數字資產管理的長期路徑。（全文完，由鈦媒體編輯李婧瀅、劉洋雪、鈦媒體AGI視頻組編譯，相關對話視頻可關注視頻號「趙何娟 Talk」觀看）