市场进入弱势阶段后，价格趋势、成交结构和风险偏好都会发生变化。依赖高换手、小市值暴露或者稳定流动性的策略，可能同时面临因子失效、交易成本上升和组合退出困难。

亿搏资产认为，AI量化应对弱市，不能简单理解为满仓坚持或者全部空仓，而应从追求单一收益目标，转向控制回撤、优化资产结构、动态管理风险敞口，并为不同市场状态配置不同策略。

从小微盘暴露转向质量与流动性约束

2024年初，小微盘股票剧烈调整，部分量化产品因持仓拥挤、流动性收缩和风格暴露出现较大波动。这说明，持有大量股票并不必然代表风险已经分散。如果这些股票具有相似的市值特征、流动性水平和资金来源，组合仍可能在极端环境中同时承压。

亿搏资产将把基本面质量、现金流、负债水平、分红稳定性和交易流动性纳入防御资产评价体系，降低对单一市值风格的依赖。

央国企资产可以作为研究维度之一，但不能简单等同于低风险资产。公司将根据企业经营质量、估值水平、行业周期和流动性进行独立判断，避免以所有制标签代替风险分析，更不会以“长期死扛”替代止损、复核和退出机制。

以动态敞口代替固定仓位

弱市中的核心问题不是预测每一次反弹，而是控制组合在判断错误时可能承担的损失。亿搏资产将建立市场状态识别体系，综合观察趋势、波动率、市场宽度、成交结构、流动性和策略相关性，动态调整净敞口、总仓位及行业集中度。

当模型判断风险上升时，系统可降低高波动资产权重、控制新增仓位并提高组合流动性；当市场出现企稳信号后，再根据风险预算逐步恢复敞口，减少情绪化追涨杀跌。

仓位调整将采用分级触发机制，而不是依赖单一指数点位。系统还将设置最大回撤、单日损失和流动性约束，必要时启动暂停交易与人工复核。

审慎运用量化对冲工具

市场中性和量化对冲策略可以通过股指期货等工具降低部分系统性风险，但“对冲”并不等于没有风险。策略仍可能受到选股失效、基差变化、保证金压力、成交成本和对冲比例偏差的影响。

亿搏资产将根据组合实际风格暴露选择对冲工具，持续监测基差、相关性和对冲成本，避免机械地按照名义市值进行对冲。只有当预期风险降低效果能够覆盖实施成本时，才使用相应工具。

对于不适合完全对冲的组合，公司将通过降低仓位、分散策略和持有流动性资产进行补充，使风险管理不依赖单一衍生品工具。

让AI服务于因子合成与风险预警

在多因子研究中，机器学习可以识别量价、基本面和市场状态之间的非线性关系，减少固定权重模型在风格切换中的僵化。但复杂模型也可能把历史噪声误认为稳定规律。

亿搏资产将采用“简单模型建立基准、复杂模型验证增量”的研究原则，通过滚动测试、样本外验证和压力情景，检验AI模型在上涨、下跌及流动性收缩阶段的表现。

在风险预警方面，AI可用于估计市场压力和组合损失分布，为仓位调整提供参考。但风险概率不是确定预测，模型输出必须由独立风控规则约束，不能让收益模型自行决定风险上限。

探索多智能体研究，不直接放开交易权限

多智能体系统能够分别处理公告、价格、事件、市场环境和风险分析，再对不同信息进行汇总。这种架构有助于提高研究覆盖范围，但短期回测结果不能证明其能够适应所有资产和市场周期。

亿搏资产将把多智能体优先用于信息整理、研究假设、模型检查和压力测试。智能体形成的调仓建议，需要经过数据核验、逻辑审查和风险审批；仓位计算、交易权限和熔断规则继续由确定性系统控制。

风控体系比模型名称更重要

FINSABER等长期测试研究显示，一些此前在短样本中表现突出的LLM交易策略，在扩大股票范围和回测周期后，优势明显衰减。这提醒行业：大模型能够生成投资观点，并不意味着它天然具备持续获得超额收益的能力。

面向未来，亿搏资产将形成“防御资产筛选—市场状态识别—动态敞口管理—对冲成本评估—独立风险控制”的弱市应对体系。公司追求的不是在每次下跌中完全避免损失，而是在市场判断出现偏差时保持损失可控，并保留参与后续机会的资金能力。

弱市真正考验的不是模型能否预测最低点，而是机构能否控制回撤、保持流动性并坚持投资纪律。亿搏资产将以AI提高研究效率，以多策略增强组合韧性，以确定性规则守住风险边界，为不同市场环境下的持续发展积累能力。

风险提示：本文属于行业研究及企业发展规划介绍，不构成投资建议。