香港2026年8月12日 /美通社/ — 近日，高盈量化董事長吳超接受香港主流財經媒體《信報財經新聞》「CEO AI｜EJ Tech——高管對談」專訪，圍繞人工智能如何改變量化投資行業展開深入交流。從AI代理重構投研流程，到微秒級交易執行，再到AI時代下量化機構的技術競爭與人才建設，吳超分享了高盈量化在AI與量化交易融合方面的實踐與思考。
《信報》專訪原文：
《港量化投資鬥快 交易時延僅3微秒｜高盈採用AI代理 兼以晶片並行運算》
從人工挖掘因子，到AI驅動自主研究
《信報》在報道中關注到，隨著AI技術加速進入金融市場，量化投資的研究方式也正在發生變化：傳統依賴人工進行因子研究、回測和策略開發的模式，逐步向自動化、智能化演進。吳超在專訪中表示，近年來AI代理技術的發展，進一步改變了量化投研的組織方式——不同AI代理可以承擔數據挖掘、財務數據、量價信息、新聞及另類數據等不同研究任務，並在統一框架中進行協作。
在高盈量化內部，AI的應用也已經從輔助數據分析逐步深入策略研發。公司近年來持續推進AI大模型與強化學習算法的融合，構建AI端到端策略框架，使策略能夠圍繞數據、模型及市場反饋持續迭代，推動量化投研從傳統「人工因子挖掘」進一步走向「大模型智能決策」。
當AI進入高頻交易，速度仍是核心競爭力
除了投研方式的變化，《信報》亦重點關注量化交易中的另一項核心能力——交易執行速度。
根據專訪，高盈量化通過FPGA可編程芯片與GPU大規模並行計算等技術，將平均交易延遲降低至約3微秒。在高頻交易場景中，從策略產生信號到訂單執行，每一個環節的延遲都可能影響最終交易結果，因此算法、硬件與基礎設施之間的協同成為量化機構的重要技術壁壘。
高盈量化目前已在硬件加速、算法模型及算力基礎設施等環節進行全鏈路優化，並形成「芯片 + 算法 + 雲」協同的技術體系。公司同時將服務器集群部署於多個全球主要金融市場的數據中心，以工程及基礎設施能力支持量化策略的穩定執行。
對於市場關注的「AI是否會造成量化策略同質化」，吳超在專訪中認為，即使機構使用相近的基礎模型，不同機構在訓練架構、模型調優、特徵定義、數據體系及參數設置等方面仍存在顯著差異，因此最終生成的策略並不會簡單趨同。
扎根香港，持續投入金融AI研發
專訪同時談及香港作為國際資產管理中心對於量化機構發展的意義。吳超表示，高盈自成立以來一直扎根香港，並將香港視為連接全球資本、資產管理及國際量化業務的重要樞紐；與此同時，公司也持續通過全球人才引進及產學研合作強化研發能力。
目前，高盈量化已與清華大學、香港理工大學等高校及科研團隊開展研究合作，並持續推動前沿AI技術向金融場景轉化；在產業協同方面，公司亦通過與AI企業合作，探索決策智能、大模型技術與量化交易工程的進一步融合。
關於高盈量化
高盈量化業務體系涵蓋金融與科技兩大板塊。金融板塊中，旗下高盈資管為香港證監會認可持牌法團（中央編號：BGA871），核心定位為AI驅動的量化交易資產管理機構，目前資產管理規模超過32億美元。
在科技板塊，高盈圍繞人工智能、大數據及雲計算等技術搭建AI實驗室及數據中心，並持續推進高性能回測雲計算、量化交易基礎設施及軟件系統研發。從微秒級交易執行到AI端到端策略框架，高盈量化正持續探索AI與量化投資深度融合的技術路徑，並以香港為基地連接全球金融市場及科研資源。
香港2026年8月12日 /美通社/ — 近日，高盈量化董事長吳超接受香港主流財經媒體《信報財經新聞》「CEO AI｜EJ Tech——高管對談」專訪，圍繞人工智能如何改變量化投資行業展開深入交流。從AI代理重構投研流程，到微秒級交易執行，再到AI時代下量化機構的技術競爭與人才建設，吳超分享了高盈量化在AI與量化交易融合方面的實踐與思考。
《信報》專訪原文：
《港量化投資鬥快 交易時延僅3微秒｜高盈採用AI代理 兼以晶片並行運算》
從人工挖掘因子，到AI驅動自主研究
《信報》在報道中關注到，隨著AI技術加速進入金融市場，量化投資的研究方式也正在發生變化：傳統依賴人工進行因子研究、回測和策略開發的模式，逐步向自動化、智能化演進。吳超在專訪中表示，近年來AI代理技術的發展，進一步改變了量化投研的組織方式——不同AI代理可以承擔數據挖掘、財務數據、量價信息、新聞及另類數據等不同研究任務，並在統一框架中進行協作。
在高盈量化內部，AI的應用也已經從輔助數據分析逐步深入策略研發。公司近年來持續推進AI大模型與強化學習算法的融合，構建AI端到端策略框架，使策略能夠圍繞數據、模型及市場反饋持續迭代，推動量化投研從傳統「人工因子挖掘」進一步走向「大模型智能決策」。
當AI進入高頻交易，速度仍是核心競爭力
除了投研方式的變化，《信報》亦重點關注量化交易中的另一項核心能力——交易執行速度。
根據專訪，高盈量化通過FPGA可編程芯片與GPU大規模並行計算等技術，將平均交易延遲降低至約3微秒。在高頻交易場景中，從策略產生信號到訂單執行，每一個環節的延遲都可能影響最終交易結果，因此算法、硬件與基礎設施之間的協同成為量化機構的重要技術壁壘。
高盈量化目前已在硬件加速、算法模型及算力基礎設施等環節進行全鏈路優化，並形成「芯片 + 算法 + 雲」協同的技術體系。公司同時將服務器集群部署於多個全球主要金融市場的數據中心，以工程及基礎設施能力支持量化策略的穩定執行。
對於市場關注的「AI是否會造成量化策略同質化」，吳超在專訪中認為，即使機構使用相近的基礎模型，不同機構在訓練架構、模型調優、特徵定義、數據體系及參數設置等方面仍存在顯著差異，因此最終生成的策略並不會簡單趨同。
扎根香港，持續投入金融AI研發
專訪同時談及香港作為國際資產管理中心對於量化機構發展的意義。吳超表示，高盈自成立以來一直扎根香港，並將香港視為連接全球資本、資產管理及國際量化業務的重要樞紐；與此同時，公司也持續通過全球人才引進及產學研合作強化研發能力。
目前，高盈量化已與清華大學、香港理工大學等高校及科研團隊開展研究合作，並持續推動前沿AI技術向金融場景轉化；在產業協同方面，公司亦通過與AI企業合作，探索決策智能、大模型技術與量化交易工程的進一步融合。
關於高盈量化
高盈量化業務體系涵蓋金融與科技兩大板塊。金融板塊中，旗下高盈資管為香港證監會認可持牌法團（中央編號：BGA871），核心定位為AI驅動的量化交易資產管理機構，目前資產管理規模超過32億美元。
在科技板塊，高盈圍繞人工智能、大數據及雲計算等技術搭建AI實驗室及數據中心，並持續推進高性能回測雲計算、量化交易基礎設施及軟件系統研發。從微秒級交易執行到AI端到端策略框架，高盈量化正持續探索AI與量化投資深度融合的技術路徑，並以香港為基地連接全球金融市場及科研資源。
香港2026年8月12日 /美通社/ — 近日，高盈量化董事長吳超接受香港主流財經媒體《信報財經新聞》「CEO AI｜EJ Tech——高管對談」專訪，圍繞人工智能如何改變量化投資行業展開深入交流。從AI代理重構投研流程，到微秒級交易執行，再到AI時代下量化機構的技術競爭與人才建設，吳超分享了高盈量化在AI與量化交易融合方面的實踐與思考。
《信報》專訪原文：
《港量化投資鬥快 交易時延僅3微秒｜高盈採用AI代理 兼以晶片並行運算》
從人工挖掘因子，到AI驅動自主研究
《信報》在報道中關注到，隨著AI技術加速進入金融市場，量化投資的研究方式也正在發生變化：傳統依賴人工進行因子研究、回測和策略開發的模式，逐步向自動化、智能化演進。吳超在專訪中表示，近年來AI代理技術的發展，進一步改變了量化投研的組織方式——不同AI代理可以承擔數據挖掘、財務數據、量價信息、新聞及另類數據等不同研究任務，並在統一框架中進行協作。
在高盈量化內部，AI的應用也已經從輔助數據分析逐步深入策略研發。公司近年來持續推進AI大模型與強化學習算法的融合，構建AI端到端策略框架，使策略能夠圍繞數據、模型及市場反饋持續迭代，推動量化投研從傳統「人工因子挖掘」進一步走向「大模型智能決策」。
當AI進入高頻交易，速度仍是核心競爭力
除了投研方式的變化，《信報》亦重點關注量化交易中的另一項核心能力——交易執行速度。
根據專訪，高盈量化通過FPGA可編程芯片與GPU大規模並行計算等技術，將平均交易延遲降低至約3微秒。在高頻交易場景中，從策略產生信號到訂單執行，每一個環節的延遲都可能影響最終交易結果，因此算法、硬件與基礎設施之間的協同成為量化機構的重要技術壁壘。
高盈量化目前已在硬件加速、算法模型及算力基礎設施等環節進行全鏈路優化，並形成「芯片 + 算法 + 雲」協同的技術體系。公司同時將服務器集群部署於多個全球主要金融市場的數據中心，以工程及基礎設施能力支持量化策略的穩定執行。
對於市場關注的「AI是否會造成量化策略同質化」，吳超在專訪中認為，即使機構使用相近的基礎模型，不同機構在訓練架構、模型調優、特徵定義、數據體系及參數設置等方面仍存在顯著差異，因此最終生成的策略並不會簡單趨同。
扎根香港，持續投入金融AI研發
專訪同時談及香港作為國際資產管理中心對於量化機構發展的意義。吳超表示，高盈自成立以來一直扎根香港，並將香港視為連接全球資本、資產管理及國際量化業務的重要樞紐；與此同時，公司也持續通過全球人才引進及產學研合作強化研發能力。
目前，高盈量化已與清華大學、香港理工大學等高校及科研團隊開展研究合作，並持續推動前沿AI技術向金融場景轉化；在產業協同方面，公司亦通過與AI企業合作，探索決策智能、大模型技術與量化交易工程的進一步融合。
關於高盈量化
高盈量化業務體系涵蓋金融與科技兩大板塊。金融板塊中，旗下高盈資管為香港證監會認可持牌法團（中央編號：BGA871），核心定位為AI驅動的量化交易資產管理機構，目前資產管理規模超過32億美元。
在科技板塊，高盈圍繞人工智能、大數據及雲計算等技術搭建AI實驗室及數據中心，並持續推進高性能回測雲計算、量化交易基礎設施及軟件系統研發。從微秒級交易執行到AI端到端策略框架，高盈量化正持續探索AI與量化投資深度融合的技術路徑，並以香港為基地連接全球金融市場及科研資源。
香港2026年8月12日 /美通社/ — 近日，高盈量化董事長吳超接受香港主流財經媒體《信報財經新聞》「CEO AI｜EJ Tech——高管對談」專訪，圍繞人工智能如何改變量化投資行業展開深入交流。從AI代理重構投研流程，到微秒級交易執行，再到AI時代下量化機構的技術競爭與人才建設，吳超分享了高盈量化在AI與量化交易融合方面的實踐與思考。
《信報》專訪原文：
《港量化投資鬥快 交易時延僅3微秒｜高盈採用AI代理 兼以晶片並行運算》
從人工挖掘因子，到AI驅動自主研究
《信報》在報道中關注到，隨著AI技術加速進入金融市場，量化投資的研究方式也正在發生變化：傳統依賴人工進行因子研究、回測和策略開發的模式，逐步向自動化、智能化演進。吳超在專訪中表示，近年來AI代理技術的發展，進一步改變了量化投研的組織方式——不同AI代理可以承擔數據挖掘、財務數據、量價信息、新聞及另類數據等不同研究任務，並在統一框架中進行協作。
在高盈量化內部，AI的應用也已經從輔助數據分析逐步深入策略研發。公司近年來持續推進AI大模型與強化學習算法的融合，構建AI端到端策略框架，使策略能夠圍繞數據、模型及市場反饋持續迭代，推動量化投研從傳統「人工因子挖掘」進一步走向「大模型智能決策」。
當AI進入高頻交易，速度仍是核心競爭力
除了投研方式的變化，《信報》亦重點關注量化交易中的另一項核心能力——交易執行速度。
根據專訪，高盈量化通過FPGA可編程芯片與GPU大規模並行計算等技術，將平均交易延遲降低至約3微秒。在高頻交易場景中，從策略產生信號到訂單執行，每一個環節的延遲都可能影響最終交易結果，因此算法、硬件與基礎設施之間的協同成為量化機構的重要技術壁壘。
高盈量化目前已在硬件加速、算法模型及算力基礎設施等環節進行全鏈路優化，並形成「芯片 + 算法 + 雲」協同的技術體系。公司同時將服務器集群部署於多個全球主要金融市場的數據中心，以工程及基礎設施能力支持量化策略的穩定執行。
對於市場關注的「AI是否會造成量化策略同質化」，吳超在專訪中認為，即使機構使用相近的基礎模型，不同機構在訓練架構、模型調優、特徵定義、數據體系及參數設置等方面仍存在顯著差異，因此最終生成的策略並不會簡單趨同。
扎根香港，持續投入金融AI研發
專訪同時談及香港作為國際資產管理中心對於量化機構發展的意義。吳超表示，高盈自成立以來一直扎根香港，並將香港視為連接全球資本、資產管理及國際量化業務的重要樞紐；與此同時，公司也持續通過全球人才引進及產學研合作強化研發能力。
目前，高盈量化已與清華大學、香港理工大學等高校及科研團隊開展研究合作，並持續推動前沿AI技術向金融場景轉化；在產業協同方面，公司亦通過與AI企業合作，探索決策智能、大模型技術與量化交易工程的進一步融合。
關於高盈量化
高盈量化業務體系涵蓋金融與科技兩大板塊。金融板塊中，旗下高盈資管為香港證監會認可持牌法團（中央編號：BGA871），核心定位為AI驅動的量化交易資產管理機構，目前資產管理規模超過32億美元。
在科技板塊，高盈圍繞人工智能、大數據及雲計算等技術搭建AI實驗室及數據中心，並持續推進高性能回測雲計算、量化交易基礎設施及軟件系統研發。從微秒級交易執行到AI端到端策略框架，高盈量化正持續探索AI與量化投資深度融合的技術路徑，並以香港為基地連接全球金融市場及科研資源。
