核心摘要
- 城堡投资（Citadel）全球量化策略团队（约 180 人，含金融研究员与数据工程师）计划未来一年以「健康的两位数」速度扩编。
- 招聘半径从传统金融毕业生拓展至 Google DeepMind 等 AI 实验室研究员，与 OpenAI、Anthropic 等硅谷公司正面争夺机器学习人才。
- 新设全球股票系统化交易团队，由从 TGS Management 加盟的 Alexey Poyarkov 领衔。
- 旗下 Tactical Trading 基金 2026 年前八月回报 24.7%，自 2008 年成立年化约 20%；Citadel 管理约 760 亿美元。
- 为抑制人员流失，Citadel 对投资岗位施加最长达两年的非竞争协议（non-compete），并外购其他对冲基金的交易洞见。
📑 文章目录
- 事件概述 — 城堡投资的量化扩编计划与团队结构
- 人才争夺新前线 — 对冲基金与硅谷的正面交锋
- AI 如何重塑量化团队的技能结构 — 机器管理者与信号半衰期
- 对基金管理人的启示 — 规模经济与固定成本
本文由 Aiying 艾盈基金合规团队原创。艾盈持有香港信托或公司服务提供者牌照（TCSP），专注传统及加密基金架构与离岸合规。转载需授权。
据彭博社（Bloomberg）2026 年 9 月 25 日报道，美国多策略对冲基金城堡投资（Citadel）正扩大其量化投资业务，并将招聘范围从传统的金融研究员延伸至人工智能实验室。在全球大型多策略平台（multi-manager platform）争相扩充投研容量的背景下，这一事件折射出基金管理人对机器学习人才的争夺已进入与硅谷科技公司直接竞价的阶段。本文从基金架构与合规视角，拆解这场人才战的底层逻辑与对同业的影响。
事件概述
扩编规模与团队结构
全球量化策略负责人 Navneet Arora 表示，Citadel 的量化投资部门目前约有 180 名金融研究员与数据工程师，计划在未来一年以「健康的两位数」速度增长。与之配套，一支由 Alexey Poyarkov 领衔的新团队已经成立，专注全球股票的系统化交易（systematic trading）；Poyarkov 此前任职于 TGS Management。该部门自 2012 年以较长持有期的策略起步，其后逐步向较短持有期交易延伸，与高频交易机构形成双向渗透的竞争格局。
业绩背景与资金配置
支撑扩编的是扎实的业绩：Tactical Trading 基金将基本面股票投资与量化技术结合，2026 年前八月回报达 24.7%，自 2008 年成立以来年化回报约 20%（据知情人士转述）。Citadel 目前管理约 760 亿美元，横跨股票、固定收益与大宗商品（equities, fixed income, commodities），并为量化策略配置「数十亿美元」级别的资金。Arora 称新增人手旨在巩固既有股票业务，并向期货与波动率等方向延展能力。
人才争夺新前线：对冲基金与硅谷的正面交锋
从大学到 AI 实验室的招聘半径
在保持校园招聘的同时，Citadel 将猎才半径扩至 Google DeepMind 等 AI 实验室，目标人选需能提出投资构想，并将日益强大的 AI 系统转化为交易策略。首席运营官 Gerald Beeson 称这为公司招聘「开辟了新前沿」，因为所需人才同时被 OpenAI、Anthropic 等硅谷企业争抢。对基金管理人而言，投研团队的构成正从「金融背景主导」转向「机器学习与金融复合背景」。
非竞争协议与留人手段
为防止核心人员流向竞争对手，Citadel 对投资岗位（含部分分析师）施加最长两年的非竞争协议，并近期推出向外购其他对冲基金交易洞见的计划，以反哺自身策略。这类安排在美国受《1940 年投资顾问法》（Investment Advisers Act）及美国证券交易委员会（SEC）对注册投资顾问的合规框架约束，基金管理人须在留才与公平竞争、信息披露义务之间保持平衡。
AI 如何重塑量化团队的技能结构？
「机器管理者」与信号半衰期的约束
Arora 的判断是：AI 并未取代人类研究员，而是降低了编程能力的重要性，同时抬高了「能提出投资构想并指挥自动化系统」者的价值——他称之为「机器的管理者」。这一观点背后有量化约束：纽约大学一项研究指出，一个盈利信号的超额收益半衰期已从 AI 普及前的五到七年缩短至约 18 个月，因共享工具让可盈利想法更快被耗尽。短期策略数据充裕却易被复制，长周期策略数据稀缺、模型复杂，优势更难被对手与机器识别，因而更持久。对基金架构设计者而言，这意味着人才与算力投入必须向更长周期、更低同质化的信号倾斜。
对基金管理人的启示
规模经济与固定成本上升
Arora 强调，技术、人才「一切都更贵」，运营业务的固定成本抬升，使规模比以往更重要——他鼓励团队「想更大、走更大」。对多策略平台而言，扩编不仅是人力问题，更是基础设施投资问题：更低的交易足迹有助于保护专有策略，但更高的技术与人才成本倒逼平台做大规模。在美国证券法下，注册投资顾问还须就这种集中化投入履行适当的合规与风控义务。
常见问题（FAQ）
AI 会取代量化研究员吗？
据 Citadel 全球量化策略负责人的表述，AI 正在接管编程等技术性环节，但并未消除对能识别投资机会、并指挥自动化系统的研究者的需求；相反，这类「机器管理者」的价值在上升。短期策略的超额收益因 AI 加速衰减，长期策略因数据与模型稀缺更具韧性，人才配置应向前者倾斜。
城堡投资的量化扩编对同业意味着什么？
它标志多策略平台的人才战已从金融业内部（银行、交易公司）外溢至与硅谷 AI 公司直接竞价。同业若要保留资深 PM 与研究员，须在平台资源、非竞争安排与合规边界之间重新权衡，并正视规模经济带来的成本门槛。
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来源
- Hedgeweek, “Citadel targets AI researchers in quant team expansion push”, 2026-09-28
- Bloomberg, “Citadel Hunts for ‘Managers of Machines’ in Quant Hiring Push”, 2026-09-25
初版日期：2026-09-29 | 最后更新：2026-09-29