Mesmo que a lógica da estratégia (tendência de seguimento, arbitragem estatística) seja a mesma, as diferenças na aplicação de IA podem fazer com que a correlação de desempenho se desfaça completamente. A quantificação tradicional é uma “competição na mesma pista”, enquanto na era da IA a quantificação é uma “competição em diferentes dimensões”. Com a disparidade de dimensões, os resultados naturalmente divergem drasticamente: um ganha dinheiro, outro perde, formando um cenário de divisão.

A essência é que sua aplicação de IA já formou um ecossistema de ciclo fechado de 「dados - algoritmos - poder de processamento」:
Dados: integração de mais de 120 fontes de dados alternativos (incluindo satélites, opinião pública, dados on-chain), sendo 6 vezes maior que as instituições tradicionais;
Algoritmos: uso de um motor duplo 「LLM + aprendizagem por reforço」, ao invés de um único modelo de machine learning;
Poder de processamento: cluster de GPU próprio, com escala de poder de processamento mais de 10 vezes maior que instituições de médio porte.
Em contraste, a maioria das instituições pequenas e médias ainda está na fase fragmentada de 「comprar dados + alugar poder de processamento + ajustar modelos」 — essa “diferença ecológica” é a verdadeira razão para a diferenciação de desempenho.

Os dados de desempenho da indústria de quantificação em 2025 confirmam de forma direta o impacto das diferenças na aplicação de IA:
Diferenças na aplicação de IA e aglomeração de estratégias
Tempo (experiência de mais de dez anos versus novatos), áreas-chave (pesquisa de sinais / construção de portfólios / execução de negociações) e métodos