对冲基金从未停滞不前，但不断寻求增量优势——超越市场、超越同行、超越机器——正变得越来越忙碌。
世界上财力最雄厚的最大的管理者总是在寻求别人没有的信息。这种搜寻催生了整个行业，例如专家网络和另类数据供应商，它们有望让基金的投资组合经理在竞争中占据优势。近年来，持续不断的人才争夺战是由寻求囤积最优秀交易员的基金推动的。
现在，公司越来越多地转向外部的想法。
基金正在拥抱阿尔法捕捉计划——这些计划从交易员、市场数据或卖方研究中获取收费的想法——为他们的投资引擎提供另一种燃料来源。这是日益制度化行业的最新演变，市场变化太快，投资优势难以持久，而人工智能正在侵蚀竞争优势。
已经主导该行业的大型多经理平台——Millennium、Citadel、Point72、Balyasny、Marshall Wace 等公司——希望垄断最佳投资理念。他们建立的投资机器依赖于源源不断的跑赢市场的概念，这些概念历来都来自他们自己的才华横溢的交易员团队。
人才战应对？
由于近乎无限的招聘预算、人为缩小求职者群体的限制性竞业禁止条款以及管理资产的激增，招募新投资者的成本已经上升到基金正在寻找原始资源的程度。
“大型多管理公司正在探索买方阿尔法捕获，原因很简单：他们需要部署比核心 Pod 模型允许的更多的资本。外部阿尔法捕获可以让他们以比内部组建团队更低的成本扩大供应，”阿尔法理论 (Alpha Theory) 的首席执行官卡梅伦·海特 (Cameron Hight) 表示。阿尔法理论是一个帮助小型基金规模和投资组合定位的研究平台。
Citadel 的量化部门和 Point72 正在构建买方阿尔法捕获计划，该计划将与外部基金合作，为他们提供信号——告知基金是否应该购买、出售或持有资产的数据——以换取费用。竞争对手 Millennium 和 Balyasny 正在考虑。
Rokos 正在创建一个项目，专注于编制卖方股票研究并筛选交易机会，这是由 Marshall Wace 长期运行的 TOPS 策略首创的结构。
两位知情人士表示，Marshall Wace 和 Rokos 都运行着自己的宏观阿尔法捕捉计划，该计划负责编制和处理卖方研究部门的利率预测。
Alpha 捕获——内部和外部——并不是什么新鲜事。正如 資本才俊 此前报道的那样，Man Group 和 Squarepoint 等基金近年来都纷纷扩充自己的团队。内部计划，即中心书籍，几十年来一直是最大的管理者的核心部分。
一位分配员表示，大型多策略公司股权部门的“肮脏小秘密”是，平均而言，中心账簿是选股操作中最赚钱的部分之一。扩大成本效益结构以寻找更多想法是很自然的事情。
例如，聘请一名新的投资组合经理可能要花费数百万美元来聘请内部人员。与外部经理合作可能只是成本的一小部分。
人工智能创造公平的竞争环境
人工智能的进步促使企业更加努力地寻找新想法。过去来自替代数据（例如信用卡收据和卫星图像）等来源的优势已经消失。
它使得只有少数人能够访问或拥有的数据变得更加有价值。
一些公司正在围绕这一前提制定投资策略。 Aethon Fund 是面向散户投资者的市场研究平台 Prospero 创始人 George Kailas 创办的新公司，将利用多年来使用该平台的散户交易者产生的信号进行投资。
“几十年来，量化基金在数据预算上展开竞争，比其他所有人都花更多的钱来寻找其他人无法找到的阿尔法，”这只价值 5000 万美元的新基金的新闻稿中写道。
“Aethon 是建立在人工智能结束这场竞赛的基础上的，它是围绕新现实的关键差异化因素构建的：专有数据输入在机构使用之前经过压力测试。”
决定利用大众知识的不仅仅是宽客。大卫·斯特默曼 (David Stemerman) 创立了多空基金 Conatus Capital，并为史蒂文·曼德尔 (Steven Mandel) 的 Lone Pine 挑选股票，但现在经营 CenterBook Partners，该公司根据数十位合伙人经理的想法进行资本投资。
斯特默曼说，尽管外部阿尔法捕获主要是一项系统性业务，但科学也是一门艺术。
他说：“只有当管理者相信这对他们自己和投资者有利时，他们才会参与，而这取决于与另一家将在其上进行交易的对冲基金共享数据的信任。”
