量化不是印鈔機
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2025,量化沒那么神
去年是量化基金買爆了的一年,高凈值人士沒投量化的,感覺就是落伍了;去年也是量化備受爭議的一年,市場一旦波動大一點,就有人抱怨又被量化割韭菜了。
量化基金去年業績真的很好嗎?可以來看一看數據。
量化的兩大類,量化選股策略和指數增強策略,前者是用各種量化因子進行選股投資,后者是針對某個指數做超額收益。
2025年,公募量化選股類基金的平均收益30.3%,雖然比中證全指有 5.7%的超額收益,但相比885001(萬得偏股混合基金指數,通常代表主動管理基金的收益水平)33.2%的年度收益,實際上是略跑輸的。
再看指數增強型基金,三大寬基300/500/1000增強指數基金年度超額收益分別為3.4%/2.0%/9.6%,其超額收益與主動量化基金也差不多。
所以單看收益率,量化基金去年相對于主動型管理是略跑輸的。
實際上,就過去10年的數據看,量化選股策略也只是略跑贏885001。
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既然量化的收益率沒有大家想得那么明顯,為什么市場都視量化為不可戰勝的洪水猛獸呢?我覺得有幾個原因:
首先是因為量化在2021-2024年連續四年跑贏,給人以量化在進步的感覺,但2025年的跑輸證偽了“技術進步”的錯覺,很可能只是因為那四年的熊市不利于主動基金的表現,反觀2017、19、20這三年牛市,主動管理都跑贏了量化選股。
其次是因為私募量化基金的業績更好。在指數增強策略方面,300/500/1000三大私募寬基指增去年的超額收益分別為+8.6%/+10.4%/+15.1%,遠超公募。
私募對公募的優勢,量化超過主動管理,可能與人才的積累有關,私募量化的薪資往往數倍于公募。
但中國目前公募基金仍然是絕對主力,300指增歷史累積規模更大,而私募指增比較靈活,基本集中在1000/2000這些容易跑出超額的指數上,去年賺錢效應更好。
不過,2025年主動管理私募的收益水平也超過了885001,所以它體現的主要還是私募在牛市中的收益放大效應。
最后,量化策略比較神秘,且這個圈子與傳統金融行業交流較少,比較容易被“妖魔化”——狀多智而近妖。
這些數據引發本文去思考兩個問題:
問題一:為什么2025年,量化策略實際上并沒有超過主動管理太多?
問題二:2026年,量化跟主動誰更強?
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量化不是印鈔機
就公募基金而言,去年的主動基金包攬收益前十名,量化選股雖然整體收益比較高,但前排業績并不突出。這也是量化的一個顯著特點:業績很難特別強,但也不容易犯錯。
大部分量化策略都是多個因子的復雜策略,這些因子考慮到了市場正常行情下的各種可能的變化,因此對風格的容錯率比較高;
反觀主動管理的基金經理,為了獲得比較好的排名和規模(進攻性),或者為了提升持有者的體驗(防御性),往往都在某一兩項能力上特別擅長,出現了大量單一風格高度暴露的基金經理,導致對市場變化的適應性較弱,對風格的容錯率比較低。
典型的例子是,同一策略類似規模的量化基金產品,其優勢往往比較持續,但同為成長策略的主動管理基金,前一年后一年的表現可能天差地別。
但是,量化“不容易犯錯”的背后 ,可能是在不知不覺地積累“大錯特錯”。
量化為了獲得對市場風格的追蹤能力,需要不斷微調因子,如果市場的風格相對單一而且極端化,經過一段時間的微調,可能大部分量化產品都演變成相似的策略。
“容錯率高”是針對正常情況而言,前提是市場風格不發生劇烈變化,但過去三年,量化策略發生了多次“集體回撤”,其中最近的一次就發生在去年8-9月。
最重要的原因正是風格的劇烈變化,上半年市場的超額主要集中在小市值因子和低估值因子,所以上半年市場一直是小微盤策略和杠鈴策略(小盤成長+大盤紅利)占優,量化選股策略不知不覺擁擠到小微盤上,指數增強超額發行1000/2000指數產品,還有不少中性產品通過風格錯配(多小微盤空IF)獲得超額。
結果到了8月,雖然大盤不斷創新高,但市場風格突然轉向中腰部市值指數,量化策略來不及“轉向”,導致持續了一兩個月的量化超額回撤,而這一段行情是少數板塊領漲,如通信有色電子等,恰恰都是基金重倉股,上半年量化相對主動的明顯超額就是這一段時間被主動型基金追上。
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相比量化策略的只看數據不看公司,主動管理基金選股存在股池的硬約束,很多去年能跑出超額收益的小票、題材板股和垃圾股不能買,整體風格傾向于大票和業績票,雖然很多基金為了排名也喜歡抱團,但整體上還是有強烈的個人偏好和整體風控特征,受市場風格影響相對量化更小。
只不過,去年下半年量化只是小幅跑輸,市場并沒有太過關注,但這種模型過于一致導致的暫時失效,在某些市場氛圍中卻有可能被層層放大為股災,比如2024年1月量化的集體巨幅回撤,這才是值得持有人擔心的事。
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從因子擁擠到風控失控
2024年1月,同樣是此前一直有效的小市值因子忽然失效,但這一次疊加了指數的下跌,最終“策略失效”演變為全市場的股災,這是量化策略的三層防護被一一擊穿后的結果。
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第一層防護是“多因子”:
量化策略的多因子,不是讓多個因子一起賺錢,而是為了風險分散和風險對沖,某一段時間,真正賺錢的只有一兩個因子,其他都是閑置甚至負收益狀態,只要整體賺錢就行。
一旦賺錢的因子失效,其他對沖的因子理論上就開始賺錢,所以如果多因子策略設計得比較好,就算小幣值因子突然失效,產品也不會發生很大的回撤。
但如果遇到大盤整體持續下跌,動量、質量、低波、流動性等等全部一起跌,因子的不相關性就消失了,變成“同一條腿”。
隨著多因子策略失效,量化策略的第二層防護“高頻交易”也被擊穿。
高頻策略的好處是不太依賴大盤漲跌,它捕捉短暫而微小的個股阿爾法,積小勝為大勝,一般在大盤下跌中受影響較小。
但高頻量化對流動性的要求非常高,需要個股有足夠的對手盤,且其中有大比例的噪聲交易者(通常是追漲殺跌型散戶),這樣才有連續競價機會和足夠的交易時間降低沖擊成本。
而在某些極端大跌(大漲)的市場行情中,對手盤消失,所有人都在同時賣(同時買),報價不連續,成交價跳躍式下跌(上漲),導致量化執行阿爾法的過程本身制造了負收益,越調倉越虧,量化策略失效。
當高頻策略也失效時,量化只能減倉,這就有可能擊穿第三層防護“風控體系”,讓風控本身成為風險的來源。
一旦“不相關、分散對沖、高頻”這類花里胡哨的東西失效,量化的核心風控與主動型管理產品沒有區別,基本上就是三大招:
凈值回撤到閾值,止損!
波動率上升時,降倉位!
對沖用完,減敞口!
這種硬風控,基本上是在流動性最差的時候賣出,在大家一起賣的時候賣出,當風控主導一切時,量化交易就變成了程序化踩踏。歷史上最慘痛的案例是美股的“黑色星期一”,可以看我的復盤文章《》。
相比而言,主動管理基金總有風險執行不到位的,總是有僥幸心理的,總有賣出速度總是慢半拍的,總是“躺平裝死”的,導致一致性沒有量化崩盤時那么強。
那么2026年是否會發生量化收益明顯不及主動型基金的情況呢?
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現在該選量化還是主動基金
我的答案是都有可能。
量化超額收益來源于某一兩種因子的持續有效,比如25年上半年的小微盤策略;主動型基金的超額收益,在A股往往源于某一個有基本面的板塊的持續上漲,比如下半年的海外算力。
所以牛市中,量化容易跑贏的市場環境往往是戳中了主動基金的人性弱點,典型的包括:
牛市趨勢延續,但主線不穩定,主動型基金押賽道的策略無效
橫截面分化極端(解釋見上一篇《》),強者恒強,主動型基金下不了手
股價嚴重脫離基本面信號,主動型基金不敢加倉
情緒資金主導,題材惡炒,資金避開主動型基金重倉的基本面板塊
至少從前兩周的大盤看,主動型基金比較難受。
反之,市場如果出現了下面的情況,主動型基金就有可能勝出:
第一種是宏觀基本面出現改觀,出現了多個行業的復蘇,特別是基金重倉的龍頭領漲行情,那主動基金有很大可能跑贏量化,類似2017、2019~20年。
第二種量化可能跑輸的場景是政策性大轉向。
量化高度依賴市場信號,而對政策的把握依賴投資者的經驗,特別是政策大轉向的時候,量化的轉向需要大量的市場信號,往往慢于主觀。
2024年以來,政策對于市場的影響越來越大,量化過去幾年的“翻車”都與政策變化造成的風格急轉有關,雖然現在有基于大語言模式的AI量化,但主流產品還是依賴標準化的價格信號。
第三個可能是交易規則變化引發的市場結構變化。
過去幾年,對量化加大監管的呼聲越來越高,特別是對高頻量化,對流動性的限制,提升交易成本,都會讓回測有效的量化策略實際跑不出超額收益。
另外,量化高度依賴市場流動性,監管對兩融資金的限制,和其他降低流動性的做法,都有可能降低量化的收益。
以上三種都是牛市場景下的,就算發生了,量化也同樣有收益。但如果出現了前一章描述的多個場景的結合,比如監管轉向,限制流動性,導致市場前期占優的因子失效,同時疊加大盤趨勢性下跌,多個因子失效,就有可能再度引發類似2024年一月那樣的整體風險。
最后一種是小概率事件,但仍然值得注意,大部分人虧錢都是虧在小概率事件上。
總體而言,可以用下面三個問題判斷是否進入了這種危險狀態:
此前幾個月,市場是否一直是某一種風格極端盈利狀態?
現在的賣盤,是主動選擇,還是被動觸發?
幾個主流的因子,現在是否無一幸免?
量化策略很強,既能在熊市生存,又能在牛市猛沖,但量化并非沒有弱點,它最強大的地方,恰恰是弱點所在,量化不判斷對錯,只重復規律,當所有人都在用同一套統計語言理解市場,而市場已經開始用另一套語言運行,這就是它最危險的時候。
市場更像一個生態位分布,而不是智力競賽,市場各種參與者也是各有其生存策略,作為投資者,最重要的是找到自己的站位,找到與這個站位匹配的策略。
P.S.
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