量化多头策略迎大考 行业竞争步入精细化比拼阶段

 

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　　● 本报记者 王辉

　　近期，A股主要股指在年内高位区域持续震荡，前期领涨的科技成长主线热度下降，个股赚钱效应明显减弱。在这一背景下，量化多头策略业绩呈现显著分化，头部机构凭借全频段阿尔法与多维度策略迭代展现出更强韧性。面对因子衰减、成本攀升及合规趋严等多重挑战，量化行业正加速向平台化、人工智能（AI）化及多策略化演进，以适应愈发复杂的市场环境，行业竞争步入精细化比拼的新阶段。

　　业绩面临考验

　　11月以来，市场进入股指高位震荡、个股分化格局，量化多头策略面临严峻考验。百亿级量化私募蒙玺投资相关负责人直言，在此市况下，“量化多头策略承压明显，短期内部分传统因子和风格类信号有效性出现变化，导致策略超额获取能力减弱”。



　　上海蝶威私募创始合伙人魏铭三提供的数据显示，在10月市场赚钱效应边际回落时，量化多头产品当月仍实现了约0.93%的平均回报率和1.5%的超额收益率，优于同期主观多头策略的表现。但某第三方渠道机构的数据显示，第四季度以来，多数头部及腰部量化机构在超额收益率方面出现明显分化。

　　这种分化在11月以来的行情中继续演绎。念空科技总经理王丽观察发现，随着中小盘和微盘股有所回暖，量化多头策略里的指增策略超额收益迎来快速修复，而量化选股策略内部则出现鲜明的割裂：“风格偏小市值与风格偏大股票的量化选股，阶段性表现有显著差异。”

　　蒙玺投资相关负责人进一步表示，那些“凭借全频段阿尔法策略布局，捕捉更为多元超额收益”的机构，近期实现了强劲稳健的业绩。与此相对应的是，一些策略单一、迭代缓慢的机构近期整体业绩表现不尽如人意。

　　面对市场的复杂变化，一家匿名的腰部量化私募负责人坦言，近期其策略风格已明显转向防守。“近一两周量化指增策略的超额收益衰退，在市场处于高位、赚钱难度增加时，我们主动收敛了组合的整体风格暴露，不再追逐短期热点。”该负责人表示，“同时，我们加强了对回撤的控制，通过严格的风险预算管理，确保组合在波动中保持稳健。”他认为，超额收益的获取虽面临挑战，但并非无处可寻，关键在于策略的精细度和风控的纪律性。

　　策略积极迭代

　　指数高位震荡、个股持续分化，如同一面镜子，照出了量化策略内在的运作难点与进化方向。

　　魏铭三将相关难点归纳为三大挑战：一，因子有效性下降，过去两年表现突出的“小盘+高波动+高成长”因子，出现收益递减，模型需要在因子权重和持仓集中度上“动态降低拥挤因素”；二，综合交易成本显著攀升，在日均万亿成交额的高流动性环境下，不少量化策略在中小盘股票上高度重叠，撮合成本、冲击成本显著上升，对交易执行、盘口微结构建模提出了更高要求；三，合规边界日益明晰，量化策略需在回转效率、交易节奏与监管要求之间寻求新平衡。

　　为应对这些挑战，不少头部、腰部机构正展开多维度迭代。蒙玺投资介绍，其应对措施包括：积极布局全频段趋势预测以降低单一频段失效风险；不断改进算法与成本建模以控制滑点；以及引入另类数据等，不断降低对传统数据和因子的依赖。该机构表示，其核心理念是“用动态风控代替被动持仓，降低回撤幅度”，上述调整在近期震荡偏弱的市况中较为有效。

　　魏铭三表示，其所在机构的应对策略是通过“多周期、多因子组合”来弱化单一拥挤风格，并增加了“红利、价值、质量类因子权重”。同时，在信号层面引入更多如产业链数据、公告/研报文本等结构化和非结构化信息，旨在提高对风格切换与主题轮动的响应速度。

　　前述匿名腰部量化私募负责人称：“现在必须沉下心来做更深的数据挖掘和基本面逻辑嵌入。”该机构近期尝试将更多的宏观周期和行业景气度数据纳入模型，尽管增加了研发复杂度，但这是应对因子衰减、获取差异化阿尔法的必经之路。对于策略拥挤度，他表现出成熟的心态：“任何一个有效的策略都会面临拥挤，关键是比市场想得更早、更远，并在拥挤到来时有能力切换。”

　　值得注意的是，近期的市场震荡分化，本身也为量化策略创造了某些特定机会。王丽认为：“量化指数增强策略通常在市场震荡、个股分化大的环境下，超额积累较快；反之，在大盘暴涨或者暴跌的环境下，容易出现负超额。”有私募人士进一步解释，因为震荡市中个股与指数的偏离度加大，选股能力强的模型更能发挥优势。

　　竞争锁定多个维度

　　2025年无疑是量化策略运作的“友好年份”，无论是从业绩表现、募资规模还是产品备案数量来看，量化行业都迎来了高光时期。

　　魏铭三提供的一组数据颇具说服力：今年前三季度，全市场私募证券产品备案量同比大增近九成，其中量化产品备案占比高达44.30%，同比增长超100%。在量化细分策略中，量化多头产品备案量居首，“是今年备案增长的核心力量”。

　　在行业大发展的背景下，平台化与工程化成为投研主流。蒙玺投资观察到，越来越多的机构更倾向于把研发投入到可复制、能复现的生产线建设上，提高策略迭代速度和质量。这种转变意味着量化行业的竞争已从算法的单点突破，升级为系统工程的整体较量。

　　与此同时，AI与大模型的深度应用已从概念走向常态。魏铭三称，相关技术“在量化行业的因子挖掘、文本解析、风控预警中的应用已从试点走向常态化。”某头部量化私募负责人也印证了这一趋势，其表示，今年以来“AI与机器学习的深度应用，逐渐开始成为驱动量化策略的重要力量”。

　　另外，全频段与多策略布局成为提升量化私募业绩韧性的关键。蒙玺投资表示，由于单一频段或因子的有效性逐步衰减，布局全频段策略是提升超额能力和穿越周期韧性的必然选择。

　　在多策略方面，王丽表示，量化私募的产品线研发正往多策略，多资产方向发展。魏铭三则表示，行业正向多资产、多策略的平台型量化管理人方向演进，目标是提升资金效率和平滑净值。

　　值得注意的是，市场资源向头部集中的马太效应加剧。蒙玺投资认为，资金正集中于经营稳定、业绩稳健、产品线丰富、工程化程度较高的头部机构，相比业绩的爆发性，资金更偏好业绩的长期稳定性。

　　展望未来，魏铭三的判断代表了行业的共识：今年量化多头在框架和风格上已经基本定型，后续更多是在现有体系内做“精细打磨”，而非大方向的颠覆式调整。这意味着，量化行业的竞争将进入更深、更细、更考验综合实力的新阶段。