量化私募規模“狂飆”：高光之下，隱憂浮現

【導讀】量化私募規模擴張，超額收益遭遇考驗

中國基金報記者 孫越 任子青

今年以來，國內量化私募行業經歷了一場規模“狂飆”。根據QIML最新統計，截至一季度末，國內百億量化私募數量已增至61家，行業整體管理規模（AUM）保守估算突破1.8萬億元。這一數字較去年四季度末增長近4000億元，較去年同期大幅增長約8000億元。

規模攀升的同時，量化超額收益卻遭遇考驗：在3月A股大幅回調期間，頭部量化指增產品普遍回撤較大，部分產品甚至出現負超額。指數增強策略的超額收益集體承壓，分化加劇。

規模與業績的“冰火兩重天”，將行業推向一個關鍵十字路口：本輪規模擴張的核心驅動力來自何處？當策略同質化加劇、超額收益持續收斂，量化私募又將如何破局？

規模“狂飆”之源：誰在追逐量化？

2026年一季度，量化私募行業迎來爆發式增長。根據QIML最新統計，行業整體管理規模（AUM）保守估算已突破1.8萬億元，較去年四季度末增長近4000億元，增幅達28%。百億級量化私募數量從2025年末的52家躍升至61家。

其中，幻方量化、九坤投資、明汯投資、衍復投資規模再度攀升，已跨入800億元至900億元區間，距離千億元門檻似乎已不遙遠，頭部優勢進一步鞏固。

這場規模擴張的核心驅動力從何而來？

量客投資創始合伙人李冬昕從資金結構角度分析，本輪量化規模快速擴張，核心驅動力主要來自機構資金配置需求提升，銀行、保險、FOF等機構投資者在低利率環境下持續增配具備穩定超額收益和風險可控特征的量化產品；同時，居民財富從傳統理財、主觀多頭向標準化、紀律化的量化策略轉移，疊加渠道對頭部量化機構認可度提升，共同推動了規模的集中上行。

格上基金研究員焦冰補充指出，資金來源呈現“機構再配置+個人投資者追漲”的雙輪驅動。一方面，在“資產荒”背景下，銀行理財子公司、信托、保險等機構將量化策略作為固收替代或權益增強配置；另一方面，互聯網代銷渠道的普及大幅降低了個人投資者接觸量化產品的門檻，賺錢效應引發“羊群效應”。

“從今年量化不同策略產品銷售情況來看，指增類產品最受歡迎，中性類產品由于基差拖累嚴重，需求較低，CTA產品熱度也是不錯的。”焦冰說。

好買財富旗下新方程研究員陳宸則認為，量化產品的標準化程度較高，主流的以中證500指增、中證1000指增產品為代表，產品業績是否達標直接看每周的超額收益就能一目了然。“對投資人來說，量化產品運作邏輯強，產品表現的反饋周期快，持有體驗佳，整體理解成本較低的情況下，更容易吸引資金進行投資。”

思源量化創始人王雄在接受記者采訪時提出了更深刻的見解：“與上一輪（如2021年）由渠道狂熱和資金快速涌入驅動的擴張相比，本輪規模增長的核心底色有所不同，‘業績帶來的規模自然增長’是更主要的驅動力。”他認為，頭部機構龐大的存量規模在優秀業績下產生的“凈值效應”本身貢獻了巨大的新增規模，這反映出一個積極信號：行業規模的根基正從依賴流量和情緒，部分轉向依賴長期業績的累積。

天演資本相關負責人向記者表示，在無風險收益率降低的背景下，權益類資產受到的關注度有所提升。量化產品以其超額收益穩定、策略可解釋性高、風險特征清晰的特點，精準匹配了投資者追求穩健超額收益的核心需求，持續獲得機構客戶和高凈值客戶的認可。此外，2025年百億量化私募整體表現亮眼，頭部量化機構在策略、技術、人才和渠道建設等方面持續迭代，進一步吸引了增量資金。

“高光”下的隱憂：超額收益為何“失速”？

然而，規模狂歡的B面，是業績的集體承壓。

據滬上一家第三方代銷人士透露，部分頭部量化機構旗下多策略、宏觀、指增等策略的產品業績，在3月以來的市場波動中都有不同程度的回撤。

此外，據私募排排網統計，截至4月3日，私募股票量化多頭策略年內平均收益率為1.09%，雖優于主觀多頭的-1.32%，但超額收益已明顯降溫。2026年前兩個月，滬深300指增尚能維持正超額，但中證500指增、中證1000指增整體偏弱，3月更出現大面積超額回撤，部分機構由正轉負。

本輪超額回撤的核心原因是什么？

面對超額收益的驟然“降溫”，多位業內人士給出了不同視角的解釋。滬上某百億量化私募人士向記者表示，一季度各行業和指數分化明顯，疊加地緣沖突等外部宏觀環境的擾動，部分策略表現承壓。超額本身具有波動性和周期性的特征，這輪回撤主要源于外部宏觀環境復雜、不確定性加大、市場波動加劇，部分偏中長期持倉的策略較難適配短期、日內等高波分化的市場環境。

李冬昕則給出了更具體的分析：一季度超額收益降溫，核心是市場風格快速輪動、策略同質化加劇，導致過去有效的因子失效或衰減，同時部分機構規模擴張速度快于策略適配節奏，交易沖擊成本上升。

王雄的視角更為細致。他指出，不同指數增強產品的表現其實存在顯著差異：“中證1000、中證2000等指數增強產品的超額收益依然比較穩定。真正出現階段性挑戰的主要是中證500指數增強。這背后核心原因是策略的過度擁擠，中證500成份股數量有限，而大量資金和同質化策略聚焦于此，導致有效的Alpha信號被迅速攤薄，交易摩擦成本顯著增加，超額收益自然衰減。”

滬上一位私募機構投研人士從方法論層面指出深層問題：近年來，隨著權益投資超額收益的極度內卷，眾多量化大廠走出舒適區，將觸角伸向跨市場、跨品種的宏觀對沖或多策略產品。但量化模型的底層邏輯是基于歷史數據的概率分布，當面對2026年愈發復雜的地緣政治博弈局勢持續演繹且缺乏歷史樣本的極端宏觀變量時，基于純數據驅動的模型暴露出脆弱性。

策略同質化如何“破局”？

“擁擠交易”正成為量化行業的新挑戰。隨著資金大量涌入相似策略與因子模型，交易信號趨同，收益空間不斷被壓縮。多位業內人士給出了破局思路。

翰榮投資總經理聶守華認為，應對這個問題主要從策略開發和風險控制兩個方面著手：一是策略開發方面，應對超額衰減的核心是管理人策略更新迭代的能力，這需要管理人建立起一套工程化的、高效的投研平臺和流程；

二是風險控制方面，需要建立系統化的全流程風控體系，在策略研發與組合優化的各環節中嚴格控制風格敞口暴露，不主動依賴風格暴露作為超額收益的主要來源，以獲取相對純正的超額收益。這樣才能提供具有差異化競爭優勢的超額收益，從策略根源上有效緩解風格趨同帶來的風險。

李冬昕指出，應對策略同質化與超額收斂，首先要避免規模的無序擴張，其次要在數據和研究維度上拓展獨家策略研發能力，在模型層面不斷深化，適配當前AI挖掘能力的邊界，同時在賽道上聚焦細分領域與差異化策略，避免在主流寬基指數上過度擁擠，通過提升因子半衰期、優化交易執行和多策略組合，構建更具持續性的超額來源。

天演資本則從三個維度提出創新方向：一是實現收益來源的多元化與低相關性，通過全頻段覆蓋，并針對不同頻段進行有機融合，降低單一策略擁擠度，使收益來源多元化；二是拓展多元數據與另類數據的應用，目前天演的數據覆蓋交易行情、財報基本面、分析師預測、新聞輿情、搜索指數、專利、ESG等領域，能夠為策略提供更全面的超額收益來源，適配不同市場環境；三是深化技術融合，天演在策略及投研能力層面進行持續迭代，升級后的數據系統使策略回溯效率提升3倍以上，數據分析吞吐能力增長5倍以上。

王雄強調，突破同質化，必須進行“源頭創新”，核心有兩大方向：一是在投資的本源上進行創新，即資產選擇邏輯的迭代。從“在給定指數里增強”到“構建更優的指數”，通過基本面邏輯和AI技術，定義和聚焦那些代表未來增長方向的產業與公司，構建新的“基準”；二是在信息處理的深度上進行創新。大部分傳統量化策略依賴于結構化的價量、財務數據，而未來創新在于對海量非結構化信息的深度理解和量化。利用大語言模型等AI技術，將這些模糊的、定性的信息轉化為獨特的、前瞻性的Alpha信號，是打破傳統因子擁擠的關鍵。

某百億量化私募人士表示，量化私募需要從多維度推進系統性創新。在產品設計上，充分發揮多品種多策略的優勢，融合股票、衍生品等不同資產類別的特質，提供有差異化的風險收益特征的產品體系。強化組合交易執行環節的精細化，產品全生命周期管理的專業化，通過“量效并舉、質效雙升”的全鏈路優化，打造核心和穩定的競爭力，為投資人創造價值。

AI重塑格局：從“賦能”到“原生”

當前，量化私募行業正從“AI賦能”加速走向“AI原生”，人工智能正持續深化在量化投資領域的應用，深刻重塑行業競爭邏輯與人才結構。

王雄解讀稱，“AI原生”意味著AI不再是“外掛工具”，而是投資研究的“新大腦”和“新本能”，其應用深度將體現在從預測市場向理解商業本質、從分析數據向生成投資邏輯與策略原型的跨越。這一轉變將重塑行業競爭邏輯，競爭的關鍵從“擁有多少數據”轉向“如何理解數據”，從“算力軍備競賽”轉向“算法與投資思想的創新競賽”，AI技術的開源和普及也為中小機構提供了彎道超車的機遇。在人才結構上，傳統“金融+數學”背景的人才需求仍在，但“AI科學家+投資思想家”的復合型人才將成為核心，AI將重新定義人類在投資價值鏈中的核心位置，從執行者轉變為規劃者和審視者。

聶守華認為，AI在量化投資中的應用將不斷深化，其角色大概率會從輔助者逐步向決策者演進。長期理想形態是實現從原始數據輸入到交易執行的端到端全流程投資體系，然而，受限于金融數據的低信噪比與非平穩性等根本性挑戰，這一過程預計將分階段逐步實現。

談及AI在量化投資領域的未來應用前景，李冬昕表示，兼具風險把控與市場研判能力的復合型人才，將是量化行業未來十年的核心競爭力。他認為，未來AI將深度參與因子挖掘、策略生成、執行優化與自適應風控全流程，行業競爭邏輯將從比拼單一因子或速度轉向數據、算力、模型工程化能力的綜合比拼，人才結構也將向AI算法、工程架構、機器學習專家與量化金融的復合型人才傾斜，海量數據與信息的高效處理能力及策略研發迭代能力將成為關鍵。

校對：喬伊

制作：小茉

審核：陳墨

注：本文封面圖由AI生成

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