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量化四天王,即将冲刺千亿关口

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21世纪经济报道李域

量化私募又遇扩张周期。QIML的最新统计显示,截至2026年一季度末,量化“四大天王”幻方量化、九坤投资、明汯投资和衍复投资规模集体突破800亿元,迈入800亿元至900 亿元区间,较去年底700亿元至800亿元区间显著抬升,距离千亿关口仅一步之遥。

另一组数据显示,国内百亿量化私募数量达到61家,相比2025年末增加9家。行业整体管理规模(AUM)保守测算已突破1.8万亿元,较去年四季度末大幅增长近3500亿元。

产品发行端,头部机构吸金能力突出,明汯投资、平方和投资、黑翼资产、衍复投资、顽岩资产、龙旗科技、宽德投资等一季度备案产品均超30只,领跑行业。

规模高歌猛进的同时,业绩端压力显现。受中东冲突引发的全球金融市场剧烈震荡影响,部分头部量化机构宏观策略出现近15%回撤,部分产品年内甚至出现负超额收益。

“宏观策略阶段性回撤属于短期扰动,后续有望修复。”上海某头部量化人士认为,在规模持续扩张下守住超额收益,才是量化机构的核心考验。

行业竞争重心已悄然转移。中金公司分析师周萧潇指出,量化竞争正从早期单点技术比拼,包括更快的数据、更低的延迟和更强的单模型等,逐步转向以A为枢纽的系统性能力建设。未来兼顾数据丰度与延迟容忍度的“中频区间”,将成为 AI技术落地主战场,推动量化核心竞争力重估。

量化基金扩容的势头不止于头部,整个行业梯队呈现出了全面上移、快速洗牌的态势。

截至2026年一季度末,国内百亿量化私募数量增至61家,较2025年末新增9家,其中半鞅私募、宏锡基金、量魁私募、洛书投资、优美利投资等机构新成功突围,新晋加入“百亿俱乐部”,为行业注入了新生力量。

从梯队分布来看,行业分层愈发清晰。诚奇基金进入600亿元至700亿元区间,黑翼资产、顽岩资产跨入500亿元至600亿元区间,茂源量化、天演资本站上400亿元至500亿元区间,进化论资产则跻身300亿元至400亿元梯队。

更值得关注的是,部分机构实现“跳级式”增长,鸣石基金从200亿元至300亿元区间连跃三级,直接跨入500亿元至600亿元队列,乾象投资、龙旗科技等也连升两级,成为一季度行业扩容的亮点。

规模的狂飙背后,是全行业管理体量的稳步攀升与产品发行的持续火热。据保守估算,一季度国内量化私募行业整体管理规模(AUM)已突破1.8万亿元,较2025年四季度末大幅增长近3500亿元。

多重资金力量的共振,成为本轮量化规模扩张的核心驱动力。有业内人士分析指出,一季度资金涌入呈现明显的机构化与多元化趋势,包括高净值客户及家族办公室的资金;银行、私行、第三方代销等渠道的资金和保险、券商资管等机构配置盘。

在多位私募人士看来,量化基金规模的快速增长,得益于投资者对稳健收益的需求以及量化策略在震荡市中的表现。

私募排排网数据显示,2025年量化策略的亮眼表现,为后续规模扩张奠定了坚实基础。当年有业绩展示的近千只指数增强策略产品,平均收益率高达45.08%,平均超额收益率达16.75%,正超额产品占比接近九成,充分彰显了量化策略较强的超额收益获取能力。

头部机构的业绩表现更为突出。在45家有业绩展示的百亿量化私募中,平均收益率达37.61%,且全部实现正收益,显著跑赢百亿私募整体业绩水平。从收益分布来看,行业分化态势明显:4家机构收益率处于20%以内,34家机构收益率介于20%至49.99%之间,另有7家机构收益率突破50%,展现出头部量化机构的核心竞争力。

不过业绩表现的分化的态势在2026年一季度发生逆转。受中东冲突引发的全球金融市场剧烈震荡影响,A股主要指数出现明显回调,在此背景下,部分头部量化机构宏观策略出现近15%的回撤,部分产品年内甚至出现负超额收益。量化人士表示,本轮超额回撤主要源于市场均值回归、策略拥挤以及外部环境冲击等影响。

尽管宏观策略的阶段性回撤属于短期扰动,后续有望修复,但一个更深层次的挑战正摆在行业面前:在规模快速扩张后,超额收益的衰减是大概率事件。这迫使量化机构必须不断挖掘新的因子,寻找更多元的超额收益来源。在上海某头部量化人士看来,在规模持续扩张下守住超额收益,才是量化机构的核心考验。

量化行业的竞争重心,曾一度聚焦于挖掘更强的单一预测信号或更快的硬件响应速度。然而,随着大模型与多智能体技术逐步落地,这一逻辑正发生根本性转变。

周萧潇认为,当前量化机构的核心竞争力,已不再局限于某类高频因子或某种深度学习模型的创新,而在于能否借力AI,搭建起数据、模型、交易执行、风控闭环协同的系统。这种竞争的本质是看谁的研究产能更高、系统自我进化能力更强。

多位量化人士也持有类似观点,“未来的竞争更多取决于综合能力,”一位量化人士指出,“每一个环节每一个细节都有软硬件投入”。

这种迁移背后,是Alpha来源的深层次结构变化。传统的量化优势,即“技术Alpha”,多建立在对价量数据与结构化财务指标的统计规律挖掘上。而大语言模型与智能体技术的加入,使得量化策略有机会向“认知Alpha”拓展。

需要明确的是,“认知Alpha”与 “技术Alpha”,二者是增量叠加的关系。这种复合正在部分缩小量化研究与基本面研究之间的差距,让机器具备了“读懂”市场情绪与基本面的能力。

在新媒体不断发展的环境下,各类信息的产生、传播与发酵速度显著加快,市场轮动提速,信号的半衰期呈现缩短趋势。这对投研体系提出了更高要求。周萧潇认为,在工具平权的时代,将顶尖的AI基建与量化机构深厚的数据资产、组合能力、风控能力深度绑定,方能在这个快速变化的市场中持续创造Alpha。

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