一个从业九年的基金经理,试着把这件复杂的事说简单。最近老被问:"你们量化投资是不是就是AI炒股?"我每次都先愣一下,然后点点头:"嗯,差不多,但AI不背锅。"这么说吧——如果你把炒股比作找对象,主观基金经理是那个走心的:"这人谈吐不错,家风也好,我觉着她能行。"量化基金经理是那个做Excel的:把过去三十年所有离婚案例拉出来,看哪些变量跟婚姻稳定正相关,然后给每个人打分。没有高下之分。有人相信直觉,有人相信统计。我属于后者。
量化到底在干什么?
说穿了,就三件事。
找规律。历史数据里有哪些东西反复出现?比如每年财报季前后小市值股票是不是更容易动?比如高股息策略在利率下行周期是不是更扛跌?这些规律不是拍脑袋,是用上万组数据跑出来的。
算概率。没有哪只量化基金敢说自己"确定"某只股票会涨。我们说的是:这只股票在接下来一个月跑赢同行的概率是62%,那就可以给点仓位。62%听起来不高?对,但如果你有100个这样的决策,大数定律会帮你。
管风险。这是最容易被忽略的部分。量化模型最擅长的不是选到牛股,而是知道自己有多大概率会亏、最多亏多少。止损线、敞口控制、行业偏离度——这些东西写进代码里,不会因为"我感觉这次不一样"而被手动取消。
太平基金量化团队目前维护着超过一万个因子。听上去很唬人,但你把它理解成"一万个看股票的视角"就行——有的看估值,有的看动量,有的看成交量,有的看分析师预期,甚至有的看新闻情绪。每个因子单独看都不准,但把它们的信号拼在一起,噪声会互相抵消,信号会互相加强。
2026年,为什么量化基金突然火了?
如果你最近关注基金发行市场,会发现一个现象:量化类产品正在被抢购。
今年5月,出现了好几只量化爆款产品的募集。放在几年前,这是主动权益明星基金经理才有的待遇。
数据上更能说明问题。
据中信建投金工统计,截至2026年5月下旬,主动量化基金近一年正收益占比高达94.1%,近四成跑赢普通主动股票型基金。年初至今,主动量化基金平均收益超过11%,正收益占比接近九成。多只聚焦科技、半导体等方向的量化产品年内收益超过50%。
但这并不意味着量化"神"了。
我想提醒三点:
第一,业绩好是因为风格对了。2026年科技、AI主线持续演绎,市场结构性机会丰富,而量化模型的全市场扫描能力恰好适合这种环境。风水轮流转,下一个阶段可能就不是量化的主场。
第二,规模是量化的敌人。策略有容量,就像一个餐厅有接待上限。人太多,再好的厨师也做不过来。一些爆款产品的限购,不是搞饥饿营销,是基金经理真的知道多大的锅能炒多少菜。
第三,同质化是个雷。很多量化团队用的数据源、模型框架、因子库越来越像。当大家都往同一个方向挤,那个方向的超额收益就会被摊薄。2024年2月微盘股的踩踏还历历在目——量化不是不会亏,是亏的时候可能一起亏。
量化 vs 主观:不是替代,是互补
市场上有一种声音,觉得量化要取代主观投资。我觉得这话说早了。
量化擅长的是:数据充分、规律稳定、样本量大的场景。比如判断"低估值+高动量"组合的长期有效性,比如在高频数据里捕捉稍纵即逝的定价偏差。
主观擅长的是:信息不完备、需要定性判断、历史样本稀缺的场景。比如一家公司换了CEO,战略方向会不会变?比如一个行业面临政策重大转向,历史数据还有多大参考价值?
2025年其实给了一个很好的对照。那一年主动权益基金整体表现强势——偏股混合基金指数全年涨幅超过30%,而量化策略由于持仓分散、风格分散,在少数几个主线极致集中的市场环境下略显吃力。这恰恰说明:在少数几个主线极度集中的年份,人类基金经理的集中押注可以跑过模型的分散配置。
普通人该怎么看量化基金?
如果你不是专业投资者,我的建议是:别神化它,也别妖魔化它。
选指增,看超额收益的稳定性,别只看排名。 一只中证1000指增基金一年跑赢指数15%,很亮眼;但如果它去年跑输5%、前年跑输8%,那这个数字的含金量就大打折扣。要看三年、五年的超额收益曲线是不是一条稳稳向上的斜线。
主动量化,看清楚它到底在暴露什么风格。 有些基金名字叫"量化选股",实际持仓全是小盘股——那它跟买一只小盘风格基金没本质区别。风格暴露不是问题,问题是你要知道自己买了什么。
别在业绩最好的时候追进去。 这一条适用于所有基金。量化基金的超额收益有周期性,往往在沉寂了两三年之后突然爆发一波。追高点进去,大概率要吃回调。
我干了九年这行,越来越觉得量化投资最大的价值不是"预测未来",而是"承认自己不知道"。
模型给出一个62%的胜率,它同时也在说:有38%的概率我是错的。这种自知之明,放在人性里是很稀缺的东西。人容易在赚了的时候觉得自己是天才,亏了的时候觉得是市场的错。机器不会,机器只会默默修正参数,等下一轮。
如果你让我用一句话总结量化投资,我会说:它不是让你赚得最多,是让你在不知道的时候,少犯傻。
这大概就是我喜欢它的原因。
(作者张子权为太平基金多元资产投资部基金经理)
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