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风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。
作者：思想钢印9999
来源：雪球
012025，量化没那么神
去年是量化基金买爆了的一年 ， 高净值人士没投量化的 ， 感觉就是落伍了 ； 去年也是量化备受争议的一年 ， 市场一旦波动大一点 ， 就有人抱怨又被量化割韭菜了 。
量化基金去年业绩真的很好吗 ？ 可以来看一看数据 。
量化的两大类 ， 量化选股策略和指数增强策略 ， 前者是用各种量化因子进行选股投资 ， 后者是针对某个指数做超额收益 。
2025年 ， 公募量化选股类基金的平均收益30.3% ， 虽然比中证全指有 5.7%的超额收益 ， 但相比885001 （ 万得偏股混合基金指数 ， 通常代表主动管理基金的收益水平 ） 33.2%的年度收益 ， 实际上是略跑输的 。
再看指数增强型基金 ， 三大宽基300/500/1000增强指数基金年度超额收益分别为3.4%/2.0%/9.6% ， 其超额收益与主动量化基金也差不多 。
所以单看收益率 ，量化基金去年相对于主动型管理是略跑输的。
实际上 ， 就过去10年的数据看 ，量化选股策略也只是略跑赢885001。
既然量化的收益率没有大家想得那么明显 ， 为什么市场都视量化为不可战胜的洪水猛兽呢 ？ 我觉得有几个原因 ：
首先是因为量化在2021-2024年连续四年跑赢， 给人以量化在进步的感觉 ， 但2025年的跑输证伪了 “ 技术进步 ” 的错觉 ， 很可能只是因为那四年的熊市不利于主动基金的表现 ， 反观2017 、 19 、 20这三年牛市 ， 主动管理都跑赢了量化选股 。
最后 ， 量化策略比较神秘 ， 且这个圈子与传统金融行业交流较少 ，比较容易被 “ 妖魔化 ”—— 状多智而近妖 。
这些数据引发本文去思考两个问题 ：
问题一 ： 为什么2025年 ， 量化策略实际上并没有超过主动管理太多 ？
问题二 ： 2026年 ， 量化跟主动谁更强 ？
02量化不是印钞机
就公募基金而言 ， 去年的主动基金包揽收益前十名 ， 量化选股虽然整体收益比较高 ， 但前排业绩并不突出 。 这也是量化的一个显著特点 ：业绩很难特别强 ， 但也不容易犯错 。
大部分量化策略都是多个因子的复杂策略 ， 这些因子考虑到了市场正常行情下的各种可能的变化 ， 因此对风格的容错率比较高 ；
反观主动管理的基金经理 ， 为了获得比较好的排名和规模 （ 进攻性 ） ， 或者为了提升持有者的体验 （ 防御性 ） ， 往往都在某一两项能力上特别擅长 ， 出现了大量单一风格高度暴露的基金经理 ， 导致对市场变化的适应性较弱 ， 对风格的容错率比较低 。
典型的例子是 ， 同一策略类似规模的量化基金产品 ， 其优势往往比较持续 ， 但同为成长策略的主动管理基金 ， 前一年后一年的表现可能天差地别 。
但是 ， 量化 “ 不容易犯错 ” 的背后 ， 可能是在不知不觉地积累 “ 大错特错 ” 。
量化为了获得对市场风格的追踪能力 ， 需要不断微调因子 ， 如果市场的风格相对单一而且极端化 ， 经过一段时间的微调 ， 可能大部分量化产品都演变成相似的策略 。
“ 容错率高 ” 是针对正常情况而言 ，前提是市场风格不发生剧烈变化， 但过去三年 ， 量化策略发生了多次 “ 集体回撤 ” ， 其中最近的一次就发生在去年8-9月 。
最重要的原因正是风格的剧烈变化 ， 上半年市场的超额主要集中在小市值因子和低估值因子 ， 所以上半年市场一直是小微盘策略和杠铃策略 （ 小盘成长+大盘红利 ） 占优 ， 量化选股策略不知不觉拥挤到小微盘上 ， 指数增强超额发行1000/2000指数产品 ， 还有不少中性产品通过风格错配 （ 多小微盘空IF ） 获得超额 。
结果到了8月 ， 虽然大盘不断创新高 ， 但市场风格突然转向中腰部市值指数， 量化策略来不及 “ 转向 ” ， 导致持续了一两个月的量化超额回撤 ， 而这一段行情是少数板块领涨 ， 如通信有色电子等 ， 恰恰都是基金重仓股 ， 上半年量化相对主动的明显超额就是这一段时间被主动型基金追上 。
相比量化策略的只看数据不看公司 ， 主动管理基金选股存在股池的硬约束 ， 很多去年能跑出超额收益的小票 、 题材板股和垃圾股不能买 ， 整体风格倾向于大票和业绩票 ， 虽然很多基金为了排名也喜欢抱团 ， 但整体上还是有强烈的个人偏好和整体风控特征 ， 受市场风格影响相对量化更小 。
只不过 ， 去年下半年量化只是小幅跑输 ， 市场并没有太过关注 ， 但这种模型过于一致导致的暂时失效 ， 在某些市场氛围中却有可能被层层放大为股灾， 比如2024年1月量化的集体巨幅回撤 ， 这才是值得持有人担心的事 。
03从因子拥挤到风控失控
2024年1月 ， 同样是此前一直有效的小市值因子忽然失效 ， 但这一次叠加了指数的下跌 ， 最终 “ 策略失效 ” 演变为全市场的股灾 ， 这是量化策略的三层防护被一一击穿后的结果 。
第一层防护是 “ 多因子 ” ：
量化策略的多因子， 不是让多个因子一起赚钱 ， 而是为了风险分散和风险对冲， 某一段时间 ， 真正赚钱的只有一两个因子 ， 其他都是闲置甚至负收益状态 ， 只要整体赚钱就行 。
一旦赚钱的因子失效 ， 其他对冲的因子理论上就开始赚钱， 所以如果多因子策略设计得比较好 ， 就算小币值因子突然失效 ， 产品也不会发生很大的回撤 。
但如果遇到大盘整体持续下跌 ， 动量 、 质量 、 低波 、 流动性等等全部一起跌 ， 因子的不相关性就消失了 ， 变成 “ 同一条腿 ” 。
随着多因子策略失效 ，量化策略的第二层防护 “ 高频交易 ” 也被击穿 。
高频策略的好处是不太依赖大盘涨跌 ， 它捕捉短暂而微小的个股阿尔法 ， 积小胜为大胜 ， 一般在大盘下跌中受影响较小 。
但高频量化对流动性的要求非常高 ，需要个股有足够的对手盘 ， 且其中有大比例的噪声交易者（ 通常是追涨杀跌型散户 ） ， 这样才有连续竞价机会和足够的交易时间降低冲击成本 。
而在某些极端大跌 （ 大涨 ） 的市场行情中 ， 对手盘消失 ， 所有人都在同时卖 （ 同时买 ） ， 报价不连续 ， 成交价跳跃式下跌 （ 上涨 ） ， 导致量化执行阿尔法的过程本身制造了负收益 ， 越调仓越亏 ， 量化策略失效 。
当高频策略也失效时 ， 量化只能减仓 ， 这就有可能击穿第三层防护 “ 风控体系 ”， 让风控本身成为风险的来源 。
一旦 “ 不相关 、 分散对冲 、 高频 ” 这类花里胡哨的东西失效 ， 量化的核心风控与主动型管理产品没有区别 ， 基本上就是三大招 ：
净值回撤到阈值 ， 止损 ！
波动率上升时 ， 降仓位 ！
对冲用完 ， 减敞口 ！
这种硬风控 ， 基本上是在流动性最差的时候卖出 ， 在大家一起卖的时候卖出 ，当风控主导一切时 ， 量化交易就变成了程序化踩踏 。历史上最惨痛的案例是美股的 “ 黑色星期一 ” ， 可以看我的复盘文章 《 思想钢印年度必读的12个重要观点 》 。
相比而言 ， 主动管理基金总有风险执行不到位的 ， 总是有侥幸心理的 ， 总有卖出速度总是慢半拍的 ， 总是 “ 躺平装死 ” 的 ， 导致一致性没有量化崩盘时那么强 。
那么2026年是否会发生量化收益明显不及主动型基金的情况呢 ？
04现在该选量化还是主动基金
我的答案是都有可能 。
量化超额收益来源于某一两种因子的持续有效 ， 比如25年上半年的小微盘策略 ； 主动型基金的超额收益 ， 在A股往往源于某一个有基本面的板块的持续上涨 ， 比如下半年的海外算力 。
所以牛市中 ， 量化容易跑赢的市场环境往往是戳中了主动基金的人性弱点 ， 典型的包括 ：
牛市趋势延续 ， 但主线不稳定 ， 主动型基金押赛道的策略无效
股价严重脱离基本面信号 ， 主动型基金不敢加仓
情绪资金主导 ， 题材恶炒 ， 资金避开主动型基金重仓的基本面板块
至少从前两周的大盘看 ， 主动型基金比较难受 。
反之 ， 市场如果出现了下面的情况 ， 主动型基金就有可能胜出 ：
第一种是宏观基本面出现改观 ， 出现了多个行业的复苏， 特别是基金重仓的龙头领涨行情 ， 那主动基金有很大可能跑赢量化 ， 类似2017 、 2019~20年 。
第二种量化可能跑输的场景是政策性大转向 。
量化高度依赖市场信号 ， 而对政策的把握依赖投资者的经验 ， 特别是政策大转向的时候 ， 量化的转向需要大量的市场信号 ， 往往慢于主观 。
2024年以来 ， 政策对于市场的影响越来越大 ， 量化过去几年的 “ 翻车 ” 都与政策变化造成的风格急转有关 ， 虽然现在有基于大语言模式的AI量化 ， 但主流产品还是依赖标准化的价格信号 。
第三个可能是交易规则变化引发的市场结构变化 。
过去几年 ， 对量化加大监管的呼声越来越高 ， 特别是对高频量化 ， 对流动性的限制 ， 提升交易成本 ， 都会让回测有效的量化策略实际跑不出超额收益 。
另外 ， 量化高度依赖市场流动性 ， 监管对两融资金的限制 ， 和其他降低流动性的做法 ， 都有可能降低量化的收益 。
以上三种都是牛市场景下的 ， 就算发生了 ， 量化也同样有收益 。 但如果出现了前一章描述的多个场景的结合 ， 比如监管转向 ， 限制流动性 ， 导致市场前期占优的因子失效 ， 同时叠加大盘趋势性下跌 ， 多个因子失效 ， 就有可能再度引发类似2024年一月那样的整体风险 。
最后一种是小概率事件 ， 但仍然值得注意 ，大部分人亏钱都是亏在小概率事件上 。
总体而言 ， 可以用下面三个问题判断是否进入了这种危险状态 ：
此前几个月 ， 市场是否一直是某一种风格极端盈利状态 ？
现在的卖盘 ， 是主动选择 ， 还是被动触发 ？
几个主流的因子 ， 现在是否无一幸免 ？
量化策略很强 ， 既能在熊市生存 ， 又能在牛市猛冲 ， 但量化并非没有弱点 ， 它最强大的地方 ， 恰恰是弱点所在 ， 量化不判断对错 ， 只重复规律 ，当所有人都在用同一套统计语言理解市场 ， 而市场已经开始用另一套语言运行， 这就是它最危险的时候 。
市场更像一个生态位分布 ， 而不是智力竞赛 ， 市场各种参与者也是各有其生存策略 ， 作为投资者 ， 最重要的是找到自己的站位 ， 找到与这个站位匹配的策略 。
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