2026年，主動跑贏量化？

量化不是印鈔機(jī)

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2025，量化沒那么神

去年是量化基金買爆了的一年，高凈值人士沒投量化的，感覺就是落伍了；去年也是量化備受爭議的一年，市場一旦波動大一點，就有人抱怨又被量化割韭菜了。

量化基金去年業(yè)績真的很好嗎？可以來看一看數(shù)據(jù)。

量化的兩大類，量化選股策略和指數(shù)增強(qiáng)策略，前者是用各種量化因子進(jìn)行選股投資，后者是針對某個指數(shù)做超額收益。

2025年，公募量化選股類基金的平均收益30.3%，雖然比中證全指有 5.7%的超額收益，但相比885001（萬得偏股混合基金指數(shù)，通常代表主動管理基金的收益水平）33.2%的年度收益，實際上是略跑輸?shù)摹?/p>

再看指數(shù)增強(qiáng)型基金，三大寬基300/500/1000增強(qiáng)指數(shù)基金年度超額收益分別為3.4%/2.0%/9.6%，其超額收益與主動量化基金也差不多。

所以單看收益率，量化基金去年相對于主動型管理是略跑輸?shù)?/strong>。

實際上，就過去10年的數(shù)據(jù)看，量化選股策略也只是略跑贏885001。

既然量化的收益率沒有大家想得那么明顯，為什么市場都視量化為不可戰(zhàn)勝的洪水猛獸呢？我覺得有幾個原因：

首先是因為量化在2021-2024年連續(xù)四年跑贏，給人以量化在進(jìn)步的感覺，但2025年的跑輸證偽了“技術(shù)進(jìn)步”的錯覺，很可能只是因為那四年的熊市不利于主動基金的表現(xiàn)，反觀2017、19、20這三年牛市，主動管理都跑贏了量化選股。

其次是因為私募量化基金的業(yè)績更好。在指數(shù)增強(qiáng)策略方面，300/500/1000三大私募寬基指增去年的超額收益分別為+8.6%/+10.4%/+15.1%，遠(yuǎn)超公募。

私募對公募的優(yōu)勢，量化超過主動管理，可能與人才的積累有關(guān)，私募量化的薪資往往數(shù)倍于公募。

但中國目前公募基金仍然是絕對主力，300指增歷史累積規(guī)模更大，而私募指增比較靈活，基本集中在1000/2000這些容易跑出超額的指數(shù)上，去年賺錢效應(yīng)更好。

不過，2025年主動管理私募的收益水平也超過了885001，所以它體現(xiàn)的主要還是私募在牛市中的收益放大效應(yīng)。

最后，量化策略比較神秘，且這個圈子與傳統(tǒng)金融行業(yè)交流較少，比較容易被“妖魔化”——狀多智而近妖。

這些數(shù)據(jù)引發(fā)本文去思考兩個問題：

問題一：為什么2025年，量化策略實際上并沒有超過主動管理太多？

問題二：2026年，量化跟主動誰更強(qiáng)？

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量化不是印鈔機(jī)

就公募基金而言，去年的主動基金包攬收益前十名，量化選股雖然整體收益比較高，但前排業(yè)績并不突出。這也是量化的一個顯著特點：業(yè)績很難特別強(qiáng)，但也不容易犯錯。

大部分量化策略都是多個因子的復(fù)雜策略，這些因子考慮到了市場正常行情下的各種可能的變化，因此對風(fēng)格的容錯率比較高；

反觀主動管理的基金經(jīng)理，為了獲得比較好的排名和規(guī)模（進(jìn)攻性），或者為了提升持有者的體驗（防御性），往往都在某一兩項能力上特別擅長，出現(xiàn)了大量單一風(fēng)格高度暴露的基金經(jīng)理，導(dǎo)致對市場變化的適應(yīng)性較弱，對風(fēng)格的容錯率比較低。

典型的例子是，同一策略類似規(guī)模的量化基金產(chǎn)品，其優(yōu)勢往往比較持續(xù)，但同為成長策略的主動管理基金，前一年后一年的表現(xiàn)可能天差地別。

但是，量化“不容易犯錯”的背后 ，可能是在不知不覺地積累“大錯特錯”。

量化為了獲得對市場風(fēng)格的追蹤能力，需要不斷微調(diào)因子，如果市場的風(fēng)格相對單一而且極端化，經(jīng)過一段時間的微調(diào)，可能大部分量化產(chǎn)品都演變成相似的策略。

“容錯率高”是針對正常情況而言，前提是市場風(fēng)格不發(fā)生劇烈變化，但過去三年，量化策略發(fā)生了多次“集體回撤”，其中最近的一次就發(fā)生在去年8-9月。

最重要的原因正是風(fēng)格的劇烈變化，上半年市場的超額主要集中在小市值因子和低估值因子，所以上半年市場一直是小微盤策略和杠鈴策略（小盤成長+大盤紅利）占優(yōu)，量化選股策略不知不覺擁擠到小微盤上，指數(shù)增強(qiáng)超額發(fā)行1000/2000指數(shù)產(chǎn)品，還有不少中性產(chǎn)品通過風(fēng)格錯配（多小微盤空IF）獲得超額。

結(jié)果到了8月，雖然大盤不斷創(chuàng)新高，但市場風(fēng)格突然轉(zhuǎn)向中腰部市值指數(shù)，量化策略來不及“轉(zhuǎn)向”，導(dǎo)致持續(xù)了一兩個月的量化超額回撤，而這一段行情是少數(shù)板塊領(lǐng)漲，如通信有色電子等，恰恰都是基金重倉股，上半年量化相對主動的明顯超額就是這一段時間被主動型基金追上。

相比量化策略的只看數(shù)據(jù)不看公司，主動管理基金選股存在股池的硬約束，很多去年能跑出超額收益的小票、題材板股和垃圾股不能買，整體風(fēng)格傾向于大票和業(yè)績票，雖然很多基金為了排名也喜歡抱團(tuán)，但整體上還是有強(qiáng)烈的個人偏好和整體風(fēng)控特征，受市場風(fēng)格影響相對量化更小。

只不過，去年下半年量化只是小幅跑輸，市場并沒有太過關(guān)注，但這種模型過于一致導(dǎo)致的暫時失效，在某些市場氛圍中卻有可能被層層放大為股災(zāi)，比如2024年1月量化的集體巨幅回撤，這才是值得持有人擔(dān)心的事。

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從因子擁擠到風(fēng)控失控

2024年1月，同樣是此前一直有效的小市值因子忽然失效，但這一次疊加了指數(shù)的下跌，最終“策略失效”演變?yōu)槿袌龅墓蔀?zāi)，這是量化策略的三層防護(hù)被一一擊穿后的結(jié)果。

第一層防護(hù)是“多因子”：

量化策略的多因子，不是讓多個因子一起賺錢，而是為了風(fēng)險分散和風(fēng)險對沖，某一段時間，真正賺錢的只有一兩個因子，其他都是閑置甚至負(fù)收益狀態(tài)，只要整體賺錢就行。

一旦賺錢的因子失效，其他對沖的因子理論上就開始賺錢，所以如果多因子策略設(shè)計得比較好，就算小幣值因子突然失效，產(chǎn)品也不會發(fā)生很大的回撤。

但如果遇到大盤整體持續(xù)下跌，動量、質(zhì)量、低波、流動性等等全部一起跌，因子的不相關(guān)性就消失了，變成“同一條腿”。

隨著多因子策略失效，量化策略的第二層防護(hù)“高頻交易”也被擊穿。

高頻策略的好處是不太依賴大盤漲跌，它捕捉短暫而微小的個股阿爾法，積小勝為大勝，一般在大盤下跌中受影響較小。

但高頻量化對流動性的要求非常高，需要個股有足夠的對手盤，且其中有大比例的噪聲交易者（通常是追漲殺跌型散戶），這樣才有連續(xù)競價機(jī)會和足夠的交易時間降低沖擊成本。

而在某些極端大跌（大漲）的市場行情中，對手盤消失，所有人都在同時賣（同時買），報價不連續(xù)，成交價跳躍式下跌（上漲），導(dǎo)致量化執(zhí)行阿爾法的過程本身制造了負(fù)收益，越調(diào)倉越虧，量化策略失效。

當(dāng)高頻策略也失效時，量化只能減倉，這就有可能擊穿第三層防護(hù)“風(fēng)控體系”，讓風(fēng)控本身成為風(fēng)險的來源。

一旦“不相關(guān)、分散對沖、高頻”這類花里胡哨的東西失效，量化的核心風(fēng)控與主動型管理產(chǎn)品沒有區(qū)別，基本上就是三大招：

凈值回撤到閾值，止損！

波動率上升時，降倉位！

對沖用完，減敞口！

這種硬風(fēng)控，基本上是在流動性最差的時候賣出，在大家一起賣的時候賣出，當(dāng)風(fēng)控主導(dǎo)一切時，量化交易就變成了程序化踩踏。歷史上最慘痛的案例是美股的“黑色星期一”，可以看我的復(fù)盤文章《》。

相比而言，主動管理基金總有風(fēng)險執(zhí)行不到位的，總是有僥幸心理的，總有賣出速度總是慢半拍的，總是“躺平裝死”的，導(dǎo)致一致性沒有量化崩盤時那么強(qiáng)。

那么2026年是否會發(fā)生量化收益明顯不及主動型基金的情況呢？

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現(xiàn)在該選量化還是主動基金

我的答案是都有可能。

量化超額收益來源于某一兩種因子的持續(xù)有效，比如25年上半年的小微盤策略；主動型基金的超額收益，在A股往往源于某一個有基本面的板塊的持續(xù)上漲，比如下半年的海外算力。

所以牛市中，量化容易跑贏的市場環(huán)境往往是戳中了主動基金的人性弱點，典型的包括：

• 牛市趨勢延續(xù)，但主線不穩(wěn)定，主動型基金押賽道的策略無效

• 橫截面分化極端（解釋見上一篇《》），強(qiáng)者恒強(qiáng)，主動型基金下不了手

• 股價嚴(yán)重脫離基本面信號，主動型基金不敢加倉

• 情緒資金主導(dǎo)，題材惡炒，資金避開主動型基金重倉的基本面板塊

至少從前兩周的大盤看，主動型基金比較難受。

反之，市場如果出現(xiàn)了下面的情況，主動型基金就有可能勝出：

第一種是宏觀基本面出現(xiàn)改觀，出現(xiàn)了多個行業(yè)的復(fù)蘇，特別是基金重倉的龍頭領(lǐng)漲行情，那主動基金有很大可能跑贏量化，類似2017、2019~20年。

第二種量化可能跑輸?shù)膱鼍笆?strong>政策性大轉(zhuǎn)向。

量化高度依賴市場信號，而對政策的把握依賴投資者的經(jīng)驗，特別是政策大轉(zhuǎn)向的時候，量化的轉(zhuǎn)向需要大量的市場信號，往往慢于主觀。

2024年以來，政策對于市場的影響越來越大，量化過去幾年的“翻車”都與政策變化造成的風(fēng)格急轉(zhuǎn)有關(guān)，雖然現(xiàn)在有基于大語言模式的AI量化，但主流產(chǎn)品還是依賴標(biāo)準(zhǔn)化的價格信號。

第三個可能是交易規(guī)則變化引發(fā)的市場結(jié)構(gòu)變化。

過去幾年，對量化加大監(jiān)管的呼聲越來越高，特別是對高頻量化，對流動性的限制，提升交易成本，都會讓回測有效的量化策略實際跑不出超額收益。

另外，量化高度依賴市場流動性，監(jiān)管對兩融資金的限制，和其他降低流動性的做法，都有可能降低量化的收益。

以上三種都是牛市場景下的，就算發(fā)生了，量化也同樣有收益。但如果出現(xiàn)了前一章描述的多個場景的結(jié)合，比如監(jiān)管轉(zhuǎn)向，限制流動性，導(dǎo)致市場前期占優(yōu)的因子失效，同時疊加大盤趨勢性下跌，多個因子失效，就有可能再度引發(fā)類似2024年一月那樣的整體風(fēng)險。

最后一種是小概率事件，但仍然值得注意，大部分人虧錢都是虧在小概率事件上。

總體而言，可以用下面三個問題判斷是否進(jìn)入了這種危險狀態(tài)：

此前幾個月，市場是否一直是某一種風(fēng)格極端盈利狀態(tài)？

現(xiàn)在的賣盤，是主動選擇，還是被動觸發(fā)？

幾個主流的因子，現(xiàn)在是否無一幸免？

量化策略很強(qiáng)，既能在熊市生存，又能在牛市猛沖，但量化并非沒有弱點，它最強(qiáng)大的地方，恰恰是弱點所在，量化不判斷對錯，只重復(fù)規(guī)律，當(dāng)所有人都在用同一套統(tǒng)計語言理解市場，而市場已經(jīng)開始用另一套語言運行，這就是它最危險的時候。

市場更像一個生態(tài)位分布，而不是智力競賽，市場各種參與者也是各有其生存策略，作為投資者，最重要的是找到自己的站位，找到與這個站位匹配的策略。

P.S.

每周末，我的知識星球都有周末問答專場，本周的回答包括：

1、之前判斷的“春節(jié)前會創(chuàng)新高，調(diào)整節(jié)后才會出現(xiàn)”的判斷是否有變化？

2、如何看待監(jiān)管層本周的行為和相關(guān)ETF的異動？

3、如何看待今年的擴(kuò)內(nèi)需政策？

4、中國移動為什么跌這么多？

5、如果大盤調(diào)整，那么業(yè)績和估值合理的公司會怎么走？

6、如何看待國產(chǎn)算力、海外算力、有色、汽車這幾個行業(yè)的機(jī)會？

7、散戶要不要把把握題材股的機(jī)會？

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