【导读】量化私募规模扩张，超额收益遭遇考验

　　今年以来，国内量化私募行业经历了一场规模“狂飙”。根据QIML最新统计，截至一季度末，国内百亿量化私募数量已增至61家，行业整体管理规模（AUM）保守估算突破1.8万亿元。这一数字较去年四季度末增长近4000亿元，较去年同期大幅增长约8000亿元。

　　规模攀升的同时，量化超额收益却遭遇考验：在3月A股大幅回调期间，头部量化指增产品普遍回撤较大，部分产品甚至出现负超额。指数增强策略的超额收益集体承压，分化加剧。

　　规模与业绩的“冰火两重天”，将行业推向一个关键十字路口：本轮规模扩张的核心驱动力来自何处？当策略同质化加剧、超额收益持续收敛，量化私募又将如何破局？

　　规模“狂飙”之源：谁在追逐量化？

　　2026年一季度，量化私募行业迎来爆发式增长。根据QIML最新统计，行业整体管理规模（AUM）保守估算已突破1.8万亿元，较去年四季度末增长近4000亿元，增幅达28%。百亿级量化私募数量从2025年末的52家跃升至61家。

　　其中，幻方量化、九坤投资、明汯投资、衍复投资规模再度攀升，已跨入800亿元至900亿元区间，距离千亿元门槛似乎已不遥远，头部优势进一步巩固。

　　这场规模扩张的核心驱动力从何而来？

　　量客投资创始合伙人李冬昕从资金结构角度分析，本轮量化规模快速扩张，核心驱动力主要来自机构资金配置需求提升，银行、保险、FOF等机构投资者在低利率环境下持续增配具备稳定超额收益和风险可控特征的量化产品；同时，居民财富从传统理财、主观多头向标准化、纪律化的量化策略转移，叠加渠道对头部量化机构认可度提升，共同推动了规模的集中上行。

　　格上基金研究员焦冰补充指出，资金来源呈现“机构再配置+个人投资者追涨”的双轮驱动。一方面，在“资产荒”背景下，银行理财子公司、信托、保险等机构将量化策略作为固收替代或权益增强配置；另一方面，互联网代销渠道的普及大幅降低了个人投资者接触量化产品的门槛，赚钱效应引发“羊群效应”。

　　“从今年量化不同策略产品销售情况来看，指增类产品最受欢迎，中性类产品由于基差拖累严重，需求较低，CTA产品热度也是不错的。”焦冰说。

　　好买财富旗下新方程研究员陈宸则认为，量化产品的标准化程度较高，主流的以中证500指增、中证1000指增产品为代表，产品业绩是否达标直接看每周的超额收益就能一目了然。“对投资人来说，量化产品运作逻辑强，产品表现的反馈周期快，持有体验佳，整体理解成本较低的情况下，更容易吸引资金进行投资。”

　　思源量化创始人王雄在接受记者采访时提出了更深刻的见解：“与上一轮（如2021年）由渠道狂热和资金快速涌入驱动的扩张相比，本轮规模增长的核心底色有所不同，‘业绩带来的规模自然增长’是更主要的驱动力。”他认为，头部机构庞大的存量规模在优秀业绩下产生的“净值效应”本身贡献了巨大的新增规模，这反映出一个积极信号：行业规模的根基正从依赖流量和情绪，部分转向依赖长期业绩的累积。

　　天演资本相关负责人向记者表示，在无风险收益率降低的背景下，权益类资产受到的关注度有所提升。量化产品以其超额收益稳定、策略可解释性高、风险特征清晰的特点，精准匹配了投资者追求稳健超额收益的核心需求，持续获得机构客户和高净值客户的认可。此外，2025年百亿量化私募整体表现亮眼，头部量化机构在策略、技术、人才和渠道建设等方面持续迭代，进一步吸引了增量资金。

　　“高光”下的隐忧：超额收益为何“失速”？

　　然而，规模狂欢的B面，是业绩的集体承压。

　　据沪上一家第三方代销人士透露，部分头部量化机构旗下多策略、宏观、指增等策略的产品业绩，在3月以来的市场波动中都有不同程度的回撤。

　　此外，据私募排排网统计，截至4月3日，私募股票量化多头策略年内平均收益率为1.09%，虽优于主观多头的-1.32%，但超额收益已明显降温。2026年前两个月，沪深300指增尚能维持正超额，但中证500指增、中证1000指增整体偏弱，3月更出现大面积超额回撤，部分机构由正转负。

　　本轮超额回撤的核心原因是什么？

　　面对超额收益的骤然“降温”，多位业内人士给出了不同视角的解释。沪上某百亿量化私募人士向记者表示，一季度各行业和指数分化明显，叠加地缘冲突等外部宏观环境的扰动，部分策略表现承压。超额本身具有波动性和周期性的特征，这轮回撤主要源于外部宏观环境复杂、不确定性加大、市场波动加剧，部分偏中长期持仓的策略较难适配短期、日内等高波分化的市场环境。

　　李冬昕则给出了更具体的分析：一季度超额收益降温，核心是市场风格快速轮动、策略同质化加剧，导致过去有效的因子失效或衰减，同时部分机构规模扩张速度快于策略适配节奏，交易冲击成本上升。

　　王雄的视角更为细致。他指出，不同指数增强产品的表现其实存在显著差异：“中证1000、中证2000等指数增强产品的超额收益依然比较稳定。真正出现阶段性挑战的主要是中证500指数增强。这背后核心原因是策略的过度拥挤，中证500成份股数量有限，而大量资金和同质化策略聚焦于此，导致有效的Alpha信号被迅速摊薄，交易摩擦成本显著增加，超额收益自然衰减。”

　　沪上一位私募机构投研人士从方法论层面指出深层问题：近年来，随着权益投资超额收益的极度内卷，众多量化大厂走出舒适区，将触角伸向跨市场、跨品种的宏观对冲或多策略产品。但量化模型的底层逻辑是基于历史数据的概率分布，当面对2026年愈发复杂的地缘政治博弈局势持续演绎且缺乏历史样本的极端宏观变量时，基于纯数据驱动的模型暴露出脆弱性。

　　策略同质化如何“破局”？

　　“拥挤交易”正成为量化行业的新挑战。随着资金大量涌入相似策略与因子模型，交易信号趋同，收益空间不断被压缩。多位业内人士给出了破局思路。

　　翰荣投资总经理聂守华认为，应对这个问题主要从策略开发和风险控制两个方面着手：一是策略开发方面，应对超额衰减的核心是管理人策略更新迭代的能力，这需要管理人建立起一套工程化的、高效的投研平台和流程；

　　二是风险控制方面，需要建立系统化的全流程风控体系，在策略研发与组合优化的各环节中严格控制风格敞口暴露，不主动依赖风格暴露作为超额收益的主要来源，以获取相对纯正的超额收益。这样才能提供具有差异化竞争优势的超额收益，从策略根源上有效缓解风格趋同带来的风险。

　　李冬昕指出，应对策略同质化与超额收敛，首先要避免规模的无序扩张，其次要在数据和研究维度上拓展独家策略研发能力，在模型层面不断深化，适配当前AI挖掘能力的边界，同时在赛道上聚焦细分领域与差异化策略，避免在主流宽基指数上过度拥挤，通过提升因子半衰期、优化交易执行和多策略组合，构建更具持续性的超额来源。

　　天演资本则从三个维度提出创新方向：一是实现收益来源的多元化与低相关性，通过全频段覆盖，并针对不同频段进行有机融合，降低单一策略拥挤度，使收益来源多元化；二是拓展多元数据与另类数据的应用，目前天演的数据覆盖交易行情、财报基本面、分析师预测、新闻舆情、搜索指数、专利、ESG等领域，能够为策略提供更全面的超额收益来源，适配不同市场环境；三是深化技术融合，天演在策略及投研能力层面进行持续迭代，升级后的数据系统使策略回溯效率提升3倍以上，数据分析吞吐能力增长5倍以上。

　　王雄强调，突破同质化，必须进行“源头创新”，核心有两大方向：一是在投资的本源上进行创新，即资产选择逻辑的迭代。从“在给定指数里增强”到“构建更优的指数”，通过基本面逻辑和AI技术，定义和聚焦那些代表未来增长方向的产业与公司，构建新的“基准”；二是在信息处理的深度上进行创新。大部分传统量化策略依赖于结构化的价量、财务数据，而未来创新在于对海量非结构化信息的深度理解和量化。利用大语言模型等AI技术，将这些模糊的、定性的信息转化为独特的、前瞻性的Alpha信号，是打破传统因子拥挤的关键。

　　某百亿量化私募人士表示，量化私募需要从多维度推进系统性创新。在产品设计上，充分发挥多品种多策略的优势，融合股票、衍生品等不同资产类别的特质，提供有差异化的风险收益特征的产品体系。强化组合交易执行环节的精细化，产品全生命周期管理的专业化，通过“量效并举、质效双升”的全链路优化，打造核心和稳定的竞争力，为投资人创造价值。

　　AI重塑格局：从“赋能”到“原生”

　　当前，量化私募行业正从“AI赋能”加速走向“AI原生”，人工智能正持续深化在量化投资领域的应用，深刻重塑行业竞争逻辑与人才结构。

　　王雄解读称，“AI原生”意味着AI不再是“外挂工具”，而是投资研究的“新大脑”和“新本能”，其应用深度将体现在从预测市场向理解商业本质、从分析数据向生成投资逻辑与策略原型的跨越。这一转变将重塑行业竞争逻辑，竞争的关键从“拥有多少数据”转向“如何理解数据”，从“算力军备竞赛”转向“算法与投资思想的创新竞赛”，AI技术的开源和普及也为中小机构提供了弯道超车的机遇。在人才结构上，传统“金融+数学”背景的人才需求仍在，但“AI科学家+投资思想家”的复合型人才将成为核心，AI将重新定义人类在投资价值链中的核心位置，从执行者转变为规划者和审视者。

　　聂守华认为，AI在量化投资中的应用将不断深化，其角色大概率会从辅助者逐步向决策者演进。长期理想形态是实现从原始数据输入到交易执行的端到端全流程投资体系，然而，受限于金融数据的低信噪比与非平稳性等根本性挑战，这一过程预计将分阶段逐步实现。

　　谈及AI在量化投资领域的未来应用前景，李冬昕表示，兼具风险把控与市场研判能力的复合型人才，将是量化行业未来十年的核心竞争力。他认为，未来AI将深度参与因子挖掘、策略生成、执行优化与自适应风控全流程，行业竞争逻辑将从比拼单一因子或速度转向数据、算力、模型工程化能力的综合比拼，人才结构也将向AI算法、工程架构、机器学习专家与量化金融的复合型人才倾斜，海量数据（603138）与信息的高效处理能力及策略研发迭代能力将成为关键。