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電腦屏幕上閃爍的紅綠數字背后,是一場毫秒級的速度戰爭,當普通散戶還在費力填寫委托單時,量化機構已經完成了上百筆交易。
凌晨三點,上海陸家嘴一棟寫字樓里,量化交易團隊的服務器依然在高速運轉,處理著來自全球市場的海量數據。而在城市的另一端,退休教師王阿姨剛剛睡下,她不知道明天一開盤,自己持有的股票就可能成為算法收割的對象。
截至2025年5月,量化交易已占據A股市場25%到30%的成交量,在部分交易日甚至逼近35%。這種技術驅動的交易方式正以壓倒性優勢改變著市場生態,將散戶置于前所未有的被動地位。
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01 技術鴻溝,毫秒級的速度碾壓
當散戶投資者還在盯著K線圖,試圖通過技術分析尋找買賣點時,量化機構已經通過算法在毫秒之間完成了上百次交易決策。
據不完全統計,與散戶手動操作平均5秒完成一筆交易相比,量化系統的交易指令下達僅需幾百毫秒。這種速度差距達到數十倍,讓量化機構能夠在價格變動的瞬間捕捉套利機會。
這場速度戰的背后是巨大的技術鴻溝。量化機構每日處理數TB級數據,涵蓋歷史行情、產業鏈動態、輿情甚至社交媒體情緒。而普通散戶主要依賴碎片化新聞和財報信息進行決策,信息獲取往往滯后24-48小時。
速度優勢只是冰山一角,量化與散戶的對抗存在多個維度的碾壓:
· 數據霸權:機構擁有海量數據資源和強大的處理能力
· 策略碾壓:程序化交易基于數理模型實時調整策略
· 資金杠桿:量化機構動輒上億資金可瞬間影響股價
02 新規落地,監管的艱難平衡
面對量化交易引發的不公平爭議,監管部門終于采取行動。2025年7月7日,滬深北三大交易所《程序化交易管理實施細則》正式實施,標志著國內量化行業進入了規范發展的時代。
新規為高頻交易劃出了明確紅線:單個賬戶每秒申報、撤單的最高筆數達到300筆以上,或者單個賬戶單日申報、撤單的最高筆數達到20000筆以上。
這一標準借鑒了境外成熟市場高頻交易認定標準,并結合了自身監管實踐經驗。
監管層明確表示,新規旨在“趨利避害、突出公平、從嚴監管、規范發展”。對高頻交易的限制被視為維護市場公平的重要舉措,通過市場化調節方式提高高頻交易投資者的交易成本,從而保障市場交易的公平性。
然而,新規的實施效果仍存爭議。國務院參事、中國社會科學院金融研究所研究員尹中立直言:“每秒撤單300筆的上限太寬了,不應該超過10筆。” 他認為量化交易如果不限制,散戶只能退出市場。
03 技術下沉,算法平權還是新收割?
正當散戶對量化交易感到無力對抗時,一個意外的發展出現了——量化技術開始“下沉”至普通投資者。
2025年以來,天風證券、招商證券、山西證券等20余家券商已在各自App中推出T0算法服務。這些服務主要面向資金門檻設置在100萬元的高凈值客戶,通過高頻捕捉股價波動價差,幫助投資者進行日內的“低買高賣”操作。
券商T0算法全稱“日內回轉交易算法”,是依托量化模型的自動化交易工具。據測算采用T0算法一年的超額收益在12%左右,如果股票比較活躍,超額收益還可能更高。
這看似是技術的民主化,讓散戶也能使用機構工具。但恒生聚源總經理吳震操警告,當T0算法被眾多投資者使用時,多空雙方的信息差會快速衰減,算法承擔的資金容量越大,信息差衰減的速度就越快。
算法失效后投資者便無法從中獲得超額收益,反而可能因為高頻交易產生更多手續費。有投資者反映:“開通T0算法服務后,沒看到穩定的收益,卻一直穩定地交手續費。”
04 市場扭曲,微盤股的虛假繁榮與崩潰
量化交易對A股市場生態的影響遠不止于交易速度的不公平。它正在扭曲市場定價機制,制造微盤股的“虛假繁榮”。
高頻量化策略往往偏好小市值股票,這些股票流動性相對較差,容易通過少量資金推動價格。當大量量化資金涌入微盤股時,制造出短期繁榮的假象,吸引不明真相的散戶跟風買入。
一旦市場環境變化或量化策略轉向,這些微盤股就會出現價值回歸,導致股價快速下跌。這種“制造波動-收割散戶”的模式,成為量化機構獲取超額收益的重要手段。
南開大學金融發展研究院院長田利輝指出,量化交易具有“雙刃劍”效應。一方面提升市場流動性,分散風險;另一方面,高頻交易容易引發波動,加劇“散戶劣勢”,放大市場非理性。
2025年上半年,量化私募指數增強策略取得顯著超額收益,500和1000指增策略前5個月年化超額均突破24%。這輝煌業績的背后,是否部分建立在對散戶的不公平優勢上?
05 散戶困境,在算法的圍獵中求生
對于數量龐大的A股散戶而言,面對量化交易的崛起,他們正處于前所未有的困境中。A股個人投資者年均換手率是機構的5倍,卻貢獻了70%的虧損。
中央財經大學賀強教授對此現象直言不諱:“量化交易在以散戶為主的A股市場造成了明顯的不公平。”
更令人擔憂的是,一些量化策略甚至有意“圈養”散戶。通過制造短期波動誘導情緒交易,再以高頻套利收割。在這種不對稱戰爭中,散戶僅憑“技術分析+運氣”的生存概率堪比賭場輪盤。
前海開源基金首席經濟學家楊德龍提醒,個人投資者若進行頻繁交易,容易和量化基金做對手盤,從而有可能會造成虧損。他建議散戶避免頻繁交易、追漲殺跌,轉向價值投資、中長線投資。
然而,在量化交易主導的市場環境中,傳統的價值投資策略也面臨挑戰。當算法可以瞬間反應并放大市場情緒時,基本面分析的有效窗口正在縮小。
一位量化基金經理的電腦屏幕上,實時跳動著算法捕捉到的散戶交易模式。屏幕一角的小窗顯示著“情緒指數”,當指數超過閾值時,系統會自動觸發反向交易指令。
而在數百公里外的小城,散戶李偉明盯著自己剛剛“抄底”卻繼續下跌的股票,無奈地嘆了口氣。他不知道,自己剛剛成為算法第1027次成功預測的“情緒交易者”。
市場交易大廳里,老股民們仍然圍著屏幕討論技術圖形,他們的交易方式與二十年前相比并無本質變化。而在他們看不見的地方,一場基于算法和數據的戰爭正在重新定義市場規則。
當交易從人與人之間的博弈,轉變為人與算法的對抗時,那個依靠研究、經驗和耐心就能獲利的股市春天,似乎正在悄然遠去。
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