2026年，主動跑贏量化？

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風險提示：本文所提到的觀點僅代表個人的意見，所涉及標的不作推薦，據此買賣，風險自負。

作者：思想鋼印9999

來源：雪球

012025，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 。

量化基金去年業績真的很好嗎 ？ 可以來看一看數據 。

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

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 ， 通常代表主動管理基金的收益水平 ） 33.2%的年度收益 ， 實際上是略跑輸的 。

再看指數增強型基金 ， 三大寬基300/500/1000增強指數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的。

實際上 ， 就過去10年的數據看 ，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年連續四年跑贏， 給人以量化在進步的感覺 ， 但2025年的跑輸證偽了 “ 技術進步 ” 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 ， 反觀2017 、 19 、 20這三年牛市 ， 主動管理都跑贏了量化選股 。

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

這些數據引發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 ？

02量化不是印鈔機

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 ， 但前排業績并不突出 。 這也是量化的一個顯著特點 ：業績很難特別強 ， 但也不容易犯錯 。

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

反觀主動管理的基金經理 ， 為了獲得比較好的排名和規模 （ 進攻性 ） ， 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 ， 出現了大量單一風格高度暴露的基金經理 ， 導致對市場變化的適應性較弱 ， 對風格的容錯率比較低 。

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

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格的追蹤能力 ， 需要不斷微調因子 ， 如果市場的風格相對單一而且極端化 ， 經過一段時間的微調 ， 可能大部分量化產品都演變成相似的策略 。

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

最重要的原因正是風格的劇烈變化 ， 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 ， 量化選股策略不知不覺擁擠到小微盤上 ， 指數增強超額發行1000/2000指數產品 ， 還有不少中性產品通過風格錯配 （ 多小微盤空IF ） 獲得超額 。

結果到了8月 ， 雖然大盤不斷創新高 ， 但市場風格突然轉向中腰部市值指數， 量化策略來不及 “ 轉向 ” ， 導致持續了一兩個月的量化超額回撤 ， 而這一段行情是少數板塊領漲 ， 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據不看公司 ， 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 ， 整體風格傾向于大票和業績票 ， 雖然很多基金為了排名也喜歡抱團 ， 但整體上還是有強烈的個人偏好和整體風控特征 ， 受市場風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 ， 市場并沒有太過關注 ， 但這種模型過于一致導致的暫時失效 ， 在某些市場氛圍中卻有可能被層層放大為股災， 比如2024年1月量化的集體巨幅回撤 ， 這才是值得持有人擔心的事 。

03從因子擁擠到風控失控

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的下跌 ， 最終 “ 策略失效 ” 演變為全市場的股災 ， 這是量化策略的三層防護被一一擊穿后的結果 。

第一層防護是 “ 多因子 ” ：

量化策略的多因子， 不是讓多個因子一起賺錢 ， 而是為了風險分散和風險對沖， 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收益狀態 ， 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計得比較好 ， 就算小幣值因子突然失效 ， 產品也不會發生很大的回撤 。

但如果遇到大盤整體持續下跌 ， 動量 、 質量 、 低波 、 流動性等等全部一起跌 ， 因子的不相關性就消失了 ， 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 “ 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 ） ， 這樣才有連續競價機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 ， 成交價跳躍式下跌 （ 上漲 ） ， 導致量化執行阿爾法的過程本身制造了負收益 ， 越調倉越虧 ， 量化策略失效 。

當高頻策略也失效時 ， 量化只能減倉 ， 這就有可能擊穿第三層防護 “ 風控體系 ”， 讓風控本身成為風險的來源 。

一旦 “ 不相關 、 分散對沖 、 高頻 ” 這類花里胡哨的東西失效 ， 量化的核心風控與主動型管理產品沒有區別 ， 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 ，當風控主導一切時 ， 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 ” ， 可以看我的復盤文章 《 思想鋼印年度必讀的12個重要觀點 》 。

相比而言 ， 主動管理基金總有風險執行不到位的 ， 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 ， 導致一致性沒有量化崩盤時那么強 。

那么2026年是否會發生量化收益明顯不及主動型基金的情況呢 ？

04現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 ， 但主線不穩定 ， 主動型基金押賽道的策略無效

股價嚴重脫離基本面信號 ， 主動型基金不敢加倉

情緒資金主導 ， 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改觀 ， 出現了多個行業的復蘇， 特別是基金重倉的龍頭領漲行情 ， 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的場景是政策性大轉向 。

量化高度依賴市場信號 ， 而對政策的把握依賴投資者的經驗 ， 特別是政策大轉向的時候 ， 量化的轉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格急轉有關 ， 雖然現在有基于大語言模式的AI量化 ， 但主流產品還是依賴標準化的價格信號 。

第三個可能是交易規則變化引發的市場結構變化 。

過去幾年 ， 對量化加大監管的呼聲越來越高 ， 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 ， 就算發生了 ， 量化也同樣有收益 。 但如果出現了前一章描述的多個場景的結合 ， 比如監管轉向 ， 限制流動性 ， 導致市場前期占優的因子失效 ， 同時疊加大盤趨勢性下跌 ， 多個因子失效 ， 就有可能再度引發類似2024年一月那樣的整體風險 。

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入了這種危險狀態 ：

此前幾個月 ， 市場是否一直是某一種風格極端盈利狀態 ？

現在的賣盤 ， 是主動選擇 ， 還是被動觸發 ？

幾個主流的因子 ， 現在是否無一幸免 ？

量化策略很強 ， 既能在熊市生存 ， 又能在牛市猛沖 ， 但量化并非沒有弱點 ， 它最強大的地方 ， 恰恰是弱點所在 ， 量化不判斷對錯 ， 只重復規律 ，當所有人都在用同一套統計語言理解市場 ， 而市場已經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 。

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