【经验参考】量化配置避坑常识——穿透因子区分策略差异，远离同质化产品的“伪分散”

作者：量策组合配置学

题图： 量策组合配置学微信公众号

背景

自2025年开始，A股市场的风险偏好持续走高，不少高净值客户偏好高波动的量化选股与量化指增策略，但跟一些非专业的投资者交流后，他们对于非主流的量化产品理解的并不深，他们参与这些产品的认购，无非是以下几种原因：

1、有认识的做金融的朋友或同学推荐；

2、股市回暖，牛市已来，尽快上车；

3、市场都说这类策略好，收益高。

来源：中信建投证券托管部

但参与其中的投资者，也担心风险，所以他们往往会分散配置一堆量化产品，但当前市面上主流代销的量化产品同质化严重，其底层风险暴露的敞口非常集中。

因为目前不少代销机构90%以上的货架产品基本都是百亿私募量化的指增与量选策略，也就那几十家，其风险不言而喻，这让我想起了之前明星主观基金经理的销售热潮，距今也还没过去多少年，那时上架的其他策略占比也就不到10%。

作为一个理性的投资者，我们需要对量化策略有更深的理解，避免盲目配置高相关性的同类产品，因为一旦市场大幅下行调整，恐损失较大。

以下我们以股票量化策略为例，相关经验供大家参考。

一、主流的量化策略

当前基金代销平台上的量化策略，主要是量化选股与指数增强策略，可能还有少量的中性策略，我们可以把这三大策略理解为主流策略，市场认知度较高，理解上较为容易，对标基准也相对明确。

在主流策略中，不同管理人的量化策略侧重各有不同，在配置中，要选择不同风格因子的策略来组合配置。

以下是几类常见的因子类型：

第一类是量价关系因子，如动量、反转、波动率、流动性等。

第二类是基本面因子，如估值、成长、盈利质量等。

第三类是另类因子，如新闻情绪、卫星图像、专利数据等。

来源：中信建投证券托管部

我们先从股票量化策略的整体来看，

一类是偏基本面量化，

一类是偏传统均衡的多因子量化，

一类是偏高频交易的纯动量型量化，

还有一类是端到端借力AI的另类量化。

2025年表现较好的、当前代销平台上热销的往往是偏中高频量价因子为主的量化产品，其中基本面与另类因子占比通常较低，往往不足一半，管理人从运用数据、算法到算力整体趋同化特征明显。

二、非主流的量化策略

而一些非主流的（细分或复杂）私募量化策略，往往不在主流代销平台的货架上。例如纯粹的日内T0、复杂的期权波动率、股票多空、强势股、另类指增等策略。这些产品一般仅可在中小第三方销售平台或基金管理人的直销渠道中出现。

普通投资者对于这些非主流量化策略的认知度较低，不清楚其特点，难以作出合理决策，需要专业的基金买方投顾来指导。

但懂A股、懂公募基金的买方投顾、理财经理、家办、券商期货从业人员，大多也未必有这个专业分析能力，最好有多年一线实践经验的私募FOF投研人员来协助，这样遭遇大幅回撤的概率会更低些。

三、如何“穿透”产品，

区分量化策略的成色？

面对琳琅满目的量化产品，普通投资者不能只看名字，如“XX量化1号”，而应学会穿透到底层因子。根据量化投资的因子体系，我们可以通过以下三个维度来区分产品。

一看因子构成（量价与基本面的配比）

这是区分量化产品最核心的维度。

偏量价型产品特征为换手率偏高，持仓分散，持仓周期短。在A股市场波动大、散户多、非理性交易活跃时表现优异。但拥挤度高，易发生踩踏。

偏基本面型产品特征为换手率低，持仓相对集中，注重估值、成长和盈利质量。在市场回归理性，注重企业内在价值时表现较好。但在纯资金博弈的疯牛行情中可能跑输指数。

【配置建议】

如果你的组合中全是“偏量价型”产品，那么你的风险敞口是高度集中的。建议搭配一定比例的“偏基本面”量化产品，以实现互补。

二看风控约束（是否做到“风格中性”）

很多量化指增产品为了追求高超额收益，会故意暴露在某些风险因子上，如重仓买入微盘股。

严格中性产品在行业权重、市值大小上与基准指数保持一致。这类产品赚的是纯粹的选股Alpha，波动相对可控。而风格漂移产品名为“中证500指增”，实则持仓全是微盘股。这类产品在微盘股暴涨时收益惊人，但一旦风格切换，回撤巨大。

【避坑指南】

查看产品的历史净值走势，如果它与某个特定风格指数，如国证2000，的相关性远高于其业绩比较基准，如中证500，则需警惕其风格漂移风险。

三看技术迭代（是否引入AI与另类数据）

量化投资已进入4.0时代。传统多因子依赖人工挖掘线性因子，逻辑清晰但容量有限。而AI或深度学习利用非线性模型挖掘更深层次的规律，数据处理能力更强。另类数据引入新闻情绪、供应链数据等。

【配置建议】

优先选择那些在AI算力和数据基建上有深厚积累的管理人，他们更有可能在同质化的竞争中挖掘出独特的Alpha。

来源：中信建投证券托管部

四、2026年量化策略研发趋势

趋势一、从“全市场选股”转向“动态择时”

【核心逻辑】市场波动加剧与风格轮动加速，迫使量化策略从“静态选股”转向“动态择时”，包括仓位择时、风格择时等。

● 背景驱动

2025年以来，A股市场呈现“结构性行情频繁切换+波动率阶段性放大”特征。传统全市场量化选股模型因无法及时规避市场下行调整风险，超额收益波动显著增加。

趋势二、从宽基指增转向主题/风格指增

【核心逻辑】结构化行情深化与投资者需求精细化，驱动指增策略从“泛指数跟踪”转向“精准赛道挖掘”。

● 背景驱动

a）宽基指增强度竞争加剧，同质化策略导致Alpha快速衰减。

b）主题投资机会凸显——政策导向（如“新质生产力”）、产业周期（如AI硬件迭代）及投资者偏好（如高股息、现金流指增等防御需求）催生特定主题的超额收益。

趋势三、从完全对冲的市场中性转向灵活对冲的混合中性

【核心逻辑】对冲成本变化与收益弹性需求，推动策略从“绝对防御”转向“动态平衡”。

● 背景驱动

a）对冲成本波动——影响超额表现波动较大。

b）收益天花板限制——传统市场中性策略在震荡市中仅能获取低风险收益（如费后年化收益4%-6%），难以满足高净值客户在牛市或震荡市中对“风险可控前提下追求弹性”的需求。

趋势四、从中高频策略研发转向中低频

【核心逻辑】交易环境变化与技术范式革新，倒逼量化策略从“速度博弈”转向“深度挖掘”。

● 背景驱动

a）监管与成本约束——2025年《程序化交易管理实施细则》对高频交易的差异化监管（如申报速率限制）及交易所费用结构调整（降低中低频交易费率），提升高频策略成本。

b）数据与技术迭代——AI大模型在长文本处理（如财报分析）与多模态数据融合（如卫星图像+财务数据）上的突破，为中低频策略提供了更丰富的信号源。

五、总结与配置启示

买得准，比买得多更重要

上述四大趋势反映了量化投资的演进方向。从“单维度Alpha挖掘”升级为“多维度风险收益优化”。其背后或是量化机构对市场有效性提升的应对，以及对投资者需求变化的响应。

对于量化投资者而言，可关注以下配置要点：

1、在不确定的市场环境下，可优先选择具备动态仓位与风格轮动能力的量化管理人。

2、在指增策略中，如有Smart Beta的投资能力，可超配主题与风格指增以获取非对称收益。

3、考察管理人在AI建模与另类数据整合上的投入。

【友情提醒】

盲目跟风配置量化产品无异在雷区盲目行走。为了避免“基金赚钱，基民不赚钱”的悲剧重演，建议投资者拒绝同质化，不要在一篮子产品里买入若干本质上都是“偏小微量价型指数增强或量化选股”的策略，特别是在流动性拐点出现后。

要关注底层资产的拥挤度风险，在组合中引入不同收益来源的因子（如基本面、另类等），利用低相关性来平滑波动。

更要敬畏市场的“善变”，量化不是稳赚不赔的黑箱，理解其数据驱动的本质，明白其收益来源于对历史规律的统计和对市场非理性行为的捕捉。

真正的量化产品配置，不是买得越多越好，而是买得越“准”越好。