『01、』AI技术进步推动量化交易普及

AI大模型和算力水平显著提升，使量化交易门槛有明显降低。近年来，国内量化交易规模快速扩张。公开数据显示，今年6月底量化股票多头策略管理资金达到1.83万亿元，相比年初增加了1.1万亿元，其中主观股票多头策略增长超过6000亿元。

百亿级头部量化私募数量今年6月26日已达141家，这一增长态势反映出量化交易正加速呈现"头部化""专业化"特征。

在A股市场，量化交易盈利模式主要有几个类别：多因子选股、利用市场情绪与行为偏差套利、高频交易套利、ETF套利、股指期货套利以及中性策略套利等模式。

经过近些年快速发展，目前国内量化交易占A股每日成交额约为30%，略低于港股市场水平。与欧美成熟股票市场比较，A股与港股量化交易占比依然是较低水平。

比如美国股市在量化交易发展方面相当成熟，量化交易占成交额达到80%左右；欧洲股市量化交易占比60%-70%。亚太市场日本股市机构化程度高，量化交易占比超过50%。

欧美股市及日股等成熟市场在量化交易发展时间上明显早于A股。经过几十年发展，当地量化交易已非常成熟，成为市场主流动能补充方式。

近几年A股市场量化交易为何迅猛发展？根本原因与数据基础设施日渐完善密切相关。在AI大模型和算力双重加持下，国内量化交易迎来发展良机，很多机构借助AI红利期加速发展步伐。头部和腰部量化机构凭借资金、人才、资源和技术优势，进入高速发展期，规模体量实现跨越式增长。

除上述因素外，ETF快速扩容、对冲工具和创新工具日益丰富，也助长了量化交易发展。从量化机构视角看，可以利用ETF、股指期货、股指期权进行风险对冲和策略套利，拓展了量化交易的盈利模式。

与成熟市场相比，A股在交易制度与散户占比方面也更有利于量化发展。

比如A股长期实行T+1交易制，散户投资者缺乏日内风险对冲渠道，为量化机构创造了套利空间。由于A股持续实施涨跌幅限制和T+1制度，加上交易成本、监管环境等因素，相比高频交易，中低频量化交易更适合A股市场。

从量化机构角度考察，在A股获取超额收益主要依靠行为金融和多因子选股。在散户投资者受制交易规则背景下，量化机构通过持续学习能轻易掌握散户交易规律、投资行为和情绪特征。此外，量化机构能利用信息差优势，在财报发布前后进行信息差套利。

发展趋势分析显示，A股市场量化交易仍处于快速成长阶段。以量化交易占当地成交额比例为例，A股目前低于35%，与成熟市场50%以上占比相比，仍存较大发展空间。

量化交易快速发展的背后，A股投资者能否胜过量化？正如上文提到，量化机构主要靠长期模仿散户交易行为、投资情绪套利，又抓住散户无法日内对冲的特质，成为散户交易对手。因此从散户角度看，在量化交易快速发展形势下，通过短线操作获取超额收益难度会持续提升。在信息获取和资金成本不占优条件下，散户与量化机构难形成有效竞争。