量化多头策略业绩表现 - 11月以来A股主要股指在年内高位区域持续震荡，个股赚钱效应明显减弱，量化多头策略业绩呈现显著分化[1] - 10月量化多头产品实现约0.93%的平均回报率和1.5%的超额收益率，优于同期主观多头策略[1] - 第四季度以来多数头部及腰部量化机构在超额收益率方面出现明显分化[1] - 11月随着中小盘和微盘股回暖，指增策略超额收益快速修复，但量化选股策略内部风格偏小市值与偏大股票的表现出现显著差异[2] - 凭借全频段阿尔法策略布局的机构实现强劲稳健业绩，而策略单一、迭代缓慢的机构业绩表现不尽如人意[2] 量化策略面临的挑战 - 因子有效性下降，过去两年表现突出的"小盘+高波动+高成长"因子出现收益递减[3] - 综合交易成本显著攀升，在日均万亿成交额环境下，量化策略在中小盘股票上高度重叠导致撮合成本、冲击成本上升[3] - 合规边界日益明晰，量化策略需在回转效率、交易节奏与监管要求之间寻求新平衡[3] - 市场处于高位、赚钱难度增加时，部分机构主动收敛组合的整体风格暴露并加强回撤控制[2] 量化机构的策略迭代与应对 - 机构积极布局全频段趋势预测以降低单一频段失效风险，改进算法与成本建模以控制滑点，引入另类数据降低对传统数据和因子的依赖[3] - 通过多周期、多因子组合弱化单一拥挤风格，增加红利、价值、质量类因子权重，在信号层面引入产业链数据、公告/研报文本等结构化和非结构化信息[3] - 尝试将更多宏观周期和行业景气度数据纳入模型，进行更深的数据挖掘和基本面逻辑嵌入以应对因子衰减、获取差异化阿尔法[4] - 市场震荡分化环境中个股与指数的偏离度加大，选股能力强的量化指数增强模型更能发挥优势，超额积累较快[4] 量化行业竞争格局与发展趋势 - 2025年前三季度全市场私募证券产品备案量同比大增近九成，量化产品备案占比高达44.30%，同比增长超100%，量化多头产品备案量居首[5] - 平台化与工程化成为投研主流，行业竞争从算法单点突破升级为系统工程整体较量[5] - AI与大模型深度应用从概念走向常态，在因子挖掘、文本解析、风控预警中应用常态化，成为驱动量化策略的重要力量[5] - 全频段与多策略布局成为提升业绩韧性关键，产品线研发向多策略、多资产方向发展，行业向平台型量化管理人演进[5] - 市场资源向头部集中加剧，资金更偏好经营稳定、业绩稳健、产品线丰富、工程化程度较高的头部机构[6]