波动中，坚守风险约束和投资纪律

7月以来A股波动加剧，其背后有多重因素交织，海外市场的去杠杆和科技板块调整引发了跨市场联动效应，叠加国内市场前期涨幅积累后的获利回吐压力和投资者情绪的集中释放，多种力量共振形成了较大幅度的调整。

但是本轮调整与2024年初的小微盘流动性冲击存在明显差异。2024年初的极端行情中，部分小微盘股票出现了流动性几乎枯竭的状况，交易本身难以执行。而本轮调整中，市场多数股票仍然可以正常成交，并未出现大面积的流动性缺失。

不过这并不意味着此轮波动对量化策略影响更小，当前对量化产品表现造成压力的，是跨市场的负反馈循环和投资者的情绪性卖出。后续量化选股策略回升更依赖情绪企稳，而不能只靠流动性恢复。

当市场出现历史上未曾出现过的样本特征时，量化模型的预测难度会明显上升，部分周期上的预测力可能减弱，这是量化投资需要正视的现实。

应对这一局面的关键不在于试图提前预判未见样本的方向，而在于两个层面的管理。一是风险预算机制：在模型预测力下降的周期或方向上，主动收缩风险暴露，将可能的回撤控制在可承受的范围内。

二是投资纪律：越是在极端行情中，越需要避免基于短期情绪频繁干预模型运行，而是应该保持策略执行的一致性和稳定性。风险约束和投资纪律需要同时发挥作用，前者管理敞口规模，后者管理决策流程，两者缺一不可。

做好AI赋能，拓展量化alpha新边界

传统的量化投资模型通常是一个分步骤的流水线——研究员先根据经验和理论构建因子，对原始数据进行特征工程处理，再将加工后的特征送入预测模型。这个过程高度依赖人工设计，每个环节都包含主观判断。

稳博主打的端到端机器学习量化模型的核心思路是尽可能减少中间的人工环节，让模型直接从原始的结构化数据和非结构化数据中学习规律并输出预测结果。减少人工环节的意义在于，模型有机会发现研究员在特征工程中可能遗漏的信号和规律，也能够更直接地处理多元数据类型。

但是，更复杂的模型架构并不一定意味着更强的预测能力。端到端模型的训练过程可能更像“黑盒”——模型从数据中提取信号、做出判断的内部过程难以完全解释。因此，在评测和风险管理环节应尽量保持“白盒”，对模型表现的评价标准和风险约束机制要做到透明、可控、可追溯。在当前阶段，端到端模型更适合作为传统模型体系的补充，与已有模型配合使用，而非对传统方法的全面替代。

与当前大家较为熟悉的GPT、Deepseek等大语言模型相比，虽然两者都属于深度学习技术的应用，但量化投资中的端到端模型和通用大语言模型在参数规模、训练样本和任务目标等方面存在明显差异。

参数规模上，大语言模型的参数量通常远大于量化模型。训练样本上，大语言模型使用的文本数据规模也远超金融市场的交易数据。任务目标上，大语言模型面向自然语言的理解和生成，量化模型的目标则是金融市场的预测和交易决策。

不过，大语言模型技术对量化投资也有巨大价值。一方面，大语言模型发展过程中积累的部分网络架构设计和训练方法可以为量化模型提供借鉴。另一方面，随着传统中低频价量因子的挖掘难度不断上升，新闻、公告、舆情等非标准信息的系统化利用正在成为量化alpha边界拓展的重要方向。大语言模型在处理这类非结构化文本方面具有天然优势，有可能帮助量化团队将过去难以系统化利用的信息转化为有效的模型输入。

但这些仍然是技术路径和研究方向层面的讨论，采用新技术并不一定能直接转化为更高的超额收益。技术进步为寻找新的阿尔法来源提供了可能性，但能否转化为实际成果，仍需经过具体评测和风险管理检验。

适应环境变化，量化alpha再生长

2024年9月底以来，量化私募行业管理规模持续增长。量化行业存在一个容易被忽视的反馈机制：当产品阶段性表现较好时，业绩吸引投资者申购，申购带来规模增长，而规模增长本身又会改变策略运行的市场环境。这种正反馈在顺利阶段可以推动行业快速扩张，但市场能够承载的策略容量终究是有限的。当行业整体规模快速膨胀，大量相似策略在相近的市场空间中竞争，拥挤度上升，超额获取的难度自然随之加大。

比如2021年行业快速扩容后，部分量化策略出现了阶段性超额回撤，但随后超额又逐步修复并创新高。这个案例说明，规模与超额并不是简单的线性关系，快速扩容阶段可能伴随拥挤和波动，但随着量化策略体系的迭代，超额可能会在新的管理规模量级再次企稳。当前行业面临的规模与容量矛盾，与2021那一轮经历有相似的底层逻辑。

长期来看，超额的持续性仍取决于管理人的研究深度和迭代速度，但短期来看，行业规模快速扩张带来的容量压力，是需要被充分正视的现实。

再回到2026年以来的量化超额收益走势。2026 年上半年市场最突出的特点是结构分化和动量特征在持续时间和幅度上都达到了较极致的水平。

过去几年，市场风格虽然也有阶段性切换，但通常在较短时间内就会出现一定程度的均值回复。而今年以来，单一方向上的趋势延续时间更长、力度更强，风格轮动的节奏明显放缓。这种更长、更极致的动量行情，超出了部分历史样本的常见范围，也提高了依赖历史规律的模型的预测难度。

这种极致的结构分化本身，就构成了历史上较为罕见的市场样本。这种市场环境下，各量化管理人的超额收益会有较大分化。不同管理人的研究路径和模型迭代节奏存在差异，面对同样的市场环境，适应速度也会不同。但这也说明市场仍存在大量未被挖掘的差异化alpha，是行业良性发展信号。

量化产品层面，不同量化指增策略可能锚定不同的基准指数，也对应不同的风险暴露和波动特点。因此，在配置层面应重视均衡，理解不同产品在组合中的角色和对应的风险特征。

总结来看，当前量化私募行业正处于范式迭代的关键阶段，极致波动的市场行情既是挑战，也是超额收益拓展新边界的催化剂。

短期规模拥挤、极端行情会带来超额波动，但依托端到端机器学习模型赋能、多源数据挖掘的技术革新，量化行业长期增长逻辑仍然明确。对投资者而言，应以长期视角看待量化选股策略的超额获取，并秉承均衡配置的思维，跟随行业技术迭代把握持续生长的alpha机遇。

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