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每次 A 股一调整,量化准会被拎出来“背锅”,最近这轮地缘冲突引发的市场震荡也不例外。刚刚过去的周末里,已经有很多投资人po出某些热点股票的“A字”走势图,控诉量化的“罪行”。
学院派骂量化,是说它和巴菲特那种“old school”价投完全不是一回事:人家是陪着公司成长,赚企业发展的钱;量化全是日内超短、隔夜快进快出,玩的是零和博弈;唯一能够拿出来说事的正面作用,也就是给市场添点流动性。可这点好处,和它从市场抽走的利润比起来不值一提——2025年,量化私募至少从A股赚走几千亿元。
实战派则指控量化已经彻底恶化了 A 股的生态。有资深投资人表示,A股一向对散户极不友好,但以前的生态,好比羊群里只放了两只狼,还能维持平衡;现在量化规模越做越大,产品越发越多,两只狼直接变成了 200 只,自然是 “量化过处,羊不聊生”。
量化“背锅”并非始自今日。2023 年下半年市场下跌,量化本来已经成了千夫所指,政策也接连祭出紧箍咒。但随后监管有所放松。坊间传言,DeepSeek的爆发,硬是给量化捞了块 “免死金牌”,靠着 “AI 高科技” 的名头又缓了过来。
但话说回来,量化在美股活跃更久,为啥人家就没这么多恶名,更没听说把散户割得这么惨?究其原因,其实是两个市场的底层逻辑完全不一样。
老股民都懂,以前 A 股的牛熊轮回,本质就是一轮收割韭菜的周期:主力 10 块钱买入筹码,一路拉到四五十块,靠赚钱效应吸引散户进场;等增量资金跟不上了,主力出货把散户套在山顶,再开启漫长的熊市。一轮收割,耗光的是散户好几年攒下的积蓄,牛熊转换的周期,说白了就是韭菜攒钱的周期。
可现在量化 + 游资的组合,直接把玩法换了:不用把一只票从 10 块拉到四五十,而是每只票从 10 块拉到十四五块,反复操作多次,最终达到同等效果。
以前的牛市周期,增量资金能源源不断进场,散户多少能跟着赚点钱,市场的天花板也高;可现在这种轮动玩法,新韭菜只要追高几次、割肉几回,必然元气大伤,甚至销户退场。别看指数还在 4000 点晃悠,说不定主力已经干完以前 6000 点才能完成的收割。
更要命的是量化对市场流动性的破坏。短期而言决定股价走势的关键因素是筹码和流动性。现在量化能在一周之内,把一只千亿大票的换手率干到 100%-150%;两个偏题材的板块,一天的成交量就能占全市场的 30%。
这种玩法,最终就是一波流拉满,然后 A 字杀跌。哪怕是有基本面、有业绩的公司,只要交易拥挤度被拉爆,不缓个几个月根本恢复不过来。没有增量资金进场,存量资金被一轮轮消耗,市场只会越走越缩量,流动性一收紧,就是无差别下杀。
那为啥美股的量化就没这么大威力?核心就两点:市场结构和定价逻辑完全不同。
其一,投资者结构不一样。量化赚的,本质是市场无效性的钱,是错误定价的钱。美股是机构主导的成熟市场,散户占比远低于A股,市场里全是专业机构的模型对杀,最终只能赚个平均收益,根本拿不到超额利润。而 A 股有海量的散户,多年来还是习惯于追涨杀跌,给量化提供了源源不断的收割对象,市场波动越大、投机越疯、交易越频繁,量化就赚得越爽。
其二,上市公司基本面不一样。美股为什么能走长牛?龙头公司盈利够硬,科股七巨头除特斯拉之外净利润都是千亿美元级,而 A 股整个创业板2025年全年的净利润按一致预期才3000多亿人民币,还不到六巨头中任一家公司的一半。像阿里、腾讯这些最优质的中国企业,大多没在 A 股上市;场内的公司稍微一炒,估值就没法看。这使得市场大部分时间被情绪和流动性主导,大家都在玩博傻游戏,价值投资始终难以扎根。
这种估值混乱、投机盛行的环境,恰恰是量化最舒服的温床。而美股市场有效性高,虽然也有题材炒作,但成交量集中在头部大票上,年换手率远低于 A 股,高频量化根本赚不到大钱,只能赚点细碎银两,自然掀不起风浪。
当然,也有另一种观点:量化其实是在加速投资者的成熟。既然它赚的是错误定价的钱,那它本质上就是在淘汰那些只会乱投机的散户,倒逼所有参与者回归公司基本面,关心业绩和真实成长性,最终推动市场走向真正的价值投资。从这个角度来看,量化相当于市场的“牧羊犬”。
但对于普通散户来说,等不起这个漫长的过程,更付不起这个昂贵的学费。当下最该思考的是,新型市场生态下,怎么不被量化收割。有资深投资人提出两个建议:第一,回归价值投资,锚定公司利润及分红。毕竟量化再怎么折腾日内波动,也干预不了公司的利润、分红和回购。
第二,放弃频繁交易,走低频率、大市值的大波段路线。散户和机器比手速、比反应,从一开始就输了。用段永平的话说,做短线你做得过梁文锋吗?不如把手续费省下来,只抓大周期的机会。
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对于监管部门来说,从A股市场可持续健康发展的角度,对量化采取实质性的限制措施已迫在眉睫。量化的高频交易能力、信息读取速度,远超普通投资者,如果任由其降维打击、竭泽而渔,最终毁掉的,是整个市场的生态。(本文首发于巴伦中文网,作者|胡润峰,编辑|刘洋雪)
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