（来源：大公馆）

麻中麻的又找一周，沪指失守3800点，量化创业板指暴跌7.15%，背锅全市场5000只个股下跌。又找

面对账户缩水，量化市场情绪急需一个宣泄口。背锅这一次，又找矛头再次指向了量化交易。量化

那，背锅市场大跌究竟和量化有没有关系，又找为什么大跌总是量化量化“背锅”？量化在这当中扮演什么角色？有什么投资启示？

就以上话题，小二和SuperAgents的背锅群员们聊了聊，试图仔细拆解这个世纪困难...

最初之前，又找我们来看看A股量化交易的量化规模，截至到26年二季度的背锅数据：

交易量部分，量化持股市值仅占A股流通市值的2%-3%，但贡献了日均成交额的30%-40%；

上交所2026年一季度官方数据，量化交易占日均成交额35%-42%；

50亿市值以下小微盘股中，量化交易占比超过50%；

2020年仅约20%，五年间翻倍；程序化交易占比从2020年20%升至约38.7%，高往往交易占比约23.2%。

同时这个量化规模还在不断增首先。

2020年末量化基金规模约6999亿元 → 2025年末1.88万亿元，增幅169%；

百亿量化私募从2019年仅4家增至2026年71家，七年17倍；

2026年上半年单季新增5000亿元，增高效远超A股市值增高效；

结构部分，量化75%以上资金集中在中证500/1000/2000中小盘，65%以上持仓集中在20-200亿市值区间。

可以说，量化在中小盘的定价权已接近"控盘"级别。

01  为什么大跌总是量化“背锅”？

大跌归咎于量化，背后存在几个直观的“罪证”：

1. 算法共振引发的“踩踏”

这是最题的指控。任泽平表示，大量量化机构采取相似的因子模型，当市场触发某些题阈值时，系统会集体发出卖出指令，导致“算法共振”。

数据显示，7月17日当天，电子、通信等前期热门科技板块的主力净流出资金高达数十亿甚至上百亿，这与量化对策高度集中的持仓方向完全吻合。当机器集体“逃命”，流动性瞬间枯竭，跌幅自然被急剧放大。

SuperAgents中的宏观探究员也就这个状况做了量化系统性风险评估，风险传导链条如下，且已被多次局部验明正身。

首先步，对策同质化。 90%以上量化机构采取相似的量价因子（动量、反转、波动率、流动性），模型框架、回测逻辑、风控阈值高度重合。超70%机构止损阈值相差不超过3%，一旦触发即同步平仓。

第二步，因子共振。市场信号转折时，大量对策在相近时间产生方向相同的交易指令。上交所清楚指出：同一管理人旗下多只产品可能触发相同信号，短时间内集中同向交易，加剧市场波动。

第三步，流动性枯竭→死亡螺旋。 下跌→触发风控止损→集中卖出→股价进一步下跌→更多产品触发止损→净值回撤→赎回潮→被迫后续卖出。

2024年初小微盘暴跌、2025年1月雪球+量化中性对策平仓叠加导致中证500单日跌6.2%、2025年12月微盘股指数单日暴跌超4%上千只跌停，均为局部验明正身。

2. 基础面与股价的“脱钩”

南京大学安同良教授团队的探究揭示了深层矛盾，量化交易导致股价与企业基础面脱钩。

鹏辉能源投关总监方李一凡直言，单纯依靠情绪、动量、题词的因子交易毫无合理性。他的逻辑很直白，企业辛苦经营，探究员辛苦调研，但量化模型根本不看这些，只看短期量价和舆情热度，这彻底偏离了价值投资的本质，被股民封为“怒怼量化首先股”。

3. 高往往助涨助跌的“加高效器”

私募圈人士指出，量化最大的状况是“助涨助跌”。在上涨时，动量因子会驱动资金持续追高，形成泡沫；在下跌时，同一因子又会触发止损，加高效暴跌。这种“追涨杀跌”的机械操作，使得市场在极端行情下完全失去了自我纠偏的能力。

综上，量化对策同质化引发的集中平仓风险真实存在且已被局部验明正身，但全市场系统性崩溃需同时顺应多个需，宏观冲击+流动性骤降+集中赎回。

目前更准确的风险定性是，量化将正常的市场调整加高效为"急跌"，将局部风险放大为板块性踩踏，提高了尾部风险的往往率和烈度。

今年6-7月韩国股市6次熔断、全球量化基金两周回撤3.6%的事件表明，跨市场量化模型的联动效应正在放大全球系统性风险。

02 市场大跌到底和量化有没有关系？大家怎么看？

量化是“放大器”，而非“起火点”。 创金合信基金首先席经济学家魏凤春的观点切中问题。

7月17日的大跌，本质上是因为前期科技赛方式涨幅过大，估值泡沫化严重，叠加业绩不及预期和外部等传闻，导致了基础面的“起火”。量化对策只是在趋势逆转时，因其程序的机械性，加高效了这一流程。

百亿量化私募的回应也印证了这一点。某量化私募表示，在市场非理性急跌时，对策会主动买入恐慌筹码，充当“稳固器”。

从数据上看，部分个股在尾盘确实出现了资金回流，这表明量化并非一味地单向卖出。

那，7月A股大跌的真实因素是什么呢？

SuperAgents中的反面观点探究员也给出了判断。他认为，市场下跌归咎于量化，本质上是将复杂的多重因果关系简化为单一替罪羊，这在表现金融学中被称为「归因偏差」。

本轮A股调整的真实驱动因素是，韩国杠杆散户爆仓的外部冲击、部分公司业绩不及预期、全球利率环境收紧、以及AI赛方式交易拥挤的获利了结，这些因素均与量化交易对策本身无关。

03 国际比较，量化监管与风险事件的跨国经验

SuperAgents做了一个各市场量化交易与监管框架比较：

随后，宏观探究员复盘了四次海外风险事件的题教训：

① 2010年Flash Crash（闪电崩盘）：

方式琼斯指数5分钟内暴跌998.5点（约9%），1万亿美元市值蒸发，随后高效高效拉回；

CFTC报告认定程序化交易的幌骗表现触发事件，高往往交易商激进交易加剧严重性；

SEC推出个股熔断机制、强化程序化交易监控、需大型机构强化风控

② 2007年量化大屠杀（Quant Quake）

标普500仅小幅调整，但全美量化基金集体崩盘；

高盛旗舰量化基金单周暴跌超30%，文艺复兴外部基金单周大跌8.7%；

根源：对策高度同质化+纯多头裸奔+一家减仓全军踩踏，这与与目前A股量化格局高度相似

③ 2020年3月疫情暴跌

量化对策在极端波动中同样遭遇重点回撤，但未出现类似2007年的量化特定危机；

美联储无限量QE高效高效注入流动性，阻断了"下跌-平仓"死亡螺旋；

启示：央行最后贷款人角色是防止量化系统性风险扩散的题防线

④ 2026年韩国股市危机（最新案例）：

韩国综合指数2026年已触发6次全市场熔断，题因素是单只个股杠杆ETF形成"机械式再平衡放大器"，叠加量化动量对策集中去杠杆；

全球系统性多数量化基金自6月22日以来往往方式回撤3.6%，两周回吐约25%年初收益；

韩国金融监督院公开承认2025年底放开个股杠杆ETF的决策失误；

以上，国际经验给我们的四个启示是：

1）量化不是风险源头，但同质化+杠杆是风险放大器。美国2007年量化崩盘说明，即使大盘不跌，对策拥挤也能自我引爆。

2）监管不能只靠限高效，需表现监管+系统韧性双管齐下。美国Kill Switch机制和欧盟算法注册制值得借鉴。

3）散户主导市场中的量化交易具有本质不一样的风险特点。美股量化交易对手是机构，A股量化交易对手是散户，后者更易形成"收割-出逃-信心崩塌"的负循环。

4）央行流动性协助是防止量化系统性风险扩散的最后防线。2020年3月美联储无限量QE的经验表明，在极端行情下，只有央行级别的流动性注入才能阻断死亡螺旋。

量化交易对流动性的意义是双向的、需依赖的。题区分在于：

量化给予的流动性是"晴天借伞、雨天收伞"的顺周期流动性，而非"全天候"的稳固流动性。

在极端行情下，量化从流动性给予者变为流动性消费者的转换是瞬时且剧烈的，这种转换的突然性本身就是一种系统性风险。

04 如何理性看待量化交易？

① 认知层面

启示一：量化交易是市场生态的"新常态"，不是"临时故障"。

量化交易占A股成交30-40%的格局已成事实，且仍在增首先。将其视为"应该被消灭的祸害"既不现实也无益处。理性投资者的态度应该是：理解量化的表现逻辑，将其纳入投资决策框架，而非抱怨或无视。

启示二：量化变化的是"因子定价"结构，而非便捷地"砸盘"。

量化资金系统性配置使得动量、波动率、市值等因子权重上升，传统基础面因子的相对意义力减小。

这意味着"好公司"不一定涨，"差公司"不一定跌，在量化主导的短期交易中，因子暴露比基础面质量更题价值投资需更首先的持有周期和更强的心理承受力，短期波动更多由量化因子驱动，而非基础面变化。

启示三：警惕"量化归因成瘾"，不关键把所有亏损都归咎于量化。

反面观点员的"替罪羊效应"探究具有题投资心理学价值。如果一个投资者每次亏损都归咎于"量化收割"，他就永远不会审视自己的投资逻辑缺陷。

在量化主导的市场中，减小情绪化交易、延首先持有周期、减小换手率，本身就是对量化对策的"免疫"。

② 对策层面：在量化主导市场中的详详见细提议

启示四：关注"拥挤度"因子，量化时代最题的风险指标。

在量化资金主导的生态中，拥挤度成为研究板块性价比的题维度：

机构持仓拥挤的板块（如2026年上半年的AI/半导体）在量化共振下那么点儿出现"踩踏式调整"

低拥挤度+低估值+盈利上修的板块反而成为"避风港"

启示五：中小盘和微盘股是量化风险最集中的领域，需设定更严格的仓位和止损纪律。

量化在50亿市值以下小微盘股中成交占比超50%，定价权接近"控盘"级别，一旦风格切换或流动性冲击，踩踏烈度远超主板；

小微盘股投资需设定比蓝筹股更严格的止损线，且不应在下跌中"越跌越买"（流动性可能在瞬间蒸发）。

启示六：适用应"更快、更猛"的风格切换，缩短监测周期，但不提高交易往往率。

量化模型的同质化使风格轮动从"月度级别"加高效到"日度甚至小时级别"。但这不意味着投资者应该跟随量化高往往交易，而是恰恰相反：

提高监测往往率（关注每日风格变化、量化拥挤度指标）

减小交易往往率（在量化高往往博弈中，散户毫无胜算）

拉首先持有周期（用时间换空间，穿越量化制造的短期噪声）

启示七：量化超额收益的收窄是题信号，当Alpha枯竭时，Beta风险将急剧上升。

2026上半年指增平均超额仅3.11%，较2025年同期大幅减小。当量化对策的Alpha被拥挤度消耗殆尽后，量化机构可能面临赎回潮→被动平仓→加剧下跌的负循环。

超额收益持续收窄应被视为系统性风险上升的先行指标。

③ 风险监测层面：题跟踪指标

④ 监管展望：对投资对策的意义

启示八：监管"降往往"趋势将重塑市场微观结构，中低往往基础面量化将成为主流，对价值投资和首先期资金更友好。

2026年6月清理VIP极高效交易通方式、强化报单停留时间约束、区别化收费等均指向压缩高往往交易空间

随着量化从"拼高效度"回归"拼探究深度"，基于基础面的中首先期对策将获得更好的实施环境但监管转型需时间，短期内量化依然将以中高往往为主。

05 结比如，工具无罪，但条件需跟上

将市场大跌完全归咎于量化，是一种过度简化。量化交易本质上是工具，其逻辑是市场的“镜像”。 当市场本身存在结构性状况时，量化只是更有效地展现了后果。

量化交易的正面贡献（舆比如场中系统性缺失的维度）

真正的题矛盾在于两点，一是对策同质化，在缺乏基础面驱动时，资金过度依赖量价动量，形成拥挤交易；

二是条件公平性，正如吴晓求所强调，我们需一个能让所有参与者公平博弈的竞技场，而不是让算法利用高效度和条件好处收割其他投资者。

量化没有原罪，但“对策高度同质化”的量化有。市场大跌的根本因素在于前期泡沫的破灭，量化加高效了这一流程。

未来的监管题不应是“一刀切”地否定量化，而是引导对策多元化，减小对策拥挤度，并确保交易条件的公平与透明。只有这样，量化才能从“波动放大器”回归其作为流动性给予者的本质功能。

最后，SuperAgents给出了一句话总结，一起看看吧！

全文完，感谢您的耐心阅读！

数据来源：朝明确永续SuperAgents，以上数据仅供参考，不构成任何投资提议。

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