登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级
来源：源达
投资要点
量化基金在国外发展多年，已经高度成熟
自1969年第一支量化基金在美国成立以来，量化交易在国外已经有长期的发展，配套制度和量化策略等都已经高度成熟，顶级的量化管理人规模已经超过万亿人民币，学习研究发达国家量化基金的历程，有利于我们吸取经验和教训，以便于更加快速的追赶。
量化基金在国内迅速发展
国内的量化交易已发展20余年，随着交易工具、策略、人才和监管制度的逐步完善，量化基金行业已经进入快速发展期。
公募量化基金的占比还比较低
公募量化占全部公募基金比例还较低，但是发展迅速，其中又以指数型量化基金为主导，占6成以上；主观型量化次之，约3-4成，对冲型量化基金目前占比只在1%左右。公募量化有着巨大的发展空间。
私募量化基金成为国内量化基金的主导力量
百亿量化私募数量超过百亿主观私募数量，趋势或继续保持。私募量化规模已经远超公募量化规模，私募量化成为国内量化基金发展的主导力量。
量化投资在国内还有巨大的发展空间
随着大数据、机器学习、深度学习、大语言模型、到智能助手的人工智能领域各种模型和技术的发展，量化投资领域的工具库在不断的迭代和进化，量化投资的门槛不断降低，越来越多的机构和个人投资者都会用上量化工具来辅助做出投资决策乃至全自动交易。我国的量化基金无论从规模上还是交易额上来看，都还有很大的发展空间，量化管理人还大有可为。
历史经验教训值得吸取
任何用高级的理论、复杂的模型精心设计出的策略都可能在极端行情下失效，中美金融市场的实践都反复证明了：在“策略同质化+交易拥挤+高杠杆”的情景下，出现突然的大幅回撤并不意外，管理人和投资者都应该引以为鉴。
风险提示：
基于历史数据建立的模型存在失效的风险。
历史业绩不代表未来。
投资策略在极端行情下存在大幅回撤风险。
1969年11月，爱德华·索普在美国创立了可转换对冲联合公司（Convertible Hedge Associates），这是全球第一支量化基金，主要采取市场中性策略；而如今，美国顶尖量化基金AQR资本管理的资产管理规模（AUM）甚至已经超过了万亿人民币，规模达到千亿元人民币以上的量化基金数量已有两位数。量化投资在美国的发展已超过56年，出现了众多的量化机构和量化人才，可谓是百花齐放，硕果累累。
在国内，从2004年8月公认的第一支量化基金光大保德信量化核心成立以来，已经有整整21个年头了。从2004年开始的合计资产管理规模不足百亿，到2026Q1，公募量化基金管理规模超过了4200亿元；而据QIML的第三方统计数据，资产管理规模（AUM）超过50亿元的大型量化私募总计管理规模保守计已经超过1.8万亿。量化基金在国内的发展势头也是相当强劲。
在人工智能不断进化的趋势下，量化投资的门槛也在不断降低，越来越多的机构和个人都可以加入量化投资；在发达国家的金融市场，量化投资已经成为主流投资方式。比如美国70%的交易机构都在使用量化投资这一主流交易模型，其量化投资无论是在规模还是交易占比上均已超过主动投资；欧洲的量化投资也发展到比较成熟的阶段，量化策略管理的资产规模已达数万亿美元，占据了市场显著份额。了解量化投资的发展历程，对于投资者和机构深化对量化策略的理解，从更高远更广阔的视角来构建量化交易系统，具有十分重要的意义。
本篇报告从量化投资在国外和国内的发展历程切入，从量化投资理论、工具、策略的进化和量化基金的发展等多维度展开阐述，意图从历史的脉络和数据中挖掘出对投资者从事量化投资有价值的信息，抛砖引玉，带来更多更深入的思考。
一、量化基金在国外的发展历程
首只量化基金直至1969年方才创立，但若追溯量化交易的形成与发展，涵盖股票、债券、期货、期权等投资工具的成型与完善，以及金融数学理论的逐步丰富，则可回溯至19世纪乃至更早。若进一步追溯投资行为的演进或是概率论、统计学等数学基础理论的形成，其时间节点则更为久远。本篇报告无意挖掘过早的历史，故将19世纪之前统一归入量化投资的萌芽期。
萌芽期（19世纪及之前）：重要模型的提出包括
1863年，法国的股票经纪商助理朱尔斯·奥古斯丁（Jules Augustin）发表了《股票市场概率与哲学》，首次运用了随机游走模型提出了现代股票价格变动理论。
1880年，丹麦天文学家、数学家和统计学家托瓦尔德·蒂勒（Thorvald N． Thiele）用规范的数学术语描述了布朗运动。这些都是金融数学中的基本模型。
早期理论积累（1900-1969）：1900年，伴随着一篇重要论文的发表，金融数学领域迎来了重大突破，如果将1969年第一支量化基金的创立看作是长期积累后的破土发芽，可以将1900-1969的进展归入早期理论积累。一些重要的理论和模型包括：
1900年，路易·巴舍利耶（Louis de Bachelier）发布了他的博士论文《投机理论》（The Theory of Speculation），他介绍了布朗运动的概念，提出了在正态分布的假设下为期权进行定价的模型，可谓是金融数学领域的奠基之作，甚至有人评价他将金融数学引入了世界，并为概率论和随机过程设定了未来几十年的研究方向。
1951年，日本数学家伊藤清（Kiyoshi Itô）在他的论文《论随机微分方程》（On Stochastic Differential Equations）中提出了伊藤引理，被认为是随机微积分的开创者。伊藤的工作为金融数学提供了基本的工具，比如伊藤引理对推导BS公式就至关重要。
1952年，哈里·马科维茨（Harry Markowitz）在《金融杂志》发表《资产组合选择》，首次用数学公式量化了“风险”与“收益”的核心关系，通过严谨的数学证明了“不要把鸡蛋放在一个篮子里”的底层逻辑，彻底改写了全球传统投资的底层框架。马科维茨因此获得1990年诺贝尔经济学奖。
20世纪60年代早期，Jack Treynor、William Sharpe、John Lintner、Jan Mossin等人各自提出了资本资产定价模型，即CAPM模型（Capital Asset Pricing Model）。最有名的应该是Sharpe，夏普比率便以他命名。夏普受到Markowitz的影响和启发，在1964年发表了《资本资产价格：风险条件下的市场均衡理论》，正式提出CAPM模型，并因此在1990年获得诺贝尔奖。其实，最早发现的应该是Treynor（就是Treynor Ratio中的Treynor），他也被认为是最早发现CAPM的人，但是他的工作直到1999年才正式出版。事实上，夏普在他1964年的论文中就提到Treynor发现了CAPM模型的工作，也对他没有发表表示遗憾。
1965年，保罗·塞缪尔森（Paul Samuelson）发表了《价格合理预期会随机波动的证明》，将随机微积分引入金融研究，比如他提出用几何布朗运动来建模股票价格，又提出了用于定价期权的偏微分方程（PDE），为BS模型和有效市场假说等后续工作奠定了基础。
1967年，爱德华·索普（Edward Thorp）和另一位作者共同发表了《战胜市场：一个科学的股票市场系统》，该系统的核心思想在于利用数学、统计学和概率论来寻找金融市场中的无效性（低风险、高收益的定价错误），主要的策略属于市场中性策略和可转换证券套利。在此之前，索普就曾利用算牌法在赌场大获全胜并于1962年便发布了他的著作《击败庄家：二十一局游戏的制胜策略》，索普是一位数学家和传奇赌徒。
1969年，爱德华·索普（Edward Thorp）利用“科学股票市场系统”成立了第一个量化投资基金 Convertible Hedge Associates （CHA），并在1974年改名为Princeton/Newport Partners。这是一只市场中性量化对冲基金，据索普自己称，PNP存续了230个月，其间227个月均盈利，剩下3个月的亏损不足1%，费前的年化收益率超过了19%，而存续期间发生了美国70年代的大通胀和1987年的股灾。索普被称为量化交易之父。
自索普创立首只量化基金后，金融市场尤其是基金行业迎来快速发展，诸多金融市场理论、数理金融理论、交易制度及交易工具逐步完善，一批沿用至今的顶级量化基金相继成立，我们将这一阶段界定为迅速成长期。
迅速成长期（1970-2010）：限于篇幅，我们将主要的事件整理成列表，并对其中若干事件做出简单的补充和分析，如下：
表1：国外量化交易发展历程事件梳理
|
时间 |
主要事件 |
|
1969年 |
爱德华·索普（Edward Thorp）利用他的“科学股票市场系统”在美国成立了第一个量化投资基金 Convertible Hedge Associates （CHA），这是一只以市场中性策略为主的量化对冲基金。 |
|
1970年 |
尤金·法玛（Eugene Fama）在保罗·塞缪尔森等人的工作基础上，正式提出了有效市场假说（Efficient market hypothesis）。 |
|
1970年 |
芝加哥期货交易所（CBOT）宣布开展场内股票期权交易。 |
|
1971年 |
纳斯达克（National Association of Securities Dealers Automated Quotations）全自动报价系统由美国的全国证券交易商协会（National Association of Securities Dealers， 现为FINRA）创立，这是世界上第一个自动化电子股票报价系统，NASDAQ证券交易所也以此命名并创立。芯片巨头英特尔在纳斯达克上市，成为纳斯达克第一家上市的科技公司。 |
|
1971年 |
巴克莱国际投资管理公司（Barclays Global Investors， BGI）推出全球首只量化基金“BGI Trust”，这是一只被动性基金。BGI旗下拥有全球最大的ETF交易平台iShares，其已在2009年被贝莱德收购。“BGI”三剑客——黎海威、李笑薇和田汉卿，是最早一批归国的量化精英，是早期公募量化行业的领军人物。 |
|
1971年 |
电子工程师约翰·麦奎恩（John McQuown）领导的团队Management Sciences Division在美国富国银行（Wells Fargo）为Samsonite pension program创立了第一支指数基金。 |
|
1973年 |
1973年4月26日，作为证券交易所的芝加哥期权交易所（CBOE）应运而生，最初只有13只标的股票的看涨期权交易。 |
|
1973年 |
费舍尔·布莱克（Fischer Black）和迈伦·斯科尔斯（Myron Scholes）发表The Pricing Of Options and Corporate Liabilities，BS期权定价模型为期权科学定价打开了大门。 |
|
1975年 |
约翰·博格（John Bogle）创立了先锋集团，并在1976年正式推出了后来改名为先锋500的指数基金，让普通大众也可以进行指数投资，其被广泛誉为“被动指数投资之父”。 |
|
1976年 |
史蒂芬·罗斯 （Stephen Ross） 发表了《The ArbitrageTheory of Capital Asset Pricing》，提出了套利定价理论（APT）。 |
|
1977年 |
1977年6月3日，芝加哥期权交易所（CBOE）开始了看跌期权交易。 |
|
1977年 |
巴克莱国际投资管理公司（BGI）发行世界上第一只主动量化基金。 |
|
1980s |
80年代初，班伯格（Gerry Bamberger），在摩根士丹利开创了所谓的“配对交易”，班伯格被认为是统计套利策略的先驱。摩根士丹利的APT（Automated Proprietary Trading）部门后由著名的物理学家努齐奥·塔塔利亚接管，他一度将业务推向新高峰。班伯格后来与索普（Thorp）合伙成立了另外的量化公司，而APT团队培养了最早的一批统计套利人才，比如德绍基金（D.E． Shaw & Co．）的创立人大卫·肖（David E． Shaw）。 |
|
1982年 |
詹姆斯·西蒙斯（James Simons）创立文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies），完全依赖数学模型和计算机程序交易决策。文艺复兴是全球最知名的量化基金之一，西蒙斯是量化界的传奇人物，西蒙斯于2024年5月去世，其时身家估计超过2000亿元人民币。 |
|
1983年 |
纳斯达克引入纯电子形式的交易，高频交易（HFT）开始迅速发展。 |
|
1988年 |
德绍对冲基金（D.E． Shaw & Co．）由大卫·肖（David E． Shaw）创立，凭借先进计算机算法和量化模型进行交易。德绍是当前全球顶级的量化基金之一。 |
|
1989年 |
伊斯雷尔·英格兰德（Israel Englander）创立了千禧年管理（Millennium Management），是当前全球顶级的对冲基金之一。千禧年其并非一家纯量化基金，而是以多策略（Multi-strategy）模式运作。其通过下属数百个独立投资小组（Pods）进行投资，其中就包括大量量化团队。这样的去中心化运作模式培养了大量的量化团队，世坤投资的创始人Igor Tulchinsky便曾就职于千禧年。国内譬如明汯投资的裘慧明，诚奇资产的何文奇也都有过在千禧年的工作经历。 |
|
1992年 |
尤金·法玛（Eugene Fama）和肯尼斯·弗伦奇（Kenneth French）提出三因子模型（Fama-French three-factor model），是对CAPM模型的重要补充和拓展，是量化体系构建多因子选股策略的重要理论框架之一。 |
|
1993年 |
彼得·穆勒（Peter Muller）在摩根士丹利内部创建过程驱动交易PDT （Process Driven Trading） 合伙人部门，2013年从摩根士丹利剥离出去成为一家单独的对冲基金公司 PDT （Purpose Driven Trading）Partners，PDT是最成功的自营部门之一，在2010年之前年化超过20%，且未有任何亏损的年份。PDT是一家典型的量化投资公司，采用多种策略，最有名的是统计套利和市场中性相关的策略。 |
|
1994年 |
约翰·梅里韦瑟（John Meriwether）建立长期资本管理公司（Long-Term Capital Management， LTCM），合伙人包括罗伯特·默顿（Robert Merton）和迈伦·斯科尔斯（Myron Scholes）这样的诺贝尔奖获得者。 |
|
1998年 |
克里夫·阿斯尼斯（Cliff Asness）和其他三位合伙人共同创立了Applied Quantitative Research （AQR），AQR在2025年年底管理资产达到1890亿美元，是最大的量化基金之一。 |
|
1999年 |
部分受到LTCM几乎破产给金融市场带来的巨大影响，美国提出了Hedge fund Disclosure Act 和Derivatives Market Reform Act，本意都是要求更多的信息披露和加强监管，尽管这两份提案都未通过，但是加强监管的法案开始被提上议程，并逐步完善。 |
|
2000年 |
美国调整股票价差最小变化单位（从1/16美元变为0.01美元），降低了交易成本。 |
|
2001年 |
前D.E． Shaw高管约翰·奥弗德克（John Overdeck）和戴维·西格尔（David Siegel）联合创立了Two Sigma。Two Sigma目前是全球顶尖的量化基金之一，AUM超过700亿美元。 |
|
2005年 |
RegNMS法案（Regulation National Market System）通过，旨在提高市场公平性和透明性，该条例通过诸如订单保护（交易穿透）等规则，确保交易在各交易所均以最优价格执行，但这也增加了碎片化的交易，加剧了高频交易，提高了市场复杂性。 |
|
2007年 |
8月7日—8月16日，美国金融市场发生了所谓的量化地震（Quant Quake），几家大型量化基金公司在短期内遭受了巨大的损失，主要是量化策略拥挤，平仓带来了踩踏效应。 |
|
2007年 |
伊戈尔·图尔钦斯基（Igor Tulchinsky）创立了WorldQuant（世坤投资），世坤是一家国际领先的量化资产管理公司，公司致力于开发Alpha模型，并将高水平的量化研究工作流程化，著名的WorldQuant 101个alpha因子便出自世坤。其旗下的WorldQuant BRAIN是一个全球领先的在线回测平台，研究员可以通过该平台构建、测试和优化量化策略，并且还举办全球量化挑战赛，吸引顶尖人才利用BRAIN平台开发策略。国内知名的九坤投资，其创始人都曾任职于世坤，其他很多知名私募如诚奇、灵均都有来自世坤的投资经理。 |
|
2008年 |
国际金融危机（Global Financial Crisis）的影响是深远的，对于量化基金经理来说，价值股的大幅下跌让他们认识到在特殊的市场情形下，一些因子比如的表现可能会不及预期，各种资产的相关性也可能会突然发生巨大的变化。 |
|
2010年 |
美国的多德-弗兰克法案（Dodd-Frank Act）通过，加强了对消费者的保护和对华尔街的监管，限制了美国的银行自营投资，基金也被要求做出更多信息披露。总的来说，美国政府认识到需要对金融机构加强监管，以保持金融稳定，避免金融危机。 |
资料来源：公司官网，公开论文，源达信息证券研究所
1982年，西蒙斯创立文艺复兴科技，其旗下最有名的是大奖章基金（Medallion Fund）。据称，大奖章基金只对文艺复兴员工和家人开放，并且严格限制规模，其策略也是黑箱的。在1988-2018期间，大奖章达到了30年年化收益66%；尽管其收取5%管理费和高比例业绩报酬（在2002年后高达44%），其费后的年化收益率仍然高达39.1%，这也是大奖章基金如此有名的重要原因。但是，文艺复兴科技在2005年推出的文艺复兴股票基金（RIEF），2012年推出的文艺复兴机构多元化阿尔法基金（FIDA）和2016年推出的机构多元化全球股票基金表现则要平淡得多，甚至在大奖章基金显著收益的一些年份，这些基金还有大幅回撤，引发了众多投资者的质疑。像大奖章基金这般稳定的大幅超额业绩，是无数量化基金的追求，西蒙斯是量化界的传奇，其于2024年5月10日去世，估计身家超过2000亿元人民币。
1994年，约翰·梅里韦瑟（John Meriwether）建立长期资本管理公司，LTCM使用高深的数学模型分析大量的历史数据来进行投资，主要做债券方面的相对价值套利，属于市场中性策略。其核心的方向是下注利差的收敛，或者说是收敛套利，而且为了增加收益，其还使用很高的杠杆。94-97期间，LTCM收益颇丰，甚至在亚洲金融危机中也获得惊人收益，其成立4年的年化超过40%。97年亚洲金融危机后，全球对大宗商品的需求明显减弱，而油价大跌加剧了俄罗斯的卢布偿付危机并最终导致主权债务违约。全球债券投资人都纷纷涌入更加安全的资产，比如美债和德债。LTCM虽然有分散投资，但是总体都在做收敛套利，各仓位利差不仅未收敛，反而持续扩大，不同市场的仓位均出现亏损。LTCM损失惨重，濒临破产，而其背后还牵扯一大批金融机构。纽联储出面紧急援助，14家大型金融机构出资36亿换取了LTCM 90%的股份，避免了正式破产。
LTCM的经验教训值得参考：其拥有最优秀的人才，默顿（Merton）和斯科尔斯（Scholes）都是BS公式的重大贡献者，其建立了最高深的数学模型，偏偏模型假设中最不可能的小概率事件就发生了。其明明看上去做了很好的分散投资，但是危机发生时所有的仓位同时在遭受巨大亏损。如果我们联系2007年8月的量化地震事件来看，本质上也是因为高杠杆加上策略同质化，拥挤的市场最后在突发事件下引发了踩踏，这和LTCM大幅亏损的原因其实是类似的。这些事件值得我们国内的量化管理人深思，引以为戒。
文艺复兴、D.E． Shaw，Two Sigma，AQR、千禧年等都是当前知名的顶级量化基金，故而列表中也都做了一些简单的介绍。
2008年金融危机后，一批有华尔街经历的中国人陆续回国，国内的量化基金也迎来高速发展。特别是2010年后，国内推出了沪深300股指期货，对冲工具的出现也使得国内进行统计套利和市场中性策略等成为可能，2010年也被认为是国内量化交易的元年。
二、量化基金在国内的发展历程
2002年11月8日，国内第一只指数增强型基金——华安上证180指数增强型基金（040002）成立。基金要素已与现在的相差不大，不过其还需要通过销售网点办理申购、赎回和其他交易。有一种说法是，这是国内的第一支量化基金。虽然这的确是一只指数增强基金，而且也有金融工程小组参与决定，但是我们认为这并不是一只严格的量化基金。参考其招募书可以得知，“金融工程小组利用集成市场预测模型和风险控制模型对行业、个股和市场的预期收益进行测算，研究部门从基本面分析对行业，个股和市场走势提出研究报告，开放式基金注册部门提供申购、赎回的动态情况供基金经理参考”。但是，综合整个投资决策过程，本质上还只是利用模型来分析数据和控制风险，投资组合中投资品种的比例等重大决策和交易实质上还是由基金经理小组来人工完成。
而且，根据基金招募说明书的资料，最初的华安上证180指数增强型基金（040002），其规定的投资股票的比例被限制在50%—70%，至少有20%的仓位需要投资于国债。华安上证180基金在2006年做了变更，跟踪标的由上证180指数变更为MSCI中国A股指数，将目标股票仓位要求提高到了95%， 成为现在的“华安MSCI中国A股指数增强”（040002），注意将其区别于现在的华安上证180基金（510180），后者是2006年成立的。
2004年7月20日，光大保德信量化核心基金成立（360001），这是一只真正意义上的股票量化基金，是国内量化基金的开端；截至2026年4月，这只基金已经换了十多任基金经理，规模在10亿—20亿水平。
2010年，沪深300股指期货（IF）上市，标志着中国进入量化对冲时代，被看作是国内量化元年。2012年，基金业协会成立，同年年底，全国人大常委会通过修订后的《中华人民共和国证券投资基金法》，将私募纳入统一规范范围。
2013年8月16日，光大乌龙指事件，光大策略投资部自营业务在使用套利系统时出现下单错误，而彼时DVP制度尚未实施，只有8000W额度的交易员错误下单最终成交72.7亿。之后其利用ETF和股指期货试图平调仓位，最终竟获利8700余万。11月15日，证监会正式公布《行政处罚决定书》，罚没所得并处以5倍的罚款，合计5.23亿元。
2014年，中基协发布《私募投资基金管理人登记和基金备案办法（试行）》，并于2月7日正式实施，这标志着私募基金管理人登记及私募基金备案工作正式启动，行业由此进入自律管理阶段。协会的成立和法规的逐步规范促进了基金行业的发展，如今我们所见的诸多行业统计数据均始于此后，行业排名体系也逐步建立起来。
2014年4月，裘慧明博士在上海虹口区创立明汯投资（Minghong Investment），2019年底，其规模突破300亿元，成为当时全市场最大规模的量化私募。明汯投资目前仍然是私募量化第一梯队，管理规模约在800亿—900亿元人民币范围。
2014年，灵均投资（Lingjun Investment）在宁波成立，并在8月份登记为私募管理人，是国内首批百亿私募之一，其以多因子选股框架为核心。董事长蔡枚杰是浙大校友，首席投资官曾供职于千禧年基金旗下的世坤投资（Worldquant）担任中国区副总经理和研究总监。灵均的量化产品拿下2025百亿私募收益第一，目前管理规模约400亿—500亿元人民币。
2015年，在推出沪深300股指期货整整5年后，4月16日，上证50和中证500股指期货在中金所上市。对冲的工具更丰富了，有利于量化对冲的发展。但也正是在2015年，发生了A股股灾，做空股指期货的一些机构成为舆论的焦点。为了避免过度投机，中金所出手限制股指期货，比如限制开仓、提高保证金、提高手续费，一套套组合拳下来，股指期货的流动性基本归零，这让一些市场中性策略没法继续开展，只能转型其他策略。
2015年，百亿量化私募盈融达因程序不完善，旗下两只沪深300期现套利产品（合计规模约1.2亿）在股灾期间反复在跌停板位置下单撤单，多达38个证券账户被沪深交易所同时暂停交易三个月，是股灾期间被监管处罚的典型之一。
2015年，梁文锋在杭州创立了浙江九章资产，2016年2月，创立了宁波幻方量化，两者都有私募牌照，共同构成人们所熟知的幻方量化（High-Flyer Quant），其中浙江九章是宁波幻方的控股股东。梁文锋是浙大的学霸，早在2008年读研期间就开始研究量化投资策略。幻方量化是目前国内所谓私募量化第一梯队，而且属于“本土派”。
2016年，幻方量化第一个由深度学习算法模型生成的股票仓位上线实盘交易，使用 GPU 进行计算；2017年年底，几乎全部量化策略都已经采用 AI 模型计算。这意味着早在10年前，国内完全用AI模型计算的量化策略已经成为现实。
2018年，在第一次中美贸易战的背景下，A股行情惨淡，当年出现了年底量化私募无一达到百亿规模的情况。但是相较于主观多头基金，量化基金也表现出了整体回撤较小的特点，特别是有对冲的市场中性策略，普遍跑赢了股票类基金。根据朝阳永续的统计，2018年市场中性策略中有63.23%的基金取得了正收益，全年市场中性策略基金平均收益3.27%，收益中位数2.07%，在沪深300全年下跌25.3%的单边熊市中，可谓相当亮眼。
2019年，高亢离开锐天投资，并于2019年7月在上海创立了衍复。高亢毕业于MIT，拥有物理学和电气工程与计算机科学双学位，曾在Two Sigma任职接近5年，2015年回国后又在锐天投资私募量化任职4年多。衍复主要做多因子量化，指数增强和市场中性策略，衍复目前属于私募量化第一梯队。
2022年7月22日，中证1000股指期货推出，股指对冲工具进一步丰富。
2024年4月12日，证监会召开新闻发布会，发布加强退市监管的配套政策文件，并就6项具体制度规则公开征求意见。在会上，市场一司司长张望军先生提到：目前程序化交易投资者持股市值占A股总流通市值的比重在5%左右，交易金额占比约29%。此外，张望军还提到，高频交易账户数量总体不多，但交易金额较大，约占程序化交易额的60%。
2024年1月底2月初，市场普遍下跌，并出现了一批雪球产品集中敲入和大量市场中性策略和指增的量化产品，特别是DMA产品短时间大幅回撤的情况。虽然诱发因素和具体细节有所不同，但这次同策略量化产品的集中回撤一定程度上类似于美国2007年的“量化地震”，都是“高杠杆+策略同质化+交易拥挤”下的产物。 2025年7月初，百亿量化私募数量（41家）首次超越百亿主观私募（40家）。
据私募排排网数据，截至2026年3月底，百亿量化私募共有61家。其中，股票策略私募占39家。国内的量化发展主要事件梳理列表如下：
表2：国内量化交易发展历程事件梳理
|
年份 |
主要事件 |
|
2002 |
11月8日，国内第一只指数增强型量化基金——华安上证180指数增强型基金成立。基金要素已与现在的相差不大，不过其还需要通过销售网点办理申购、赎回和其他交易。 |
|
2003 |
3月15日，国内最早的指数基金——万家上证180（519180）成立 |
|
2004 |
华夏上证50ETF（510050）上市交易，成为国内第一只ETF。 |
|
2004 |
7月20日，光大保德信量化核心基金成立（360001），这是国内第一支名字中就带量化的基金，其首任基金经理是英国籍的何如克（ROBERT HORROCKS），这是一只股票量化公募，对标沪深300指数。 |
|
2004 |
11月，申万菱信推出国内首支300指增产品——沪深300指数增强基金。 |
|
2004 |
12月30日，国内第一只ETF华夏上证50ETF成立，开启了ETF套利时代。 |
|
2005 |
上投摩根基金发行“上投摩根阿尔法基金”，这是一只主动量化基金，也是国内首个由中国人独立管理的量化基金。 |
|
2006 |
9月，深圳天马资产发起“深国投·天马”，是国内第一只阳光化的量化私募产品。 |
|
2007 |
10月，深圳市倚天阁成立，旗下产品信合东方于2008年1月1日开始正式运营，这是一只市场中性策略私募产品。信合东方在2008年取得53.66%的绝对收益，之后也以优秀的表现多次获得各种奖项。 |
|
2007 |
BGI成立大中华主动股票投资团队，采用数量模型研究中国A股，从无到有地进行了A股量化模型的开发运作，国内量化领域的BGI三剑客均出于该团队。 |
|
2008 |
美国的次贷危机最终引发了国际金融危机（GFC），中国市场也发生大幅下跌，短短一年，上证指数从最高6124.04跌到1664.93，最大区间回撤高达72.8% |
|
2010 |
4月16日，沪深300股指期货（IF）上市，标志着中国进入量化对冲时代。股指期货的推出为量化投资者提供了重要的对冲工具，使其能够更好地管理市场风险，实施alpha策略。 |
|
2010 |
市场环境的改善也吸引了第一批华尔街归国人员，比如公募量化著名的BGI三剑客，多因子策略和统计套利等成为市场主流。2010年又被称为中国的量化交易元年。 |
|
2011 |
10月，首支500指增产品——富国中证500指数增强基金正式上架。 |
|
2012 |
4月，九坤（Ubiquant）在北京成立，王琛和姚齐聪是从千禧年基金（Millennium Partners）回国的海归派，也是清华北大的学霸，最开始做自营CTA策略，2014年6月获得私募基金管理人资格。 |
|
2012 |
6月6日，基金业协会成立，同年年底，全国人大常委会通过修订后的《中华人民共和国证券投资基金法》，将私募纳入统一规范范围。 |
|
2012 |
丁鹏出版《量化投资-策略与技术》一书，是国内第一本系统性阐述量化投资策略的教科书，是业内量化投资的经典启蒙教材。 |
|
2013 |
市场小市值的风格占优，同时股指期货升水，中性策略遇到了最好的时机。当年创业板大涨82.73%，沪深300下跌7.65%。做多小盘股、做空沪深300的中性策略大行其道。 |
|
2013 |
8月16日，光大乌龙指事件发生，光大证券自营部门的量化交易系统在交易员的错误操作下，对市场造成了重大影响。 |
|
2013 |
年底，嘉实基金发行嘉实绝对收益策略定期混合基金，是首只市场中性策略公募基金。 |
|
2014 |
《公开募集证券投资基金运作管理办法》，是国内首次提出公募基金 FOF 的概念。 |
|
2014 |
中基协发布《私募投资基金管理人登记和基金备案办法（试行）》，2月7日正式实施。标志着私募基金开始备案阳光化，首批有50家私募基金管理人备案。 |
|
2014 |
裘慧明博士于2014年4月在上海虹口区创立明汯投资（Minghong Investment）。 |
|
2014 |
灵均投资（Lingjun Investment）在宁波成立，8月份登记为私募管理人，是国内首批百亿私募之一，其以多因子选股框架为核心。 |
|
2014 |
12月，大盘股暴涨、期货基差跳升，市场结构发生剧烈变化，原本依赖小盘股风格暴露的中性策略遭遇重创，特别是上了杠杠的产品，行业经历初步洗牌。 |
|
2015 |
在推出沪深300股指期货整整5年后，4月16日，上证50和中证500股指期货在中金所上市。 |
|
2015 |
股灾发生后，为了避免过度投机，中金所出手限制股指期货的开仓，提高保证金比例，提高平今仓手续费。同时，股指的基差发生逆转，普遍大幅跌水，中性策略对冲成本大增。 |
|
2015 |
百亿量化私募盈融达，在股灾期间在跌停板价位反复下单撤单，多达30个证券账户被沪深交易所同时暂停交易三个月。盈融达是股灾期间被监管处罚的典型之一。 |
|
2015 |
梁文锋在杭州创立了浙江九章资产。2016年2月，他创立了宁波幻方量化，二者共同构成了人们所熟知的幻方量化（High-Flyer Quant），幻方量化是国内目前的顶级量化私募之一。 |
|
2016 |
市场风格切换到龙头白马行情，叠加股指期货限仓及高额贴水，市场中性策略遭重创，只能寻求策略转型。 |
|
2017 |
对冲策略由于期货贴水难做，很多私募转向了指增，高频量化策略崛起，九坤、幻方、锐天、明汯等借助日内T+0和电子单边行情迅速扩大规模。 |
|
2018 |
A股行情惨淡，出现了量化私募无一达到百亿规模的情形，但市场中性策略表现亮眼。 |
|
2019 |
高亢离开锐天投资，并于2019年7月在上海创立了衍复。衍复主要做多因子量化，指数增强和市场中性策略，衍复目前属于私募量化的第一梯队。 |
|
2020 |
3月1日实施新证券法，正式提到程序化交易应该向证券交易所报告，不得影响证券交易所系统安全或者正常交易秩序。 |
|
2020 |
科创板和创业板注册制推出以来，打新成为小基金超额收益的主要来源，甚至出现了一批打新基金。2019、2020两年行情较好、超额收益较大，量化基金迅速发展，规模增长明显。 |
|
2022 |
7月22日，中证1000股指期货推出。 |
|
2023 |
中国证监会指导证券交易所建立程序化交易报告制度。 |
|
2024 |
1月底-2月初，雪球大量集中敲入，市场中性策略和指增产品普遍大幅回撤，特别是DMA量化产品，部分跌幅过大甚至面临清盘风险。拥挤的同质化策略+流动性小+高杠杆导致崩盘的熟悉场景又上演了。 |
|
2024 |
4月，证监会人员在发布会上提到：目前程序化交易投资者持股市值占A股总流通市值的比重在5%左右，交易金额占比约29%。此外，高频交易账户数量总体不多，但交易金额较大，约占程序化交易额的60%。 |
|
2024 |
5月15日，证监会发布《证券市场程序化交易管理规定（试行）》，规定交易所可以对高频交易实施差异化收费（“流量费”），限制申报撤单比，并严控DMA杠杆。 |
|
2025 |
7月7日，沪深北证券交易所分别发布程序化交易管理实施细则。 |
|
2025 |
7月初，百亿量化私募数量（41家）首次超越百亿主观私募（40家）。 |
|
2026 |
1月29日，OpenClaw发布，一款开源AI智能体框架。AI量化交易的关键词从大数据、机器学习、LLM大模型等进化到了AI Agent，量化交易的武器库进一步升级。 |
|
2026 |
据私募排排网数据，截至2026年3月底，百亿量化私募共有61家。其中，股票策略私募占39家。 |
|
2026 |
4月17日，中国证监会此前发布的《期货市场程序化交易管理规定（试行）》正式全面落地实施。 |
资料来源：公司官网，政策法规，源达信息证券研究所
三、公募量化基金在国内的发展
3.1 公募基金和私募基金对比
基金，从募集方式来说，可以分为公募基金和私募基金。同样，量化基金，也可以分为公募量化和私募量化。私募量化由于其高门槛性和只能向特定的合格投资者宣传业绩的特点，数据可得性门槛更高，也不适宜向一般投资者宣传，故本报告以公募量化的介绍为主。国内的公募基金大致对应于美国的共同基金（mutual fund），此外，ETF也属于公募。
从监管的角度来看，公募基金由中国证监会实施直接、严格的监管。公募基金的设立需要经过证监会审批，其募集、投资、运作、信息披露等全流程均受到严格的法律约束与全面监督，监管要求高、规范性强。而私募基金实行登记备案制，需在中国证券投资基金业协会（中基协）办理登记备案，主要接受行业自律管理。证监会对私募基金行业履行指导、监督职责，监管相对灵活，重点关注合规运营与风险防控，不实行事前审批。
公募与私募在资金门槛、费用结构、策略、风控、信息披露等多个方面都不相同，主要的区别点如下表所示：
表3：公募私募对比表
|
对比维度 |
细分指标 |
公募量化基金 |
私募量化基金 |
|
资金与要求 |
起投 门槛 |
很低：很多都是1元起投，无资产或收入要求，面向普通大众。 |
通常100万起投，有的基金要求更高。 |
|
适当性要求 |
适合普通投资者，无特别要求 |
仅限合格投资者，如投资者需金融资产≥300万元或近3年年均收入≥50万元。 |
|
|
募集 方式 |
允许公开募集，可通过银行、互联网平台等各种平台公开宣传。 |
只面向合格投资者，严禁面向一般大众公开推介 |
|
|
锁定期 |
锁定期可以约定，但实际运行中大多数公募量化并不设定锁定期 |
根据合同通常会设定1—3年的锁定期 |
|
|
费用 结构 |
管理费 |
较低：通常 0.5% - 1.5%/年。 |
较高：通常 1.5% - 2.5%/年（覆盖高昂的算力与人力成本）。 |
|
业绩 报酬 |
通常无：一般只收取管理费、申赎费和相关的交易费用。 |
普遍有：通常为20%。常见按“高水位法”提取超额收益。 |
|
|
隐性 成本 |
透明度高，申赎费、托管费公开。 |
需特别关注基金合约中关于业绩报酬计提频率（季度/年度）及门槛收益率设置的相关约定。 |
|
|
策略与风控 |
投资 范围 |
通常投资于股票、债券。 |
更加宽泛和灵活，根据产品的设计，也可以投资于期货、期权等衍生品。 |
|
工具与杠杆 |
股票型公募股票仓位≥80%，通常杠杆不超过140%，封闭式的基金可达到200%。 |
仓位灵活，可以灵活使用期货期权等衍生品工具，私募总杠杆不超过200%，分级私募总杠杆不超过140%。 |
|
|
策略 频率 |
中低频为主，换手率适中。 |
有高频交易的，也有中低频的，主要看监管要求和合同约定 |
|
|
流动性 |
申赎 机制 |
T+1确认：通常每日开放申赎，流动性接近活期，可以中长线持有，也可以适配短期资金。 |
锁定期：普遍设 6-12个月锁定期，根据合同设定，通常开放频率较低（周/月/季），资金占用周期长。 |
|
赎回 压力 |
一些情况下如果面临散户大额申赎，可能影响策略执行。 |
申赎机制决定了其资金相对稳定，有利于策略长期运行。 |
|
|
透明度与监管 |
信息 披露 |
每日公布净值，季报/年报披露前十大持仓、换手率等。 |
净值披露频率低（周/月），不公开持仓，策略逻辑视为商业机密。 |
|
监管 约束 |
严格：监管较多，有各种合规和披露要求。 |
相对灵活：核心点在合格投资者的认定和准入，策略合规报备即可。 |
资料来源：源达信息证券研究所
3.2 公募基金规模稳步增长
根据基金业协会披露的数据，公募基金的数量基本上是稳步上升的，公募基金的总规模在行情比较差的时候会有一定的回撤，但是整体也是保持上升趋势。截至2026年3月底，我国境内公募基金管理机构共165家，其中基金管理公司 150 家，取得公募资格的资产管理机构15家，管理的公募基金资产净值合计37.53 万亿元，是2012年年底的12.1倍。
图1：各类型公募基金规模
资料来源：Wind，源达信息证券研究所
其中，占比最大的是货币基金，达到155839.02亿，占比41.52%；其次是债券型基金，规模达108865.49，占比 29.01%；股票基金51128.57亿，占比13.62%，混合型基金合计
37710.71亿元，占比10.05%。此外，QDII基金9702.62亿元，占比2.59%，封闭式基金12075.90亿元，占比3.22%。各类型公募基金规模及占比的情形，如下图所示：
图2：各类型公募基金规模（亿元）及占比
资料来源：WIND，源达信息证券研究所
在全部公募中，量化基金占比大致在0.8%—1.2%之间，如下图所示：
图3：公募量化占全部公募比例较低
资料来源：WIND，源达信息证券研究所
3.3 各类型公募量化
根据WIND数据，公募量化分为指数型、主动型和对冲型3种类型。我们看到，截至2025年，对冲型的公募量化只有42亿，占比1.06%，主动型的量化占比37.39%， 指数型的量化占比61.55%。
图4：公募量化各类型占比
资料来源：WIND，源达信息证券研究所
截至2025年，公募量化的各个类型及其增速情况如下图：
|
图5：2025年公募量化规模增速42.8%，规模近4000亿 |
|
|
数据来源：WIND，源达信息证券研究所 |
数据来源：WIND，源达信息证券研究所 |
|
图7：2025年主动型量化增速91.9%，规模接近1500亿 |
图8：2025年对冲型量化继续减少，只剩下42亿 |
|
数据来源：WIND，源达信息证券研究所 |
数据来源：WIND，源达信息证券研究所 |
2025年，公募量化规模增速达到42.8%，规模接近4000亿。指数型量化规模增速达到25.8%，规模约2450亿。主动型量化增速达到91.9%，规模接近1500亿元。对冲型量化自2020年创下高点后，逐年减少，2025年只剩下42亿。
我们看到，公募量化就整体而言，其在全部公募中的占比还比较低，只有0.8%—1.2%，但是整体处于迅速发展期。指数型量化是占比最多的类型，近几年基本上在60%以上，多的时候如2024年接近70%；对冲型量化目前占比已经只剩下1%；主动型量化近几年占比一般在30%以上，不到40%。
实际上，根据我们的测算，排除掉同一个基金不同份额带来的重复计算，截至4月24日，10亿及以上规模的公募量化基金合计125家（以单个产品计，同一公司的不同产品不进行合并），总计规模约3100亿；其中100亿以上规模的就有1家，50亿—100亿规模的13家，规模合计779亿；20亿—50亿规模的41家，合计规模约1216亿；10亿—20亿规模的70家，规模合计967亿。而如果同公司产品合并统计，我们对公募量化管理人比如国金进行测算，其总的量化产品规模大概在375亿，可以算是公募量化第一梯队的水平了。
以上的测算主要是让我们对百亿基金管理人这个概念有一定的感性认知，因为私募基金受限于合格投资者认证等合规要求，其数据可得性远不如公募基金，故而往往无法获得第一手的数据而需要依赖于第三方的统计数据和排名等。
- 头部私募量化基金
4.1私募基金管理人备案统计
根据WIND数据，截至2026年4月24日，私募基金备案管理人多达18972个，其备案基金数量排名前20的管理人如下表所示：
表4：私募基金管理人备案数统计排名
|
序号 |
管理人 |
备案基金数量 |
|
1 |
上海明汯投资管理有限公司 |
1091 |
|
2 |
宁波灵均投资管理合伙企业（有限合伙） |
925 |
|
3 |
上海高毅资产管理合伙企业（有限合伙） |
892 |
|
4 |
九坤投资（北京）有限公司 |
831 |
|
5 |
上海衍复投资管理有限公司 |
815 |
|
6 |
恒天中岩投资管理有限公司 |
671 |
|
7 |
北京华软新动力私募基金管理有限公司 |
626 |
|
8 |
上海银叶投资有限公司 |
610 |
|
9 |
上海启林投资管理有限公司 |
606 |
|
10 |
珠海阿巴马私募基金投资管理有限公司 |
594 |
|
11 |
海南世纪前沿私募基金管理有限公司 |
582 |
|
12 |
上海宽德私募基金管理中心（有限合伙） |
577 |
|
13 |
上海自明私募基金管理有限公司 |
568 |
|
14 |
上海黑翼资产管理有限公司 |
533 |
|
15 |
上海鸣石私募基金管理有限公司 |
528 |
|
16 |
宁波幻方量化投资管理合伙企业（有限合伙） |
515 |
|
17 |
上海迎水投资管理有限公司 |
515 |
|
18 |
上海诚奇私募基金管理有限公司 |
487 |
|
19 |
因诺（上海）资产管理有限公司 |
478 |
|
20 |
北京博润银泰投资管理有限公司 |
454 |
资料来源：Wind， 源达信息证券研究所
我们之前已经介绍，明汯、灵均、九坤、衍复、幻方等都是量化基金管理人，实际上，备案数排名前20的管理人里包括银叶、启林、阿巴马、世纪前沿、宽德、黑翼、鸣石、诚奇、因诺、博润银泰等一多半都是私募量化管理人或者拥有量化产品线。量化策略由于其移植性强，在发行新产品上较非量化的管理人有着天然的优势。2025年百亿量化管理人数量超过了百亿主观管理人，我们预计这样的趋势将会延续，没有重大的规则改变，主观管理人很难在产品数量上去与量化产品竞争。
4.2头部私募量化规模梯队
综合QIML和其他第三方统计，截至2026Q1，百亿量化私募管理人按照规模分类如下表（同一栏排名不分先后）：
表5： 2026年第一季度量化私募管理人规模
|
规模区间 |
管理人名单 |
|
50~100 亿 |
子午投资、云起量化、悦海盈和、远和资产、象限资产、天算量化、思晔投资、盛丰基金、千朔投资、千惠资本、鲁民投、量盈投资、量道投资、坤望基金、会世资产、合骥基金、翰荣投资、涵德投资、艾方资产、呈瑞投资、大岩资本、德贝基金 |
|
100~150 亿 |
大道投资、超量子基金、博普、半鞅私募、宽投资产、宏锡基金、赫富投资、凯读投资、展弘投资、优美利投资、稳博投资、托特投资、通怡投资、思懿投资、申毅投资、远澜基金、锐天投资、千衍基金、鸣熙资本、洛书投资、量魁私募 |
|
150~200 亿 |
金戈量锐、倍漾量化、启林投资、纽达投资、微观博易、致诚卓远 |
|
200~300 亿 |
念空觉觉、蒙玺投资、信弘天禾、因诺资产、图灵基金、乾象投资、千象资产、正定私募、正瀛资产、卓识基金 |
|
300~400 亿 |
平方和投资、量派投资、进化论资产 |
|
400~500 亿 |
天演资本、茂源量化、灵均投资 |
|
500~600 亿 |
龙旗科技、黑翼资产、顽岩资产、鸣石基金 |
|
600~700 亿 |
诚奇基金、佳期私募、宽德（珠海和上海）、世纪前沿资产 |
|
700~800 亿 |
-- |
|
800~900 亿 |
幻方量化（幻方+九章）、九坤投资、衍复投资、明汯投资 |
资料来源：QIML公众号，源达信息证券研究所
根据量化投资与机器学习（QIML）统计，图谱中全部量化管理人都满足AUM>=50亿，总计AUM保守估计已经超过1.8万亿。不算规模更小的私募量化，这些已经远超全部公募量化合计约4000亿的管理规模，私募量化已经成为国内量化基金发展的主导力量。
另外，我们看到头部私募量化管理人规模已经逼近1000亿关口（其实历史上已经有基金突破过千亿大关，比如2021年明汯、灵均、幻方等都有突破过），但也要注意到头部量化管理人的备案基金数量成百上千，这也意味着平均下来，大多数单个的私募量化产品的规模并不大，这可能和某些策略的容量有一定关系。
五、投资建议
本报告通过梳理国内外历史上金融理论、量化工具、量化策略、监管政策等一系列因素对量化投资的综合影响，尝试从历史脉络中探寻对当前量化管理人的启发，认为以下经验和教训值得参考：
1）金融理论的发展和完善有利于金融产品和工具的创新，进而促进交易策略的进化。
典型的例子，比如美国19世纪一些金融市场理论的发展，和金融数学关于衍生品定价理论的完善，促进了期权等衍生品的发展，金融市场理论的发展也促使了一批多因子策略、统计套利策略、中性策略等的发展。
2）新的金融工具出现时，应当及时给予足够的重视，典型的比如国内沪深300股指期货在2010年的推出，推动了一大批对冲策略、市场中性策略基金的发展。
3）没有一成不变、一直有效的策略，从国内20余年量化策略的不断迭代中，我们可以看到，很多新的策略的产生，其实是基金经理为了适应市场、适应政策、适应行情不断博弈进化的结果。比如，对冲策略从2010年股指期货推出开始火起来，到被限制交易只能向高频、多因子、指增等策略转型，从早期简单的单因子策略就能获利，到多因子，到机器学习、深度学习、到AI大模型，市场在不断博弈中进化，为了生存策略也必须进化。
4）收益和风险是投资永远的主题。精良设计的产品和投资策略往往会因为投资者追求高收益而加杠杆，成功的策略会因为后来者的不断涌入变得拥挤，高度同质化的策略往往意味着泡沫和风险的积累，LTCM的崛起和崩塌、美国2007年的量化地震、国内2015的股灾和2020年年初的期权集中敲入，DMA产品大幅回撤等事件，仿佛在诉说着同样的故事。
5）随着大数据、机器学习、深度学习、大语言模型、智能助手（AI Agent）等人工智能模型和技术的发展，量化投资领域的工具库在不断地迭代和进化，量化投资在国内的发展势头强劲。随着量化投资的门槛不断降低，越来越多的机构和个人投资者都会用上量化工具来辅助做出投资决策乃至全自动交易，我国的量化基金无论从规模还是交易额上来看，都还有很大的发展空间，量化管理人还大有可为。
六、风险提示
基于历史数据建立的模型存在失效的风险。
历史业绩不代表未来。
投资策略在极端行情下存在大幅回撤风险。
责任编辑：刘万里 SF014
精彩评论