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量化正在成为A股越来越无法忽视的一股力量。

按照中信证券相关研究口径，截至2026年6月末，国内量化股票多头策略规模已经达到约 1.83万亿元。

相比2024年末约7195亿元，一年半时间增加超过1万亿元，规模接近翻倍。

但真正值得关注的，并不是1.83万亿元这个数字本身。

而是另一个变化：

资金越来越多，Alpha却越来越难做。

今年上半年，指数增强产品整体仍然取得正超额，但平均超额收益明显低于去年同期。

这背后其实对应量化投资最经典的问题：

Alpha是有容量的

假设市场里存在一个简单规律：

过去20天表现最强的股票，未来一段时间继续跑赢。

最早发现这个规律的人，可以获得很高收益。

随后越来越多资金发现同样的因子。

于是大家同时买入强势股票。

结果会发生三件事。

第一，信号被提前交易。

过去可能要5天才完成的价格修复，现在1天甚至盘中就完成。

第二，交易变得越来越拥挤。

所有模型在相似位置买入，又在相似条件触发时卖出。

第三，冲击成本上升。

一个管理1亿元的策略和一个管理100亿元的策略，即使信号完全一样，最终实际收益也可能完全不同。

这就是：

Strategy Capacity——策略容量。

因此，量化行业进入1.83万亿元阶段以后，真正竞争的可能已经不是：

“谁能写更多因子？”

而是：

谁知道自己的Alpha最多能承载多少资金。

这对A股市场结构也会产生越来越明显的影响。

例如：

小盘股流动性有限，高换手因子的容量天然低；

大盘股容量更高，但市场有效性也往往更强；

动量、反转、低波、质量等经典因子如果集中暴露，容易形成拥挤交易；

极端行情出现时，同一批模型可能同时降低仓位，放大短期波动。

但这并不意味着：

“量化规模大=A股涨跌都由量化造成。”

真正应该研究的是量化资金内部结构。

1.83万亿元并不是一个完全相同的策略。

里面可能包括：

指数增强、多因子、市场中性、基本面量化、机器学习、事件驱动以及不同频率的策略。

真正值得监控的是：

策略相关性和拥挤度。

如果大量资金虽然名字不同，却同时暴露于：

小盘、动量、高Beta、低流动性

几个相似因子，

那么表面上是很多策略，

本质上可能是同一笔交易。

我认为A股量化下一阶段会越来越看重四个指标：

策略容量、因子相关性、换手成本、组合拥挤度。

Alpha不会因为资金增加而消失。

但最容易复制、最容易发现的Alpha，会越来越快被市场套利掉。

所以1.83万亿元真正意味着：

中国量化正在从过去的“策略发现时代”，进入：

Alpha工业化之后的容量管理时代。

未来拼的不只是模型准不准。

还要看：

同一套模型放进10亿、50亿、100亿以后，还能剩多少真实超额。

这可能才是量化行业下一场真正的竞争。

本文仅为量化行业和市场结构研究，不构成任何投资建议。

请关注同名GZH：小猫量化云

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二、雪球

主题：1.83万亿量化资金进入A股：为什么规模越来越大，赚钱反而可能越来越难？

最近看到一个很值得研究的数据。

国内量化股票多头策略规模已经达到约：

1.83万亿元。

和2024年末相比，一年半增加超过1万亿元。

表面看，这是量化行业继续高速发展的证明。

但另外一组数据更加有意思：

今年上半年指数增强产品虽然仍然整体获得正超额，但平均超额相比去年同期明显下降。

两个数字放在一起，其实就是量化行业最核心的问题：

规模越大，Alpha越难。

为什么？

因为Alpha并不是无限供应的。

举个最简单的例子。

假设市场中有100只股票，其中有10只因为某种原因被持续低估。

如果只有1亿元量化资金发现，它可以买进去，等待市场修复。

如果100亿元同时发现呢？

资金会迅速把这10只股票买上去。

价格错误提前消失。

原来的Alpha自然下降。

所以量化策略有一个非常重要、但经常被忽略的指标：

容量。

一个回测年化20%的模型，不代表管理100亿元以后仍然能够赚20%。

资金规模扩大以后会出现：

成交冲击；

滑点；

流动性限制；

因子拥挤；

信号提前衰减。

其中我认为未来最值得关注的是：

“看起来不同，其实一样”的策略

例如市场上有10家量化私募。

一家叫多因子。

一家叫机器学习。

一家叫AI选股。

一家叫趋势模型。

表面完全不同。

但如果最后它们都偏好：

小市值、高动量、高换手、高Beta，

那么真正的风险来源可能高度一致。

市场正常的时候没问题。

一旦风格反转，

大家可能同时：

减仓、卖出、降低风险。

这才是量化资金规模越来越大以后真正值得研究的地方。

不是：

“量化是不是A股最大的空头？”

而是：

量化策略之间到底有多相关？

1.83万亿元意味着量化已经不是市场边缘参与者。

未来它会越来越影响：

价格发现速度；

股票流动性；

因子有效期；

行业轮动速度；

短周期市场波动。

但与此同时，也会进一步提高市场效率。

过去一个错误定价可能存在半年。

未来可能只存在几个星期。

过去一个技术信号能用几年。

未来可能很快衰减。

所以我认为量化行业下一阶段的竞争，不是继续堆：

1000个因子、5000个因子、10000个因子。

而是回答几个更现实的问题：

这个Alpha还能持续多久？

最多能放多少钱？

和现有策略相关性多高？

扣完冲击成本后还剩多少？

当行业规模达到1.83万亿元之后，

真正稀缺的已经不是计算能力。

而是：

不拥挤、可扩容、能够长期存在的Alpha。

这才是所谓的：

Alpha容量之战。

仅作市场和量化行业研究，不构成投资建议。