（转自：渤海证券财富管理）
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量化资金对A股的影响及短线投资者应对策略
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量化资金在 A 股市场的发展现状
近年来，量化资金在 A 股市场迅猛发展。自 2013 年起，量化投资在国内股票市场的占比逐步提高，特别是 2018 - 2021 年期间，量化机构管理规模呈现出快速增长的态势。到 2025 年 3 月，量化交易的每日成交额占 A 股总成交额的 20% 以上。从管理规模来看，头部量化私募如幻方、九坤等，管理规模均已突破百亿，众多中小量化机构也如雨后春笋般不断涌现，在市场中占据了一席之地。
量化交易在中国起步于 2014 年，一批具有海外量化从业经验的基金经理回国，他们将海外市场的量化模型引入 A 股市场，并逐步取得成效。随着计算机技术、大数据以及人工智能等技术的不断发展，量化投资的发展速度一日千里。量化投资通过对海量历史数据的学习和挖掘，找出引发股票涨跌的各种特征因子，进而构建投资模型，实现自动化交易。其策略丰富多样，包括量化选股、指数增强、市场中性、股票多空等多种类型。
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量化资金对 A 股市场的整体影响
➫提升市场流动性与定价效率
在不同周期上，量化投资对市场流动性和定价效率的提升均有贡献。在股票长周期上，量化投资通过对公司基本面数据的挖掘来寻找股票合理价格，与基本面深度调研驱动的主观投资类似，部分量化私募还积极参与定向增发、GDR 等，提高了中长期的定价效率，为优秀企业打造良好的募资环境，助力实体经济稳健向前。随着全面注册制的推进，上市公司信息披露数据质量不断提升，量化投资能够更高效地探索股票基本面的内在价值，优化量化选股基本面模型的投资胜率，进一步提升长期定价效率。
在股票中周期上，量化投资主要通过对市场交易数据以及新闻等另类数据的分析来寻找股票中周期（一般在 1 - 10 天）上的合理价格。当大型机构投资者调仓时，其调仓金额往往较大，需要多个交易日才能完成换仓，这会对个股中期流动性和价格造成一定冲击，加大个股波动。而量化策略通过对市场交易数据及股票微观结构的分析，如果认为导致短期股价低于股票合理价格的原因主要是受流动性冲击而非基本面变化，就会在一定价格开始买入，从而使交易对手方能以更好的交易价格完成交易，为这一类机构投资者提供流动性，在降低个股波动的同时获取一定收益。
在股票短周期上，量化投资通过对股票微观结构的分析找到股票短期的合理价格并提供短期流动性。尽管现阶段 A 股市场个人投资者交易占比仍在 50% 左右，个人投资者提供了大量流动性，但随着全面注册制的逐步深化推进，科创板和创业板中小型上市公司数量递增，A 股市场机构化程度逐步提升，个人投资者交易占比将逐年降低。当个人投资者占比小于 30% 时，市场上将会有不少中小市值公司的股票缺乏流动性，量化机构可利用股票之间的相关性，为流动性不足的股票提供流动性，而流动性是所有资产估值的基础。
➫降低市场整体波动率
从公开数据研究来看，当公司股价在短、中、长期偏离合理价格时，量化策略会买入低估和卖出高估的股票，使股价趋近于合理价格。在此过程中，量化投资实现了价格发现功能，让市场变得更有效，同时也降低了个股波动并获取一定收益。数据显示，随着量化策略占比的提高，股票市场的整体波动率呈下行趋势。从海外市场及国内 A 股的研究文献和实践结果来看，随着量化策略占比提升，市场有效性进一步提升，整体波动率不增反降。从个股来看，随着量化投资参与度的提高，股票连涨和连跌的概率也在下降，这体现了市场有效性的提升。以美股市场为例，量化策略占比从 2000 年到 2018 年明显提升，波动率反而呈现下降趋势。A 股历史上波动率较高，但最近几年，在包括量化机构在内的多类成熟投资者共同作用下，波动率逐步下降，2023 年上半年年化波动率为 13% 左右，已与欧美市场相当。
目前 A 股量化机构的产品中，量化多头的规模占比最高。在市场出现波动时，量化多头产品整体持仓较为分散且保持满仓稳定运行，每天交易买卖基本等量，不会形成对市场的整体买压或抛压。甚至在市场剧烈波动时，量化多头产品实际上起到了稳定 A 股市场的作用。当个股涨幅过高或跌幅过深时，量化模型里面占比较高的反转因子会促使模型反向交易，抑制个股过度上涨或下跌，降低暴涨暴跌的概率。从实证来看，量化模型发现持仓股票涨幅过大时会倾向于卖出，而股票跌幅过大时会倾向于买入，从而降低股票的波动率，让市场更加有效。
➫加剧市场波动模式异化与资金虹吸效应
量化高频交易使个股日内振幅显著扩大。2025 年 3 月量化交易量占比超 20% 时，个股日内波动率较常态提升 15%。这种 “机器踩踏” 效应在极端行情中尤为明显，如 2023 年 6 月量化集体抛售加剧了流动性危机。量化资金通过算法和高频交易，能够在短时间内捕捉到微小的价格变化并进行交易，这在一定程度上加剧了股价的短期波动。
量化资金在市场中存在资金虹吸效应。沪深 300ETF 单月吸金 380 亿元，而中证 1000ETF 净流出 110 亿元，量化资金向头部蓝筹集中，导致日均成交额低于 3 亿元的个股逐步边缘化。北向资金连续 7 周净流出 420 亿元，进一步加剧了中小盘股流动性枯竭。量化资金倾向于选择流动性好、交易活跃的标的进行交易，这使得资金向部分大盘蓝筹股集中，而一些中小盘股则面临资金短缺的问题，导致市场分化加剧。
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量化资金对短线投资者的影响
➫策略代差与交易速度碾压
量化机构拥有毫秒级交易速度和 TB 级数据处理能力，对传统短线游资形成了 “三维绞杀”。在资金维度，量化通过高频撤单制造流动性陷阱，影响短线投资者的交易决策。在技术维度，量化利用卫星数据等先进技术预判产业动向，提前布局，而短线投资者往往难以获取如此全面和及时的信息。在心理维度，量化甚至通过机器人账号操控舆情，干扰市场情绪。例如，某锂电池概念股在集合竞价阶段，量化程序以 200 笔 / 秒的频率精准控盘，导致 87% 打板客预埋单失效。这种策略代差和交易速度上的碾压，使得短线投资者在交易中处于明显劣势。
量化交易凭借其高效的算法和强大的计算能力，能够快速分析市场数据，识别潜在的投资机会，并在瞬间完成交易。相比之下，短线投资者依靠人工分析和手动交易，在信息处理速度和交易执行效率上远远落后于量化机构。这使得短线投资者在捕捉市场热点和把握交易时机方面面临更大的困难，容易错过最佳的买卖点。
➫市场波动模式改变与获利机会减少
量化高频交易使得个股日内振幅显著扩大，但这种波动并非传统意义上的趋势性波动，而是呈现出更多的无序性和随机性。这对于依赖 “暴涨暴跌” 模式获利的短线投资者来说，盈利空间被大幅压缩。例如，涨停板敢死队依赖的 “封板” 策略，可能因量化程序的反向操作（如涨停板自动拆单抛售）而失效。量化交易通过快速捕捉微小价差获利，导致股价短期波动趋于平滑，减少了短线投资者所期望的大幅波动机会。
短线投资者通常通过捕捉股价的短期快速波动来获取收益，他们依赖于市场情绪的推动和资金的集中炒作。然而，量化交易的介入改变了这种市场生态。量化策略的实施使得股价的波动更加频繁和复杂，难以形成稳定的趋势，短线投资者难以准确判断股价的走势，从而导致获利机会减少。
➫信息处理与策略同质化风险
量化程序能够实时监测委托簿（Order Book）动态调整策略，游资的 “虚假挂单”“诱多诱空” 等传统盘口操纵手段易被算法识破并反制。同时，许多量化模型基于相似因子（如动量、反转、资金流），当市场出现极端行情时，程序化止损或调仓可能引发连锁反应，加剧短线投资者持仓的波动风险。例如，2023 年 A 股多次出现 “量化多杀多” 导致的闪崩，使得短线投资者遭受巨大损失。
量化机构在信息处理方面具有巨大优势，它们能够快速收集、分析和处理海量的市场数据，包括新闻、公告、交易数据等。相比之下，短线投资者在信息获取和处理能力上相对较弱，难以与量化机构竞争。此外，由于量化模型的相似性，当市场出现特定情况时，众多量化机构可能会采取相似的交易策略，导致市场交易行为的同质化，进一步增加了市场的波动性和不确定性，给短线投资者带来更大的风险。
短线投资者的应对策略
➫适应市场变化，调整投资策略
短线投资者应认识到市场生态已发生变化，传统的短线投资策略需要进行调整。可以尝试结合量化行为优化自身策略，例如关注 “分歧转一致” 的二次确认信号，而非盲目追高。在市场中，当出现热点题材时，量化资金可能会迅速介入，但股价走势可能会受到量化交易的影响而变得复杂。此时，短线投资者不应仅仅看到股价的快速上涨就盲目追入，而是要等待市场分歧充分释放后，观察是否出现一致的上涨信号，再进行投资决策。
严格设置止损位也是至关重要的。由于量化交易可能导致股价出现快速且大幅的波动，短线投资者如果不及时止损，可能会遭受巨大损失。通过设置合理的止损位，当股价下跌到一定程度时，自动卖出股票，以控制风险。
➫关注量化资金未覆盖领域
量化交易因风控限制较少覆盖小盘股（如市值 < 50 亿元），短线投资者可转向此类标的，利用资金优势制造波动。例如，2023 年北交所个股的短线炒作潮中，游资活跃度显著高于量化。在一些小盘股中，由于量化资金的参与度较低，短线投资者可以凭借自身的资金实力和对市场情绪的把握，引导股价走势，获取投资收益。
此外，在量化模型难以量化的领域，如极端恐慌或狂热情绪下，短线投资者可以通过制造 “地天板”“天地板” 等极端走势吸引跟风盘。当市场处于极端情绪状态时，量化模型的有效性可能会降低，而短线投资者可以利用这种市场情绪的极端变化，进行逆向投资，获取收益。
借助技术工具，提升投资能力
部分游资已开始使用 AI 选股、情绪分析工具辅助决策，短线投资者也可借鉴这种方式。通过使用 AI 选股工具，投资者可以利用人工智能算法对大量股票数据进行分析，筛选出具有投资潜力的股票。情绪分析工具则可以帮助投资者了解市场情绪的变化，判断市场的买卖时机。
投资者还可以利用条件单功能实现 “自动化交易”，设置股价突破 20 日高点且 RSI<70 时触发买入，避免情绪干扰。在交易过程中，投资者往往会受到情绪的影响，导致决策失误。通过设置条件单，当市场价格满足预设条件时，系统自动进行交易，能够有效避免因情绪波动而做出错误的投资决策。
量化资金的崛起深刻改变了 A 股市场的生态，对短线投资者既带来了挑战，也带来了一定的机遇。虽然量化资金凭借其技术和策略优势，在市场中占据了重要地位，但短线投资者也并非毫无应对之策。通过适应市场变化，调整投资策略，关注量化资金未覆盖领域，借助技术工具提升投资能力，短线投资者仍有可能在量化主导的市场环境中找到生存和发展的空间。在未来，随着市场的不断发展和量化技术的持续进步，短线投资者需要保持学习和创新的精神，不断优化自身的投资策略，以更好地应对市场的变化。
来源| 李玫慧
复审| 邢艳
审核| 李皓
