量化私募的应对与分化：当“模型”遭遇“科技”

科技主导行情下私募量化表现回顾

科技主导的行情特点
2025年8月以来，A股市场由科技板块主导，市场波动与科技板块景气度高度相关。市场呈现“一九”结构性行情，量化策略获取超额收益难度提升。科技板块持续分流资金，导致非科技赛道交易拥挤度上升，影响量化策略效果。

量化策略超额表现
2025年8月至2026年1月，中证500指数增强产品超额收益与电子行业相对全A等权指数呈负相关；2026年3月起转为正相关。中证1000指数增强策略受电子行业影响较小，但存在类似现象。

2025年8月复盘
电子行业跑赢中证1000、中证500指数。量化私募整体超额收益回撤，多数管理人业绩高度相关，分化程度低。

2025年12月复盘
科技板块阶段性波动，量化私募平均超额收益与科技板块负相关，但部分管理人转为正相关，业绩分化加剧。

2026年4-6月复盘
科技板块大幅上行，量化策略超额收益严重分化。部分管理人超额收益与科技板块正相关，行业平均超额收益也呈正相关。

量化私募超额与科技的关系转变
中证1000指增行业平均超额收益抬升，反映越来越多管理人适配科技龙头主导的市场结构。2026年7月科技板块深度调整，量化产品回撤幅度超2025年8月。

模型与因子预测流派差异
模型预测流派管理人适应性强，使用长期数据并动态调整参数。因子预测流派管理人因子预测能力强，但策略调整被动，如增加动量因子权重、限制反转因子权重、放大行业敞口、增加个股集中度等。

两类应对方式的弊端
模型预测流派风控与Alpha兼容性差。因子预测流派调整后易在市场反转时回撤扩大。少数优秀管理人追求“Pure Alpha”，但完全纯粹的Alpha尚未获得普遍认同。

管理人分类与业绩表现

• 科技强势环境正超额组：历次科技领涨行情中均取得较好超额收益，但回调风险高。
• 科技强势环境负超额组：超额表现相对偏弱，但7月超额收益分化。
• 科技强势环境中超额前低后高：逐步增强对科技行情的受益程度，部分采用端到端模型的管理人表现突出。

长期风险收益比的重要性
超额卡尔玛比率在长期维度有效，但短期选基效果不理想。长期维持较高风险收益比的管理人凤毛麟角。

未来管理人选择策略
市场或将呈现指数震荡上行、结构分化态势，风格特征鲜明。建议将管理人分为三类：

• 稳健组：策略高度非线性化，能逐步适应市场变化。
• 自适应组：近期业绩显示能适应市场变化。
• 进取组：坚持自身风格，超额收益波动大。

风险提示
地缘政治风险、经济复苏不及预期、流动性危机。