量化私募规模暴涨后的“高光焦虑”

2026年的春天，A股投资圈正上演一场冰火两重天的大戏。头部量化私募一边站上行业之巅，一边却陷入业绩大跌的焦虑。这样的反差，让投资者不明所以。

据私募排排网统计，截至2026年2月底，我国百亿级私募机构达126家，创历史新高。新进成员基本为量化私募，使得百亿量化机构在数量上首次整体跨越主观多头。

在产品发行方面，量化巨头们亦保持着惊人的吸金能力，甚至连续数月“霸榜”私募产品备案的首位。

然而，近期疯狂扩张版图的头部量化机构在宏观策略上遭遇滑铁卢，以近20%的惨烈回撤为这种狂热敲响了警钟。

狂飙与“反噬”

开年以来，明汯投资在产品备案端一路狂飙，仅前三个月便备案了数十只新产品，成为当之无愧的“发行王”。

据私募排排网统计，2月份备案产品数量不少于10只的私募机构增至15家，较1月仅明汯投资一家备案超10只显著增加。

在这15家私募中，百亿量化私募占据主导。具体来看，明汯投资以33只备案数量位居榜首；黑翼资产与上海瓴仁私募均备案23只，并列第二；涵德投资和顽岩资产均备案22只，并列第三。除百亿主观私募聚鸣投资外，诚奇资产、鸣石基金、进化论资产、龙旗科技、九坤投资等9家百亿量化私募的备案数量均不低于10只。

值得注意的是，自去年12月起，明汯投资已连续三个月位居月度私募产品备案数量首位。

但硬币的另一面，是明汯投资近期主推的宏观策略产品遭遇了净值重挫。

有投资者向经济观察报记者展示其持有该机构旗下的产品，一只成立仅数月的宏观策略产品，在3月中下旬短短两周内，单期净值回撤幅度逼近15%。同时，在某第三方交流平台上，亦有其他投资者分享了他们持有产品的明汯投资旗下产品的业绩表现，其中部分产品成立至今累计亏损已触及20%的警戒线。

不仅是明汯投资，据北京一家第三方代销相关人士透露，部分头部量化机构旗下多策略、宏观、甚至指增等策略的产品业绩，在3月9日以来的市场波动中，都有不同程度的回撤。

对此，沪上一位私募机构投研人士认为，近年来，随着权益投资超额收益的极度内卷，众多量化大厂走出舒适区，将触角伸向跨市场、跨品种的宏观对冲或多策略产品。但量化模型的底层逻辑是基于历史数据的概率分布，当面对2026年愈发复杂的地缘政治博弈局势持续演绎且缺乏历史样本的极端宏观变量时，基于商业因果推导能力的纯数据驱动模型，暴露出脆弱性。

逐步衰退的Alpha

量化大厂为何急于开拓宏观战线？答案或许隐藏在股票多头策略日益衰退的Alpha（超额收益）里。

回望过去两年，A股微观结构发生了剧变。高波动、快轮动让传统的主观多头苦不堪言。

长三角一家主观私募投研负责人对记者坦言，“研究的时间窗口被急剧压缩，刚建立起深度的认知，市场就已经用连续涨停透支了未来三年的预期。”

在信息去中介化的时代，量化的核心优势“对已知信息的处理效率”就体现了出来。

然而随着工具链的下沉和算力的普及，各家机构的因子库高度趋同，曾经寿命长达几年的有效因子，如今半衰期被缩短至数月甚至数周。为了“续命”，量化机构试图用卫星遥感、消费流水等“另类数据”来喂养模型，但在实盘中往往遭遇惨败。

“另类数据的幻觉在于，你以为在捕捉真实世界的信号，其实只是在拟合数据的噪声。”一名私募量化机构相关人士表示。如果不理解数据背后的因果逻辑，单纯把高频另类数据丢进模型，得到的往往是伪相关性。

警惕VS暗战

随着大模型和标准化工具链的迅猛发展，量化行业的变革被推向了阶段性高潮，引发了行业的割裂。

2026年3月10日，国家互联网应急中心发布最高级别风险提示，并指出在部署和应用OpenClaw时需要关注的四大核心风险：提示词注入、误操作删除核心数据、功能插件投毒、公开高中危漏洞易被利用。警报拉响，围堵迅速开始。中信证券、国泰君安、华泰证券等超过20家券商接连下发内部禁令，要求员工未经许可，严禁在公司办公网络、业务网络及各类信息系统中安装、部署、使用OpenClaw。禁令覆盖公司配发电脑、笔记本、服务器、移动办公设备，同时限制个人设备在接入公司网络时运行该工具，从网络与终端两个维度切断风险入口。部分头部量化私募同步跟进，明确禁止在公司任何设备及内网中安装、使用、运行OpenClaw软件。

明面上，出于对人工智能（AI）的安全考虑，部分机构在物理层面切断了其与核心交易网络的连接。但在暗地里，一场抢占未来投研和效率高点的AI竞赛已经打响。

“我们目前正处于AI安全性和流程融合的验证阶段，核心思路是将此类开源智能体框架与我们现有的工作流进行融合。”一家私募机构透露。

华南某百亿私募的一名合伙人表示，他们并没有指望AI直接生成能够赚钱的策略，而是将AI深度嵌入工作流：自动化数据清洗、研报摘要提取、代码回测生成。

多名私募人士向经济观察报记者介绍，目前AI技术主要在三方面落地应用：一是自动化数据治理，能够全天候不间断地抓取新闻、舆情等另类数据，完成清洗后自动生成特征并入库；二是自动化因子初筛，由AI尝试多种数学组合，自动编写代码并完成回测，从海量数据中挖掘潜在的有效因子；三是研报与日报的自动生成，通过整合全市场数据，快速形成初步的研究参考材料。

因诺资产也道出了行业的心声，“现阶段最现实的价值，不是直接替代投资决策，而是先把投研流程提效，让PM（投资经理）从重复劳动中抽身，聚焦于核心逻辑判断。”

多名受访的资管机构人士的共识是，在如今人机协同的演进中，最稀缺的能力不再是写代码，而是判断力，知道什么时候信任模型，什么时候干预机器；知道在AI海量的运算结果中，哪一条因果链条才是真正具备商业价值的Alpha信号。