“明明模型给出的信号都是正确的，但就是因为持仓不够集中，无法跟上那些科技龙头股的节奏。”2025年8月，上海一位量化投资经理王磊面对连续五天跑输基准指数的业绩，感到了前所未有的无力感。

在那个令人窒息的交易周，A股市场科技权重股一路高歌猛进，而超七成量化多头产品却跑输了对标指数。

与此同时，在地球的另一端，高盛和摩根大通的交易部门正在测试一种全新的工具——量子计算机，试图解决传统计算机难以完成的复杂投资组合优化问题。

01 重新定义投资，量化不是神秘主义

传统投资方法主要有基本面分析和技术分析两种，而量化投资则是利用计算机技术并采用数学模型去践行投资理念的过程。

如果说传统投资更像中医，依靠“望、闻、问、切”和经验判断，那么量化投资则更像西医，需要病人先去拍片子、化验，依托医学仪器得出结论，最后对症下药。

市场如同病人，它的“疾病”就是错误定价和估值。没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。

量化投资的本质是寻找较大概率获胜的机会。它依靠筛选出股票组合来取胜，而不是押宝单只或几只股票。

02 优势与挑战，量化投资的双面性

量化投资与传统投资相比，具有纪律性、系统性、及时性、分散化四大独特优势。

它能严格执行模型给出的投资指令，不会随着投资者情绪的变化而随意更改，从而保证纪律性。它通过多层次的量化模型、多角度的观察，处理海量数据，形成系统性的投资决策。

但量化投资并非完美。它面临样本误差和偏差、策略共振、错误归因、黑箱操作等诸多挑战。

2025年8月A股市场的极端分化行情就暴露了量化的软肋。当资金高度集中在科技权重股时，持仓分散的量化策略难以适应，导致超额收益普遍回撤。

03 技术前沿，量子计算与AI重塑投资格局

量子计算正在从理论走向金融实践。IBM开发了使用VQE（变分量子本征求解器）的量子优化器，并利用后处理改进输出结果。

AWS和高盛对量子内点法进行了全面分析，旨在明确使其变得实用所需的要素。摩根大通则修改了HHL算法，并利用它在囚禁离子系统上解决了小型投资组合问题。

另一方面，大型语言模型也开始在实时交易环境中展示其潜力。一项名为LiveTradeBench的新研究创建了一个实时交易环境，用于评估LLM在真实且不断变化的市场中的表现。

研究发现，大型语言模型在静态测试中表现优异，但在实时交易环境中结果参差不齐，高LMArena分数并不代表优秀的交易结果。

04 全球视野，国际形势与监管变革

全球贸易政策正在重塑投资格局。新兴市场投资者面对美国贸易和关税政策的变化，一直处于恐惧模式。

美国的新行政当局明确表示其对大规模关税的偏好，而这对新兴市场经济体和市场产生了重大影响。

与此同时，中国外汇管理局也在2025年11月发布了支持外贸稳定发展的一揽子便利化政策，推动跨境贸易高水平开放试点优化扩围。

监管环境同样在发生变化。2025年7月7日，《程序化交易管理实施细则》正式实施，标志着国内量化行业进入了规范发展的时代。

新规细化了四类异常交易行为，明确了对高频交易的认定标准，对程序化交易进行全面规范。

05 策略演变，从野蛮生长到规范发展

随着监管环境的变化，量化私募机构也在积极调整策略。许多机构严格控制最大买量和最大卖量，加强盘中实时监测。

业内人士普遍认为，扰乱市场公平的高频“收割机”将逐步失去生存空间，而严守交易规范、不断进行策略迭代的管理人会收获更大的市场份额。

量化行业正呈现出向中低频策略转型的趋势。管理人们正在提升基本面因子在策略中的占比，提高因子的可解释性和可持续性。

同时，机构更加注重对机器学习和另类数据的应用，拓展超额收益来源，提高策略的稳定性和抗周期性。

06 散户机遇，量化交易不再是机构专利

令人惊讶的是，量化交易不再是大型机构的专利。越来越多的散户也开始尝试量化交易，并取得了不错的成绩。

一位从未接触过量化的股民林先生，通过参加实战训练营，一个月实现了48%的收益率。他采用的正是人机结合的方式，把机器的优势和人的优势结合起来。

没有编程背景的散户也能参与量化交易。老王就是这样一个例子，他在一个量化平台上使用现成的多因子选股模型，并根据市场变化不断调整参数，最终取得了不错的回报。

对散户而言，关键在于选择合适的平台、制定有效的策略以及持续的学习和优化。

回到8月那个令量化投资者窒息的交易周，王磊和他的团队最终度过了难关。他们适当增加了组合的集中度，同时加强了对行业轮动的判断——这一切都是在严格风控框架下进行的。

而在地球的另一端，SC Quantum的实验室里，量子计算机正在处理传统计算机无法完成的复杂投资组合问题。

技术人员告诉我们：“未来的世界，是人机结合的有机形态。人的行为会越来越像机器，而机器会越来越像人类。”