来源：中国基金报

　　【导读】公募量化“江湖 ”：从“配角
”到“C位”，人才挖角
、策略内卷、AI迭代下的进击与挑战

　　中国基金报记者 曹雯璟

　　在中国资本市场的投资版图中 ，量化投资曾长期是私募基金的“专属领地 ”。高频交易 、程序化下单
、神秘的“黑盒
”策略——这些标签让量化投资在公众眼中既充满诱惑又略显距离 。然而
，近年来，一场静默的变革正在公募基金行业发生：公募量化产品从“配角”走向“C位 ” ，发行规模创历史新高
，爆款基金一日售罄，多只产品不得不“闭门谢客
”
。

　　这个规模超5700亿元、产品数量超800只的“江湖” ，正在AI技术的催化下
，上演着一场关于策略 、人才与格局的较量。公募量化能否走出一条不同于私募的道路？AI的深度介入又将如何改写游戏规则？

　　从“私募专属 ”到“国民平替
”

　　公募量化“驶入”快车道

　　Wind数据显示，2025年 ，新成立公募量化基金达205只
，募资总规模突破千亿元大关，达到1092.46亿元 ，两项数据均创历史新高 。这一数量和规模，较2024年分别增超141%和205.02%——这不是线性增长
，而是爆发式跃升
。

　　进入2026年，热度仍在延续。截至5月22日 ，全市场共861只量化基金
，合计规模达5759.64亿元，较年初增超13% 。发行端更显火热 ，本月
，五日内两现“日光基 ”，且触发末日比例配置机制
。与此同时 ，易方达科鑫量化选股
、国金量化多因子等明星产品密集发布限购公告
，其中最低申购限额已降至50元。

　　“这种‘配售与限购齐飞’的景象，在公募量化领域尚属首次 。”沪上一位量化投资部基金经理向记者解释 ，过去
，量化投资是私募的“专属领地
”，公募量化长期处于边缘位置
。而2026年以来 ，公募量化产品年内平均业绩超13%，正收益产品占比达95%
，赚钱效应吸引资金蜂拥而入。渠道端的逻辑也发生了变化，私募量化产品热销后 ，银行理财经理积累了量化投资的知识和销售经验
，进而将公募量化作为“平替”推向更广泛的客群 。

　　“相比私募量化，公募量化虽放弃了部分策略灵活性与高频超额空间 ，但建立了更为完善的风控体系
，整体回撤表现更为可控。在投资者对主动权益基金信心不断修复的背景下，这种‘稳健+超额’的组合特征 ，恰好契合当前市场的风险偏好
。 ”上述人士谈道。

　　公募量化江湖“错位竞争
”生态成型：

　　巨头全线布局、特色机构单点突破

　　站在当前时点
，公募量化“江湖”的竞争格局已然清晰，从整体格局看 ，当前头部公募量化已形成“综合巨头全线布局 、特色机构单点突破 ”的错位竞争生态 。比如国金
、博道等机构凭借策略迭代
，在主动量化赛道形成品牌优势；易方达、华夏 、招商等巨头则依托指数增强矩阵占据大量市场份额
。

　　此外，中信研究数据显示 ，公募量化TOP5管理人规模占比从2018年的50%回落至2026年一季度末的31%，TOP10占比降至50%附近
，中小机构凭借细分策略与渠道下沉实现突围，目前 ，TOP30管理人规模占比合计81.5%。

　　对中小公司而言
，量化投资提供了“弯道超车
”的可能性 。

　　业内人士指出，传统投资高度依赖深厚的研究资源和广泛的信息网络 ，这是大机构的优势壁垒
。但量化投资的核心是模型
、数据和算力
，这意味着，只要策略有效 ，中小公司可以绕过人员规模和信息差的壁垒
，以相对有限的团队和成本，直接在量化赛道上与头部同台竞技。对于资源有限 ，但具备技术敏锐度的中小公司来说
，量化不只是一个工具，更是一条真正可以实现“以小博大”的战略路径 。此外 ，指数增强基金和主动量化选股基金尚未形成头部“通吃 ”格局，对中小基金公司而言
，仍存在较大发展空间
。

　　头部挖角、中小突围

　　量化人才“争夺战
”进入新阶段

　　随着公募量化迎来发展“蓝海”，量化人才“争夺战 ”正在打响。

　　不少公募机构开始从私募领域引入量化人才 。比如 ，为补全在量价因子等方面的短板
，中欧基金引入头部私募机构投资经理宋婷；此后，为攻克短周期预测的难题 ，中欧又引入了在深度学习端到端模型上拥有深厚经验的杨柳
。

　　私募量化人才为何选择公募？中欧基金量化投资总监曲径向记者表示
，一是硬件算力支撑。公募量化在算力资源 、IT系统建设上持续加大投入 。二是高水平同僚的协作氛围。顶尖研究员不想成为流水线上的“螺丝钉
”，他们在中欧能获得开放、平等的交流和成长空间
。三是公募量化的“蓝海”机遇。目前公募量化规模相对私募仍较小 ，且尚未形成像私募那样的绝对龙头
，这为追求职业成就感的人才提供了巨大发展空间 。

　　公募机构间的“人才虹吸 ”同样引发市场关注
。今年春节前后，华宝基金昔日千亿元级ETF“一姐”胡洁火速加入天弘基金；随后 ，另一名量化人才齐震也完成从华宝到天弘的从业机构变更
，原方正证券量化与投资交易组组长董旭恒此前也被纳入天弘麾下。

　　当头部机构在争夺顶尖人才时，另一类故事正在中小基金公司上演 。

　　西部利得基金量化团队讲了一个“差异化发展
”的故事
。团队奠基人盛丰衍2016年加入公司后开始搭建量化业务 ，目前，团队已确立“七分量化
、三分主观”的核心打法。在该体系下
，团队已储备60余套经实战检验的中低频策略，以应对各类市场风格 。

　　在团队协作机制上 ，量化团队越来越强调“背景互补 ”
。“在招人时会尽量保证成员背景差异化
，但进入团队后，研究方向并不会被强制限定。更多还是结合个人兴趣和擅长领域 ，自主开展研究 。不过
，无论研究方向如何，每个人开发的因子和策略 ，最终都会进入统一的回测与评价体系
，并纳入绩效考核
。
”西部利得基金谈道。

　　鑫元基金量化团队提供了一个“草根逆袭”的样本 。2022年，团队组建时 ，量化投资部副总经理余力给团队设计的架构是“一老带数新 ”。这支团队的特点是“快
”——如果在卖方研报中看到一个有价值的想法
，团队从提取数据、编写程序到完成回测，最快不超过3天
。不到4年时间团队管理的量化公募产品规模就已超过40亿元 ，并发行了首只ETF。

　　工具迭代驱动进化

　　公募量化的“AI新战场”

　　公募量化的进化史，本质上是工具迭代的历史 。一位指数及量化投资部负责人回忆
，其2009年入行时，量化投资思路主要是找几十个多因子 ，汇总得分
，再放到优化器里形成持仓
。从2010年到2014年，这套方法持续带来了不错的回报。

　　但随着算力成本下降 、数据获取门槛降低 ，量化策略的失效速度大幅加快 。“一个策略可以维持较长时间的时代一去不复返
。2024年9月那波短暂而急促的行情
，很多量化策略还没来得及适应指数，行情就结束了。 ”他谈道 。

　　应对这种变化的“武器
” ，是AI
。

　　目前
，AI应用已渗透至全链条。据汇添富基金经理王星星介绍，现阶段AI在量化投资中的应用 ，主要可以分为两大维度 。其一
，有效拓宽整体Alpha来源
。传统量化研究多依托线性思维，难以识别市场隐性错误定价。各类AI模型通过引入非线性分析逻辑 ，能够挖掘人工难以发现的市场规律，同时高效处理文本等大量非结构化数据
，进一步丰富超额收益来源 。其二，大幅提升整体投研运转效率。依托大模型赋能 ，在策略编写
、代码优化、基础研究等常规工作上
，有效精简重复工作量，释放研究员投研精力
。

　　“目前业内应用程度并不一致 ，有些公司约70%以上的超额因子来源于AI学习
，我们在因子挖掘上的AI占比并不高。我们更倾向于让因子保持较强的可解释性，而将AI更多用于端到端生成交易信号和策略 。”沪上一位量化基金经理谈道
。

　　在他看来 ，AI并非一劳永逸的投资工具
，搭好AI量化框架只是基础，持续迭代才是关键。当下AI量化的突破点 ，并不在单一的模型升级
，而是集中在三个核心方向：一是将学术端的新算法结合金融市场的特性落地应用，而非单纯套用；二是针对市场变化迭代现有模型的细节 ，让模型更贴合市场实际；三是从更细分的维度挖掘高质量增量数据，包括财务附注 、专利
、调研纪要等
，从数据源头寻找差异化机会 。

　　多位量化基金经理还强调，团队并不盲目迷信“大模型 ”
。“金融领域并不一定需要特别大的模型 ，模型越大
，有时候反而越容易过拟合。
”他们认为，量化基金经理更重要的工作 ，是将对金融市场的理解融入模型框架
，对传统模型进行适配和改造，使其更加适应市场 。

　　“整个行业会越来越‘内卷’”

　　公募量化未来要“两边学习 ”

　　当前公募量化正经历资金与业绩的“高光时刻” ，但繁华之下
，未来的道路并非坦途
。它面临着来自策略有效性、监管合规 、AI技术应用以及行业竞争等多方面的严峻挑战。

　　北京一家大型基金公司表示，一是策略容量逼近天花板 。公募量化在业绩和规模上存在“不可能三角
”——规模增长会摊薄超额收益 ，这是行业当前最核心的硬约束
。简单来说
，当资金体量太大时，很多有效的交易策略会因为冲击成本过高而失效。

　　二是策略同质化与模型失效加速 。当大家都用相似的多因子模型时 ，交易会变得拥挤，导致超额收益被快速“填平”。尤其在AI赋能下
，一个因子被发现后失效的速度越来越快，维持有效性的难度会加大
。

　　三是市场风格切换的适应性考验。量化模型容易在结构分化的市场（如少数权重股暴涨）中“掉队 ” ，模型的“黑箱
”特性也加大了风险溯源和调整的难度 。

　　王星星也坦言
，现阶段行业面临不小压力
。随着全市场量化产品不断增多，整体管理规模膨胀 ，行业同质化严重
，存量阿尔法持续衰减；同时A股市场信息流转变快，板块风格轮动愈发频繁。后续想要长足发展 ，需要不断打磨因子体系
，持续迭代更新策略，以此维系稳定超额表现 。

　　“未来 ，整个行业会越来越‘内卷’
。”沪上一位量化基金经理表示
，公募量化既无法像主观投资那样深入细致地了解公司基本面，也难以实现私募量化那样的高换手率策略 ，这确实是它的局限性。但它的优势在于，两者之间可以相互学习和借鉴 。

　　“向私募学习
，意味着公募量化需要使用与私募类似的数据，比如高频数据
。但难点在于 ，在保持较低换手率的前提下
，如何尽可能提升超额收益，使收益水平更接近私募。向主观投资学习 ，则要借鉴其对赔率的判断逻辑 。主观投资最强的能力在于能够捕捉到短期爆发力较强的牛股
，而这些股票大多有基本面支撑
。公募量化可以通过分析师数据
、多样化模型等手段，更好地捕捉高赔率股票的主升浪机会 ，从而实现与主观投资的有效结合。 ”他谈道 。

　　虽然面临挑战
，但对于公募量化而言，未来行业发展机遇十分清晰。王星星认为 ，一方面
，公募量化普遍持仓分散，整体换手偏低 ，对应的策略容量优势显著；另一方面，量化产品整体风格均衡、行业分散
，行情适配性更强，在整个权益资管赛道当中具备天然优势 ，行业发展潜力充足
。