2026年量化基金2025年回顾及2026年展望：公私募量化策略剖析、优选及配置思路

量化基金市场发展一览

1.1 公募量化基金市场观察

1.1.1 公募量化基金平稳扩容

截至 2025 年 12 月 31 日，公募量化基金数量超过 700 只，规模达到 4000 亿元，目前占公募股 票型基金总规模约 7%。首只量化增强基金“华安 MSCI 中国 A 股指数增强（040002）”成立于 2002 年 11 月 8 日，开启了公募量化基金的先河。但由于早期市场效率较低，各类策略均可以获 得较高的超额收益，加上主动管理型基金可理解性更高，量化基金的规模经历了较长的瓶颈期。 2012 年 12 月 31 日，48 只量化基金总规模 698.15 亿元，规模占比为 6.23%，而到了 2025 年 12 月 31 日，其数量增长到了 739 只，规模也增长了近 6 倍，达到 4042.27 亿元，同时规模占比 达到 7.43%。分年度看，公募量化基金规模占比在 2007 年、2014 年、2016 年三个年度增长较 快，2016 年后规模稳定上升，但占比受到 ETF 挤压，小幅下滑。

1.1.2 2024 年后机构占比下降，基金公司员工更偏爱小盘量化

2024 年后，量化基金中机构占比有所下降，其中小盘量化的下降幅度较大。机构投资者因配置 需要，偏好 300 指增，而个人投资者更加喜欢超额收益更高的小盘量化。不过随着 2019-2024 年 小盘股表现较好，机构对中证 1000 指增的配置比例开始逐渐上升，这一趋势在 2024 年出现反 转，2024 年春节期间的量化回撤可能造成了机构对小盘量化的配置意愿下降，500 指增、1000 指增中的机构投资者占比在 2024 年后呈现下降的趋势。关于 2024 年量化基金回撤的始末，详见 《2024 年春节前量化基金净值波动始末》。截至 2025 年 6 月 30 日，300 指增、500 指增、 1000 指增、2000 指增、主动增强中的机构占比分别为 39.55%、18.50%、20.71%、7.62%、 21.86%，相较于 2023 年底，500 指增、1000 指增中的机构投资者持有比例分别下降 7.77%、 14.98%。 与之相对，个人投资者更加偏爱小盘量化。2022 年开始，1000 指增、主动增强基金中的管理人 员工占比持续提升，而同期 300 指增、500 指增中员工占比变化不大。截至 2025 年 6 月 30 日， 300 指增、500 指增、1000 指增、2000 指增、主动增强中，员工占比分别为 0.13%、0.13%、 0.37%、0.16%、0.42%。

1.2 私募量化基金市场观察

1.2.1 私募量化基金在 2022 年后头部效应开始显现

2018 年后量化私募基金公司数量急剧增加，2022 年后头部效应开始显现。我们将朝阳永续产品 分类中至少存在 1 只存续股票量化多头基金的私募公司认定为量化公司，并对规模较大的公司进 行了人工校验，最终统计了量化公司数量。从行业发展趋势看，2018-2023 年，量化私募公司发 展从导入期进入加速期，公司数量快速扩容；2022 年开始，5 亿以上的股票量化私募基金公司数量开始攀升；2023 年开始行业公司总数增长明显放缓，行业整体进入成熟期，而 5 亿以上公司数 量持续增加，头部聚集效应开始显现；随着 2024 年 4 季度新一轮牛市的到来，百亿量化基金公 司数量显著增加，行业规模进一步向头部化公司集中。

1.2.2 与公募基金不同，中小盘量化为私募基金主战场

我们使用《公私募量化策略剖析、优选及配置》中对量化基金的分类框架，对私募基金进行了相 应分类。将私募量化多头基金分为：沪深 300 指数增强型基金、中证 500 指数增强型基金、中证 1000 指数增强型基金、中证 2000 指数增强型基金、主动量化基金。 具体私募量化基金分类流程如下：（1）我们首先使用朝阳永续的基金分类，选取一级分类下为 “量化”，二级分类下为“股票多头”、“指数增强”，且为“非对冲”的基金；（2）剔除名 称中包含“多策略”、“对冲”、“FOF”、“全天候”、“套利”的基金，保留目标策略为 “股票多头”或为空值的基金；（3）人工剔除非量化的基金公司；（4）保留数据公布完整度超 过 90%的基金；（5）当符合条件的基金名称中包含用于编号的数字 1-9、字母 A-Z、中文一-十 时，去除基金名称中的编号，同时只保留同系列中成立最早的基金；（6）按照基金的名称及跟 踪误差对其进行分类。 与公募量化基金不同，私募量化基金中沪深 300 指数增强数量较少：截至 2025 年 12 月 31 日， 在我们可得数据比较完整的私募量化基金中，300 指增、500 指增、1000 指增、2000 指增、主 动增强的数量分别为 13、61、71、9、115 只。公募基金中，沪深 300 指数增强基金数量占比为 公募量化基金的 11.77%，规模占比为 18.90%；而在数据完整的私募量化基金中，沪深 300 指数 增强的数量占比仅为 4.83%，这主要是由于早期私募量化基金以中性策略为主：小盘量化具备更 高的超额收益，叠加中证 500 具有完善的对冲工具，早期以绝对收益为导向的私募基金更加愿意 在中证 500 指数上布局。不过近年来在小盘 beta 端相对收益较高以及中证 1000 股指期货上市的 影响下，中证 1000 指数增强基金数量在也快速上升。主动增强方面，部分基金公司为了获得风 格收益，放松了指增产品的风格及行业约束，依此做出了主动增强产品；另一部分非主流量化产 品由于无对标指数，也被归为主动增强策略。

量化基金业绩剖析

2.1 公、私募量化基金业绩对比

2.1.1 扣除业绩报酬后，私募基金超额收益依旧占优

公、私募基金间平均超额收益差距较大，按照私募量化基金超额收益部分计提 20%业绩报酬计 算，扣除业绩报酬后我们统计的私募整体收益依旧优于公募。我们统计了 2018 年以来（2000 指 增为 2024 年以来）不同类型的公、私募基金平均超额收益走势：小盘量化基金的超额收益更 高：其中公募 300 指增、500 指增、1000 指增、2000 指增年化超额收益分别为 3.90%、 4.88%、11.06%、8.93%，私募 300 指增、500 指增、1000 指增、2000 指增年化超额收益分别 为 9.51%、14.08%、16.71%、15.96%，主动增强方面，因内部基金分化较大，我们使用统一的 中证全指作为比较基准，公、私募主动增强型基金的平均年化超额分别为 4.38%、12.59%。 2021 年后打新收益衰减，叠加基本面因子表现较差，公募量化基金超额收益斜率变缓。观察 公、私募量化基金平均超额收益情况发现，私募基金超额收益稳定性较好，而公募量化基金超额 收益存在着明显的“大小年”现象。公募量化基金中，部分产品为基本面量化，在基本面投资表 现较好的 2020 年，各类公募量化基金均取得了不错的超额收益。但随着近几年基本面信息表现 不佳，叠加打新收益衰减，目前公募量化基金整体上与私募量化基金存在着较大的差距。 小盘量化超额收益波动较大，但考虑收益后仍具备较高性价比。通过年化收益-年化波动散点图发 现，小盘量化超额收益更高，但波动也相对较大，不过超额收益夏普比率方面，小盘量化基金的 超额收益性价比整体仍优于大盘量化。

2.1.2 私募数据具有一定“幸存者偏差”，校正后性价比犹存

使用朝阳永续细分策略指数计算的量化基金超额收益略低于前文的计算结果。与指数相比，前文 计算结果所用样本池具备以下特征：（1）仅保留目前运行中的基金，对于清盘的基金未予以计 算；（2）仅保留数据缺漏小于 10%的基金；（3）数据授权范围与朝阳永续存在差异，样本池数 量较小。由于朝阳永续细分策略指数是非重算版指数，其包含部分已清盘以及数据披露频率较低 的数据，清盘基金可能存在业绩不佳的问题，而数据披露频率较低的产品可能存在公司管理问 题，进一步影响基金收益，上述两点原因共同造成使用指数计算的指数增强基金超额收益略低于 前文结果。此外，由于数据授权原因，前文计算使用的样本池小于指数，因此也会造成结果的差 异。 “幸存者偏差”问题在主动增强产品中较为严重。量化策略的构造一般分为如下步骤：数据清 洗、因子挖掘、信号生成、组合优化，由于指数增强策略具有明确的对标指数，因此在组合优化 方面需要控制策略组合与基准指数的风格和行业偏离，对策略要求较高。而主动增强基金由于没 有明确对标指数，因此部分策略可能在组合优化层面的研究储备不足，这也间接说明公司技术储 备较同行可能较弱，因此主动增强型基金中分化较大，部分业绩不佳的基金可能选择清盘或停止 公布数据，这导致了主动增强细分策略指数的收益大幅低于我们计算的结果。 从朝阳永续指数结果看，业绩层面私募基金扣费后依旧具有竞争优势。由于私募指数并未对中证 2000 指增进行单独分类，因此此处仅对比了沪深 300、中证 500、中证 1000、主动增强的超额 收益情况，可以看到，对于指数增强策略，指数扣费后依旧具有竞争优势。

2.2 量化超额收益的影响因素

2.2.1 市场活跃度影响量化基金超额收益上限

股票量化多头策略多希望在固定时间点，可选样本空间内，找到未来一段时间相对较强的股票， 从而跑赢基准股票池。小盘股波动率高于大盘股，也就是说小盘量化样本空间中的股票波动率差 别较大（截面波动率高），因此量化策略在小盘股中选股时，更容易选择到相对更加强势的股 票，也更容易在小盘中做出较高的超额收益。 主要宽基指数中，随着市值的减小，截面波动率逐渐上升，因此小盘量化超额收益高于大盘量 化。我们统计了沪深 300、中证 500、中证 1000、中证 2000 指数的截面波动率，发现随着指数 成份股市值的下降，宽基指数截面波动率逐渐上升。指数增强基金的表现也反映出了截面波动率 越大，超额收益越高的特点：无论是私募基金还是公募基金，中证 1000 指增策略累计超额收益 均远高于中证 500 指增与沪深 300 指增。具体而言，计算截面波动率的步骤如下：（1）获取主 要宽基指数成份股，计算成份股日度收益率；（2）计算成份股日度收益率的截面波动，并将其 进行年化处理；（3）滚动计算日度截面年化波动的月度均值。 目前截面波动率处在历史中位数水平，随市场有效性增强，截面波动率长期呈下降趋势。我们对 月度指数截面波动率取 12 个月的移动平均：2020 年后随着全球货币宽松，权益市场内部波动率 逐渐上升，但此后随市场回调截面波动率呈现下降趋势，2024 年底随政策转向，市场情绪回归， 波动率有所回升，目前处在历史中位数水平。由于专业投资者存在“高卖低买”的行为特征，因 此随着投资者成熟度的上升，市场有效性得到增强，股票波动率长期呈被压降的趋势，展望未 来，我们认为股票市场截面波动率中枢会继续逐渐下降。

2.2.2 规模仍是量化策略的最大掣肘因素之一

投资人买入表现较好的基金会导致基金规模上升，但过大的规模可能降低基金超额收益。量化基 金由于有历史数据进行回测，且风格暴露较小，因此收益延续性一般而言较好。如果基金表现较 好受到市场关注，基金规模往往会出现大幅上升；反之，基金如果规模较大，一般多由于其历史 业绩较好被投资人追捧。因此理论上讲，规模较大的量化基金表现应该优于规模较小的基金。但 我们统计发现，当基金规模过大时，超额收益会出现明显的衰减，规模排名在 50-90 分位数的基 金超额收益相对表现最优。 在计算产品规模时，如果同一管理人在同一分类下有多只基金产品，我们认为这几只产品的总规 模为基金规模。例如：景顺长城中证 1000 指数增强（015495/015496）与景顺长城量化小盘 A （005457/023855）在我们的分类下均属于中证 1000 指数增强，两只基金均由同一人管理， 2025 年 12 月 31 日，两只基金规模分别为 0.89、3.12 亿元。针对这种情况，我们认为两只基金 为同一产品，并将两只产品的规模均调整为 4.01 亿元。进行该调整主要是由于量化产品间同质性 强，同一管理人在同一分类下的基金差别一般不会太大，因此不同产品在交易层面会相互影响， 统计规模时，使用总规模计算比较合理。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）